电子商务数据分析认知
电子商务中的数据分析和解读
电子商务中的数据分析和解读电子商务是互联网时代的必然产物，是人们购物方式的重要变革。
随着信息化时代的快速发展，数据分析与解读变得尤为重要。
本文将探讨电子商务中的数据分析与解读。
一、数据分析的背景随着技术的不断发展，信息时代使数据的统计和分析成为可能。
随着互联网的发展，电子商务的兴起，无形中让数据分析成为了电子商务中不可或缺的一部分。
网上的的信息量极大，而数据分析能够让这些信息得以转化为实际可用的知识和工具，帮助商家更好地运营和扩展其业务。
二、数据分析的重要性数据分析是电子商务中的一个重要组成部分，它能够帮助我们分析出购物习惯和趋势、优化推销和促销策略、降低成本和提高效益。
更具体地说，数据分析能够帮助我们做到以下几点：1.了解消费者：数据分析可以为商家提供消费者购买行为数据，如时间、地点、产品、品牌、价格等，帮助商家制定更加针对性的市场策略和营销策略。
2.优化用户体验：通过对用户行为的分析，店家可以了解用户对商品的需求和喜好，有针对性地提高商品的质量和提供更加精准的服务。
3.节约资源：通过数据分析，店家可以了解商品的需求量和消费者的使用情况，从而更好地掌握商品的生产和运输规划，避免资金、时间等的浪费。
三、数据分析的方法为了更好地进行数据分析，我们需要掌握以下几种方法：1.数据采集：在电子商务中，商家可以采用各种方式去采集数据，如使用监控和统计工具，或者通过用户调查等方式进行数据的收集。
2.数据处理：收集了大量的数据之后，商家需要对这些数据进行清洗、整理、分类和归纳，以便更好地进行下一步的分析。
3.数据分析：在数据预处理过程后，商家需要选择合适的分析工具进行数据分析，如建立模型、制定算法，并通过图形化的展示方式来呈现数据。
4.数据解读：数据分析就像是破译密码一般，必须要得出正确的结论才能更好地指导后续的决策。
商家需要仔细阅读分析结果，并结合实际情况进行解读和说明。
四、数据分析的应用数据分析在电子商务中的应用极为广泛，除了提高销售额之外，还可以帮助商家做到以下几点：1.优化在线广告：数据分析能够帮助商家分析广告的投放效果和反馈，优化广告投放策略，从而获得更高的ROI。
电子商务数据分析概论单元一 产品数据分析认知
模块五 产品数据分析
目录
CONTENT
单元一
产品数据分析认知
单元二
产品行业数据分析
单元三产品能力数据分析来自知识导图学习目标
知识目标
熟悉产品数据分析的概念和内容； 了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度； 掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法； 掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法。
广方案，并对店铺产品的结构进行了调整。一段时间
后，店铺销量果然得到了飞升。
图5-1 搜索词排行 图5-2 用户年龄分析
引导案例
【案例思考】 结合案例，思考并回答以下问题： （1）小王都进行了哪些内容的产品数据分析？ （2）请思考产品数据分析能为企业或店铺带来哪些好处？
单元一 产品数据分析认知
一、产品数据分析概念
能力目标
能独立完成产品搜索指数分析和产品交易指数分析； 能独立完成产品获客能力分析和产品盈利能力分析； 能使用生意参谋工具完成产品数据的分析。
思政目标
能够在产品数据分析过程中坚持正确的道德观； 具备法律意识，遵守商家数据保密、知识产权等相关法律法规。
引导案例
新手卖家小王在淘宝网上开店创业后，销量情况并不十分理想。经过同行指点，小王使用数
据分析工具——生意参谋对店铺产品进行了行业数据分析。
如图5-1、5-2所示，小王针对店铺主营的大码女装进行了搜索词分析和搜索用户年龄分析，
结果显示：搜索词“休闲少女风穿搭”、“大码女装”、
“秋款两件套 洋气 减龄”位于搜索词排行榜前三甲；
180-24岁年龄段的用户搜索量遥遥领先。根据分析结
果，小王对店铺的关键词进行了优化，重新制定了推
二、产品数据分析内容
电子商务数据分析概论单元一 市场数据分析认知
一、市场数据分析的内容
竞争数据分析
了解了行业的整体状况，还需要纵深下去，识别并分析 竞争对手。在信息透明的互联网时代，所谓市场容量大、 竞争小的市场很少有，甚至可以说几乎不存在，对此， 需要积极投入到竞争环境中，通过比较明确自身企业在 同行业中的位置，了解自身的优势，也需找出自身和竞 争对手的差距，并积极进行改善。
行业数据分析
竞争数据分析
一、市场数据分析的内容
行业数据分析
行业是指由众多提供同类或相似商品的企业构成的群体， 通过对行业进行宏观及微观分析，如行业集中度、行业 市场规模、商品售卖周期、客户品牌及属性偏好等，用 以判定电商企业选择的行业是否有较好的发展态势，行 业的天花板在哪里，行业类目下哪些子行业比较有发展 潜力。
图3-1 2012-2020年小家电市场规模及预测
引导案例
此外，数据分析人员了解到， 80、90后等新生代用 户成为市场增长主力军，该年龄段客户追求时尚科技、重 视潮流个性的消费特点将推动小家电市场向高端、智能化 发展。并且，小家电电商销售占据主导地位，线上渠道占 比约为65%-70%。数据分析人员进一步整理统计出2019年 第一季度小家电主要品类销售数据，榨汁机、料理机、豆 浆机等、电水壶四款产品线上销售占比均超70%，如图3-2 所示。
电子商务数据分析概论
模块三 市场数据分析
目录
CONTENT
单元一
市场数据分析认知
单元二
行业数据分析
单元三
竞争数据分析
学习目标
知识目标
了解市场数据分析的内容组成； 明确市场数据分析的价值； 了解市场需求分析的重要性； 熟悉竞争对手的界定方法。
能力目标
能够根据获取的数据进行行业集中度分析； 能够进行市场容量分析及预测； 能够分析市场需求量变化趋势以及客户品牌、价格、属性偏好； 掌握识别竞争对手的方法； 能够进行竞店和竞品分析。
电子商务数据分析概论
库存数据
记录产品的库存数量、库存周转率等，反映产品的库存管理和销售预测。
供应链数据
记录产品的采购、生产、物流等数据，反映产品的供应链管理和成本控制。
衡量产品的市场表现，反映消费者的购买意愿和忠诚度。
销售量
衡量产品的市场价值，反映产品的定价策略和市场需求。
销售额
衡量产品的好坏，反映用户对产品的认可程度和忠诚度。
用户满意度
衡量库存管理效率，反映产品的销售速度和库存控制能力。
库存周转率
销售数据是产品能力数据的体现
通过对销售数据的分析，可以了解产品的销售情况和市场趋势，从而优化产品能力数据的管理和运营。
产品能力数据和销售数据相互影响
产品能力数据和销售数据之间存在密切的联系，两者相互影响、相互促进，共同推动企业的发展。
详细描述
通过分析某电商平台的销售数据，可以了解产品的销售趋势，包括日销售额、月销售额、季度销售额等，从而判断产品的市场需求和销售状况。
总结词
销售活ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ效果分析
总结词
销售渠道分析
详细描述
通过分析销售活动（如促销、打折、满减等）的数据，评估活动的效果和收益，为未来的销售活动提供参考。
总结词
详细描述
总结词
数据收集
收集与电子商务运营相关的各种数据，包括销售数据、用户行为数据、市场数据等。
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗、去重、分类等处理，使其满足后续分析的需要。
02
CHAPTER
产品能力数据分析概述
销售数据
记录产品的销售数量、销售额、销售速度等，反映产品的市场表现。
用户反馈数据
收集用户对产品的评价、意见和建议，反映产品的质量和用户满意度。
电子商务行业数据分析
电子商务行业数据分析1. 引言电子商务行业是当今社会发展最为迅速的行业之一，它已经成为了人们购物买卖的主要方式。
随着电子商务的快速发展，各类电商平台如雨后春笋般涌现，其中数据分析成为了电子商务行业中不可或缺的重要环节。
本文将对电子商务行业的数据分析进行探讨。
2. 数据分析的定义和目的数据分析是通过收集、整理、加工和分析大量的数据，从中提取有价值的信息和规律，为企业决策和业务优化提供依据。
在电子商务行业，数据分析的主要目的是为了提高企业的营销策略制定能力、增加用户粘性、提高销售转化率和提升用户体验。
3. 数据采集和整理电子商务行业的数据来源主要包括用户访问数据、交易数据、用户反馈数据等等。
通过技术手段，可以将这些数据进行采集和整理，形成完整的数据集。
数据采集与整理的过程需要考虑数据的准确性和完整性，确保数据分析的可靠性。
4. 用户行为分析用户行为分析是电子商务行业数据分析的重要组成部分。
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为，可以了解用户的偏好和需求，进而制定针对性的营销策略。
例如，通过购物车数据分析，可以推测用户的购买意向，进而提供个性化的推荐商品。
5. 销售分析销售分析是电子商务行业中重要的数据分析环节。
通过分析销售数据，可以了解产品的销售情况和销售趋势，为企业提供合理的库存管理和产品上新策略。
此外，销售数据分析还可以帮助企业发现潜在的市场机会和竞争对手。
6. 用户反馈分析用户反馈分析可以帮助企业了解用户对产品和服务的评价和需求，从而改进产品和提升服务质量。
通过对用户评价的情感分析，可以了解用户的满意度和不满意度，进而做出相应的改善措施。
7. 市场竞争对手分析电子商务行业竞争激烈，了解竞争对手的情况是制定有效营销策略的重要环节。
数据分析可以帮助企业了解竞争对手的产品定价、促销策略以及客户群体等信息，进而做出相应的调整和反击。
8. 数据安全和隐私保护在电子商务行业中，数据安全和隐私保护尤为重要。
企业需要建立完善的数据安全管理体系，确保用户数据的保密性和完整性。
电子商务数据分析概论单元二 电子商务数据化运营认知
14.29%
614.94 87.82
10
11,510
9.01%
1,151.00 103.69
15
13,610
12.50%
907.33 113.42
如表1-1所示，来自一家B2C电子商务网站产品两周
8
7月16日
147
9
7月17日
175
17
11,187
11.56%
658.11
76.1
16
11,990
9.14%
11.57%
733.57 84.88
付买家数、交易金额、支付转化率、客单价以及UV价值。 13 7月21日 149
14
13,180
9.40%
941.43 88.46
14 7月22日
117
11
20,364
9.40%
1,851.31 174.05
引导案例
[案例思考] 结合案例，思考并回答以下问题：
（1）请根据该网站的销售数据，思考 该产品在14天里做了多少单量，平均转化 率是多少，平均客单价和uv价值？
请根据本章所学，思考企业如何根据不 同的运营目标，来搭建有效的数据指标 体系？你还能想到生活中哪些关于数据 宏观预测的例子？
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
思政目标
熟悉电子商务企业在运营中应该遵循的相关法律法规； 能够在电子商务数据化运营过程中坚持科学的价值观和
道德观。
知识导图
引导案例
所谓运营，其实就是精细化做数据分析，掌握了数
表1-1 网站产品14天销售数据情况
序号
日期
访客数 支付买家数 交易金额 支付转化率 客单价 UV价值
电子商务知识：电子商务数据分析方法和运营技巧
电子商务知识：电子商务数据分析方法和运营技巧随着互联网的飞速发展，电子商务也逐渐成为了商业市场的主流，无论是传统企业更是互联网公司都在加快自身的电子商务转型。
而电子商务的核心就是数据，谁掌握了更多的准确数据，谁就能在竞争中占据更有利的地位。
因此，电子商务数据分析方法和运营技巧非常重要。
一、电子商务数据分析方法1.数据清晰化首先，要进行数据清晰化。
包括清洗数据、转化数据以及数据过滤等等，确保数据是准确、完整的，避免因为数据的缺失或者不正确而对分析结果产生不良影响。
2.人群分析其次，进行人群分析。
可以使用各类工具，如百度指数、谷歌分析、百度统计等等，了解从哪些渠道访问和购买的用户数量，以及用户的性别、年龄、职业等属性，以便于产品定位和精细化推送。
3.数据挖掘接下来，进行数据挖掘。
通过对大量数据的深度挖掘，企业可以获得更多的信息，比如消费者需求、购买时间、购买习惯等等，以便于企业精准推送用户感兴趣的商品或服务。
4.竞争对比然后，进行竞争对比。
通过竞争对比，企业可以更加清晰地了解到自身在市场中的地位，从而制定出更加合理的营销策略，提高企业的竞争力。
5.趋势分析最后，进行趋势分析。
企业在数据分析过程中，需要紧紧把握市场的变化和趋势，以便于在第一时间做出调整和改变，以适应市场的发展。
二、电子商务运营技巧1.产品管理企业在电子商务运营中，要注重产品管理。
对于产品的种类、质量、价格等参数进行精细化管理，以符合消费者的需求，提升产品的市场竞争力。
2.渠道管理其次，还需要注重渠道管理。
企业可以在各大电商平台上开设自己的店铺，将商品放置在不同的渠道，并根据平台的不同特点进行定位营销。
3.物流管理再次，需要注重物流管理。
物流是电子商务运营中的重要环节，一个好的物流团队能够提高用户的购买体验，增加用户的忠诚度。
4.用户管理此外，还需要注重用户管理。
对于不同的用户，企业可以采取不同的营销策略，比如优惠活动、定制服务等等，以提高用户的满意度和忠诚度。
电子商务数据分析
电子商务数据分析电子商务在当今数字化时代发展迅猛，海量的数据产生并储存于各个电商平台。
这些数据蕴含了海量的商业信息与潜在价值，通过数据分析，企业可以更好地了解市场、优化营销策略、改进产品和服务，进而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
一、电子商务数据的分类与来源在开始电子商务数据分析之前，我们首先需要了解电子商务数据的分类与来源。
电子商务数据主要分为三类：用户数据、交易数据和运营数据。
用户数据包括用户的个人信息和购买行为等；交易数据记录了用户的购买过程和交易金额等；运营数据则涵盖了网站流量、广告点击率和用户评论等。
这些数据来源于多个渠道，如电商网站、移动应用、社交媒体平台等。
通过收集和整理这些数据，可以形成一个全面而丰富的数据集，为后续的数据分析提供基础。
二、电子商务数据分析的意义和方法1. 分析意义电子商务数据分析对于企业来说具有重要意义。
它能够帮助企业深入了解消费者的购买行为、偏好和需求，为企业制定针对性的营销策略提供依据。
同时，数据分析还可以为企业的产品研发提供指导，通过分析用户的评价和反馈，企业可以快速了解到产品的优点和不足，从而进行改进和优化。
2. 分析方法在电子商务数据分析中，有多种方法可以使用。
以下是其中的几种常见方法：（1）统计分析：通过统计分析，可以了解用户的人口统计信息、购买行为等。
常用的统计指标有用户平均消费金额、转化率、复购率等。
（2）数据挖掘：数据挖掘是一种通过挖掘大量数据，提取其中有用信息的过程。
它可以帮助企业发现用户的隐藏需求、分析产品的市场趋势等。
（3）基于机器学习的预测模型：通过建立预测模型，可以根据过去的数据预测未来的销售量、用户转化率等，为企业的决策提供依据。
三、电子商务数据分析的应用案例1. 用户行为分析通过用户行为分析，企业可以了解用户的兴趣爱好、喜好和需求，从而为用户提供更加个性化的服务和推荐。
例如，通过分析用户过去的购买记录和浏览行为，电商平台可以向用户推荐相关的产品和优惠活动，提高用户的购买转化率。
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销量 8742 7674 5213 3125 2189 1908 1324 3174 14106 2349
数据分析方法
数据分析方法分类
• 常规分析方法 • 统计学分析方法 • 自建模型
数据分析方法
常用的数据分析方法
• 回归分析法
月份 1 2 3 4 5 6 7
表 1- 1 某网店某商品月销售统计表
如何评价李宁与明星这次合作的营销效果?请列出具体指标。
知识准备
1 数据分析概念 2 数据分析流程 3 数据分析方法 4 数据分析工具 5 数据分析模型
数据分析概念
数据分析
• 是指收集、处理数据并获取信息的过程 • 具体地说，数据分析是指在业务逻辑的基础上，运用简单有效的分析方法和合理的分
析工具对获取的数据进行处理的一个过程
任务一 数据分析认知
主讲：邵贵平
数据分析
1 知识目标
理解数据分析的相关概念 熟悉数据分析的流程 掌握数据分析的方法 熟悉数据分析工具 理解数据分析模型
2 技能目标
具备运用思维导图绘制数据分析平台功能架构的能力 具备运用AARRR模型分析产品的能力 具备讲解数据分析案例的能力
3 基本素养
具有数据敏感性 善于用数据思考和分析问题 具备收集、整理和清洗数据的能力 具有较好的逻辑分析能力
数据分析概念
数据分析的目的
• 是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研 究对象的内在规律
数据分析概念
数据分析的价值
预防风险
帮助领导 做出决策
把握市场 动向
数据分 析的价
值
数据分析的作用 现状分析 原因分析 预测分析
数据分析概念
数据分析的应用
• 在产品的整个生命周期内，数据分析过程是质量管理体系的支持过程，包括从产品的 市场调研到售后服务以及最终处置都需要适当运用数据分析，以提升有效性
数据分析概念
数据分析的分类
• EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析） • CDA（Confirmatory Data Analysis，验证性数据分析） • 定性数据分析
数据分析概念
大数据
• 规模性（VOLUME） • 多样性（VARIETY） • 高速性（VELOCITY）
数据分析概念
数据挖掘
• 深入数据内部去挖掘价值 • 要解决商业问题，就得让数据产生价值，就得做数据挖掘
数据分析概念
语义引擎
• 作用于非结构化数据与异构数据 • 能够从文档中智能提取信息
数据分析概念
数据质量
• 更好的数据意味着更好的决策 • 数据质量的处理工作
• 数据集成 • 数据清洗
数据分析概念
数据预测分析
• 预测分析是大数据技术的核心应用 • 可帮助企业做出正确而果断的业务决策
数据分析流程
去重
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
原始空调型号 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/NFI19+3 Midea/美的 KFR-35GW/WDBD3@ Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ Midea/美的 KFR-23GW/DY-PC400(D3) Midea/美的 KFR-26GW/WCAB3@ Gree/格力 KFR-26GW/(26592)NhAc-3 TCL KFRd-23GW/BF33-I Midea/美的 KFR-35GW/WCBD3@ TCL 移动水冷气扇小空调 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/BpNFI19+3
项目导入
时趣大数据助力李宁精准跨界明星营销
时趣大数据助力李宁精准跨界明星营销
首先，基于大数据的人群洞察——找到品牌与消费者的最优连接者 其次，匹配明星信息——确保信息精准抵达 第三，建立预测响应机制——优化后续营销活动设计
思考
大数据分析在李宁的“LI-NING X Jessica”系列产品推广过程中起到哪些 作用？
支付商品件数
件单价
557
2884Βιβλιοθήκη 4852573349
1680
347
2100
355
2036
291
1884
240
1885
支付金额
1606312 1247674 586407 728572 722650 548147 452418
数据分析方法
常用的数据分析方法
• 聚类分析法
• 是将指标之中所有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果 • 聚类预先不知道目标数据库中有多少类，以某种度量为标准的相似性，将所有的记录组成
排序
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
空调型号 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/NFI19+3 Midea/美的 KFR-35GW/WDBD3@ Midea/美的 KFR-23GW/DY-PC400(D3) Midea/美的 KFR-26GW/WCAB3@ Gree/格力 KFR-26GW/(26592)NhAc-3 TCL KFRd-23GW/BF33-I Midea/美的 KFR-35GW/WCBD3@ TCL 移动水冷气扇小空调 AUX/奥克斯 KFR-35GW/BpNFI19+3
数据分析概念
云计算
• 服务（IAAS） • 平台即服务（PAAS） • 软件即服务（SAAS）
数据分析概念
数据可视化
• 是指将数据分析结果用简单且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字、表格、图 标和信息图等方式展示
• 数据可视化的展示工具
• WORD • EXCEL • PPT • 水晶易表等
销量 8742 7674 5213 3125 2189 1908 1324 3174 14106 2349
分组
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
空调型号 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/NFI19+3 Midea/美的 KFR-35GW/WDBD3@ Midea/美的 KFR-23GW/DY-PC400(D3) Midea/美的 KFR-26GW/WCAB3@ Gree/格力 KFR-26GW/(26592)NhAc-3 TCL KFRd-23GW/BF33-I Midea/美的 KFR-35GW/WCBD3@ TCL 移动水冷气扇小空调 AUX/奥克斯 KFR-35GW/BpNFI19+3