电商数据分析基础
电子商务数据分析(模块五)
仓储费用属于运营成本，影响店铺的毛 利率。售罄率则反映了某一种单品销售情况的 好坏。
单元一 基础数据监控
营销推广
营销推广主要是监控开展的营销推广活动带来的效果。
营销推广类指标
展现量 点击量 投入产出比（ROI）
单元一 基础数据监控
1
电商运营 初期
2
电商运营 中期
3
电商已成 规模
积累数据，协助找准运营方向，需重点关注流量指标，包括访客 数、访客来源、浏览量、平均停留时长、跳失率、成交转化率等。
单元一 基础数据监控
退款金额异常
当店铺退款金额超过店铺营业额的10%为异常，需要特别留意，分析退款原因。 （1）产品质量问题，此类产品需停止出售，待质量问题解决后继续出售； （2）服务问题，如发错商品，发错尺码，可免费更换或补偿产品差价。
支付老客户数异常
支付老客户数可以反映出店铺整体的服务、产品质量以及粉丝的维护。若是支付老客户数持 续下降，导致异常的原因包括： （1）店铺长时间没有上新，对老客户吸引力度不够，对此，需要保持店铺商品的持续上新率； （2）对收到商品的老客户关怀程度不够，没有刺激老客户购买的后续活动。需要加强老客户关 怀，告知店铺活动预告。
单元一 基础数据监控
浏览量异常
浏览量是指店铺每个页面被查看的次数，如果访客数增加，浏览量增长不明显或呈现下降趋 势，可能导致异常的原因包括：
（1）商品关键词与商品的属性吻合度不够，需要优化关键词； （2）店铺中缺少关联销售活动； （3）商品卖点不够突出； （4）店铺装修不够美观，类目划分不够清晰。
优势
每个类别数据的差异清晰、直 观。
单元三 基础数据图表制作
柱形图
适用场景
折线图适合二维的大数据集，还适合 多个二维数据集的比较。与柱形图不同， 折线图更适合那些趋势比单个数据点更重 要的场景。
47_电子商务数据分析基础PPT-电商数据分析ppt-运营指标与营销分析(47页)
第7章运营指标与营销分析电商数据分析目录CONTENTS7.1转化率指标分析7.2客单价指标分析7.3投入产出比指标分析7.4爆款打造与关联营销7.5实战训练——分析单品流量渠道数据7.1.1转化率及相关指标解读1．转化率÷访客数×100%。
对于店铺而言，支付转化率直接决定着店铺的销售额。
在生意参谋“首页”中的“整体看板”区域可以查看店铺的支付转化率数据，如图所示。
2．点击率点击率是衡量商品是否受消费者欢迎的一个指标，其计算公式为：点击率=（点击量÷展现量）×100%。
要想提高点击率，就需要提高点击量。
商品的标题、单价、销量、主图等都能影响点击量。
收藏率指的是收藏人数与访客数之比，加购率指的是将商品加入购物车的人数与访客数之比。
收藏率/加购率高，说明店铺中商品的款式、质量等都非常好，消费者满意度较高。
此时就可以放大其流量优势，适当进行一些促销活动，从而提高成交转化率。
另外，消费者若是收藏或加购了商品，那么在下次购买同类商品时，就可以通过宝贝收藏或购物车自主访问，无形之中又增加了店铺的免费流量。
3．收藏率/加购率转化漏斗模型可以展现从访问店铺访客到最终成交的各个环节的转化人数，因此可以被用来分析各个环节的转化情况，其模型如图所示。
1.有效入店率有效入店率的计算公式为：有效入店率=有效入店人数÷店铺访客数。
其中，有效入店人数指的是访问店铺至少两个页面才离开的访客的数量，也包括访客访问店铺后直接收藏店铺或商品、向客服咨询、将商品加入购物车或直接购买的访客的数量。
要提高有效入店率，就要想办法降低出店率，出店率=出店人数÷出店页面浏览量。
其中，出店页面指的是访客访问店铺浏览的最后一个页面。
1.有效入店率下面以收集并整理到Excel中的页面数据为例，介绍出店率的计算与分析方法，其具体操作如下。
1计算出店率2创建条形图1.有效入店率通过图表对比分析可知，店铺的商品详情页出店率最低，说明商品详情页能够留住消费者，能引起消费者的兴趣。
淘宝电商六大基础流量数据分析
淘宝电商六⼤基础流量数据分析⼤家做淘宝电商的，肯定离不开销售额这个利润指标，我们可以从销售额=访客数*转化率*客单价这个公式看出来，访客数也是⼀个影响到销售额的重要指标。
转化率，客单价，跳失率，停留时间，加购收藏等等运营数据都是在流量的基础上才有意义的，没有⼀个庞⼤的流量数据，这些指标也就没有了分析的意义所以，在对这些数据分析之前，更应该分析的是流量指标。
既然⼤家想抓住流量，分析流量，那么⼤家肯定就需要对流量的来源渠道有⼀个⽐较清晰的认识和了解。
所以接下来就为⼤家介绍⼀下流量的主要来源渠道。
⼤家所知的流量看板，其实就是对流量的⼀个很棒的总结和归纳，在这上⾯分为⼀级流量⾛向和⼆级流量来源。
⼀级流量⾛向指的就是流量的渠道归类，⼆级流量来源也就是指的流量渠道的明细来源。
说⼀级流量⼤家可能有些陌⽣，但是六⼤基础流量相信⼤家还是有所⽿闻，⽽⼀级流量就是六⼤基础流量了。
淘内免费流量是这六个基础流量中最主要的流量渠道之⼀，就像⼤家经常接触到的⼿淘搜索流量，其实就是淘内免费流量的⼀个明细去打。
像淘宝搜索、淘宝活动、淘宝⾸页、淘宝论坛、淘宝频道页⾯等所带来的流量都是指的淘内免费流量。
这⼀类流量为什么重要呢？就是因为这是可以免费抓住的，这是可以通过平台⼤家⼀起获得的公平流量，⽽且这类流量的准确度是很⾼的。
付费流量：付费流量顾名思义肯定就是要钱的流量，像直通车、钻展、淘宝客、聚划算等等，也是各⼤店铺喜欢做的⼀个⼤流量⽅向，因为这种流量来的容易，只要投⼊了⼀定的资⾦，那么就可以很快的获得。
⾃主访问：⾃主访问是什么呢？就是指的客户主动进⼊店铺的⽅式，⽐如说收藏夹、地址栏输⼊、我的淘宝等。
这类流量主要是产⽣在之前已经在你的店铺发⽣过购买⾏为的客户，这种流量可想⽽知是⽐较稳定的，⽽且转化率也⼗分⾼，⼤家在分析这部分的流量时候就要看它的占⽐多少。
如果店铺的⾃主访问流量远远低于同⾏的话，那就说明⼆次购买的⼈数远远少于其他店铺，这个时候就要去分析是不是⾃⼰的产品出现了问题，或者是服务做的不够好。
第1章电子商务数据分析
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
26
拥有一个好的数据分析与统计系统。 持续关注数据的变化。 专人负责数据汇总和解读。 制定主要考核电子商务网站的运营指标。 定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。 采用一些图表来增强数据的可读性。 对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。 关注行业数据变化。 了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。
第1章
大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
电子商务数据分析基础模块四-习题+答案
一、单项选择题1.数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平。
其中（）是一组数据中出现频率最高的数据值。
A.平均值B.中位数C.众数D.和2.趋势线是一种直观的预测分析工具，通过这个工具可以方便地从图表中获取预测数据信息。
其中（）适用于增长或降低的波动较大的数据集合，它可用于分析大量数据的偏差，如居民消费价格指数波动情况。
A.线性趋势线B.多项式趋势线C.指数趋势线D.乘幂趋势线3.指数平滑法指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。
平滑系数必须（）。
A.小于0B.大于0且小于1C.大于1且小于10D.大于10且小于1004.为加强数据信息的安全管理，需对数据存储介质进行管理，以下描述错误的是（）。
A.包含重要、敏感或关键数据信息的移动式存储介质必须有专人值守B.数据存储介质需要保证数据信息的可用性、完整性及机密性C.在使用存储介质上的机密及绝密数据时，为了方便使用，可以多人、多存储介质复制、保存使用D.任何存储媒介入库或出库都需经过授权，并保存相应记录，以方便审计跟踪5.频数分析时常用到条形图、饼状图、直方图三种统计图类型,其中（）是用矩形的面积来表示频数分布情况的图形。
A.饼状图B.折线图C.条形图D.直方图二、多项选择题1.在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用（）两个指标来检查样本是否符合正态分布。
A.偏度B.偏角C.峰度D.峰角解析：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。
2.线性趋势线适用于（），数据点构成趋势近乎直线的预测，如某企业产量与用电量数据。
A.增长或降低的速度比较平稳B.增长或降低持续增加C.关系稳定D.增加幅度比较恒定解析：BD是乘幂趋势线特征。
3.时间序列预测法的基本特点是（）。
A.假设事物发展趋势会延伸到未来B.收集整理历史资料建立预测模型C.预测所依据的数据具有不规则性D.不考虑事物发展中的因果关系解析：收集整理历史资料建立预测模型属于时间序列预测法的一般步骤4.在进行对比分析时，要选择具有可比性的多个指标。
电子商务数据分析基础(第二版)课后习题及答案
职业技能训练一、单项选择题1.下列说法错误的是（）。
A.市场数据包括两个部分，行业数据和竞争数据B.运营数据是企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、服务数据、供应链数据C.产品数据是围绕企业产品产生的相关数据，包括行业产品数据和企业产品数据两部分D.企业产品数据是产品在整个市场中的数据2.制定《电子商务法》为了保障（）的合法权益，规范电子商务市场，促进电子商务持续健康的发展。
A.电子商务各方主体B.消费者C.网络用户D.人民群众3.下列数据指标中属于市场类指标的是（）。
A.行业销售量B.竞争对手销售额C.市场增长率D.店铺销售额4.数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。
针对数据分析报告的撰写，下列说法错误的是（）。
A.数据分析报告需图文并茂，让数据更加生动活泼B.数据分析报告需要结构清晰、主次分明，能使读者正确理解报告内容C.数据分析报告需要注重科学性和严谨性D.数据展示内容一般在结论部分进行5下列数据指标中不属于供应链指标的是（）。
A.订单满足率B.平均配送成本C.库存周转率D.下单转化率二、多项选择题1.下列关于电子商务数据表述正确的是（）。
A.市场数据包括两个部分，行业数据和竞争数据B.运营数据是企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、服务数据、供应链数据C.产品数据包括行业产品数据和企业产品数据两部分D.电子商务数据包括市场数据、运营数据、产品数据2.数据分析报告的正文部分包括（）。
A.具体分析过程B.原始数据C.附录D.数据分析结果3.下列关于电子商务数据分析在企业中的作用，表述正确的是（）。
A.企业通过对站内流量进行即时统计、整理、分析，能够随时掌握企业网站日常运营情况，及时发现运营异常并进行调整或处理B.借助电子商务数据，企业可以对行业及市场的发展现状、发展趋势等进行分析C.电子商务数据分析在企业的应用可分为流量分析、客户分析、产品分析和市场分析四类D.借助电子商务数据分析，可以对产品进行分析，判断产品的受欢迎程度、受欢迎类型、客户购买情况、产品利润情况等4.下列关于撰写数据分析报告的要点中，表述正确的是（）。
电商平台销售数据分析
电商平台销售数据分析随着互联网的发展，电商平台的兴起和蓬勃发展已经成为当今社会的一大趋势。
电商平台销售数据的分析对于电商企业来说是非常重要的，它能够为企业提供详尽的市场信息，帮助企业制定科学的营销策略和决策。
本文将从销售数据的收集、分析方法、重点指标等多个方面展开分析，解读电商平台销售数据分析的重要意义。
1. 数据收集电商平台销售数据的收集是分析的基础。
企业可以通过搭建自己的电商平台来自主收集销售数据，也可以通过与第三方电商平台合作来获取数据。
除了单纯的销售数据，还可以收集用户的浏览记录、购买记录、评价等多维度数据来分析用户行为和购买习惯。
2. 分析方法电商平台销售数据的分析方法有多种，常用的方法包括描述性分析、预测分析和关联分析等。
描述性分析主要通过统计分析来对数据进行整理和描述，比如销售额、销售量、利润率等指标的计算和对比分析。
预测分析则是通过历史数据来预测未来的销售趋势，可以帮助企业制定有效的销售计划和目标。
关联分析则是挖掘数据之间的关联关系，比如用户购买了商品A后更有可能购买商品B，从而为企业提供交叉销售的推荐策略。
3. 重点指标为了更好地了解销售情况和市场趋势，电商平台销售数据分析的关键是选择合适的重点指标。
常用的重点指标包括销售额、销售量、订单数量、转化率、客单价等。
销售额是企业的核心指标，可以反映出企业的销售能力和市场份额；销售量则是衡量产品受欢迎程度的指标；订单数量可以帮助企业了解销售周期和季节性需求；转化率则是衡量广告投放效果的指标；客单价可以评估每个顾客的价值，从而制定不同顾客的个性化营销策略。
4. 数据挖掘电商平台销售数据的价值不仅仅在于站在企业的角度进行分析，还可以通过数据挖掘等手段发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据挖掘可以帮助企业发现新的销售机会、提高用户体验和精准推荐等。
比如通过用户的购买记录和行为数据，可以根据用户的喜好和兴趣进行个性化推荐，提高用户购买的积极性和满意度。
电商数据分析基础课件
图表制作流程
通过数据关系选择合适图表
用图表展现复杂问题
1.平均线图2.双坐标图3.竖形折线图4.帕累托图5.人口金字塔图6.瀑布图
通过图表展现数据
用图表展现复杂问题
7.旋风图8.漏斗图9.矩阵图（散点图）10.发展矩阵图11.改进难易矩阵（气泡图）
通过图表展现数据
通过表格展现数据
数据展现形式
突出显示单元格
PEST分析法
4P营销理论
5W2H分析法
用户使用行为
逻辑树分析法
PEST分析法
Political Economic Social Technological
数据分析常用的方法论
Product Price Place（渠道） Promotion
公司整体经营情况分析
4P营销理论
将问题分层罗列，逐步向下展开
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论的重要意义 1.理顺分析思路，保证数据分析体系结构化2.将问题分解成相关联的若干部分，并显示它们的关系3.为后续数据分析工作的开展指明方向4.确保分析结果的有效性及正确性
数据分析方法论
数据分析常用的方法论
电商数据分析常用方法
项目选取
迷你图
添加图表集
添加数据条
07
图表专业化的方法
图表专业化的方法
专业图表中的元素
标题
01
图例
02
单位
03
脚注
04
资料来源
05
制作图表的注意事项
壹
常见注意事项
不做无意义的图表图表中的信息要适量选择合适的图表
饼图制作注意事项
贰
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
演讲人
2020-09-12
目录
01. 电商数据分析业务指标
02. 数据准备与数理
03. 电商数据分析常用方法
04. 电商数据分析常用工具
05. 电商网站运营数据分析
06. 数据展现形式
07. 图表专业化的方法
08. 撰写数据分析报告
01
电商数据分析业务指标
电商数据分析业务指标
1
本地数据分析工具
Excel
SPSS
SAS
电商数据分析常用工具
生意参谋
数据魔方
赤兔
数据罗盘
常用网店数据分析工具
电商数据分析常用工具
常用网站数据分析工具01 统 计02 友盟05
电商网站运营数据分析
电商网站运营数据分析
01
电子商务网站 运营分析
02
网站运营分析 体系
03
网站运营分析 维度
06 数据展现形式
用图表展现复杂问题
7.旋风图 8.漏斗图 9.矩阵图（散点图） 10.发展矩阵图 11.改进难易矩阵（气泡图）
突出显 示单元 格
项目选 取
添加数 据条
数据展现形式
通过表格展现数据
添加图 表集
迷你图
07 图表专业化的方法
图表专业化的方法
01
标题
02
图例
03
单位
04
脚注
05
资料来 源
专业图表中的元素
数据展现形式
数据展现的作用及形式
通过图表展现数据
图表的 作用
常用图 表类型 有哪些
通过数据 关系选择 合适图表
图表制 作流程
用图表 展现复 杂问题
1.平均线图 2.双坐标图 3.竖形折线图 4.帕累托图 5.人口金字塔图 6.瀑布图
通过图表展现数据
用图表展现复杂问题
通过图表展现数据
目录
04
报告正 文
05
结论与 建议
03
前言
06
附录
数据分析报告的结构
撰写数据分析报告
撰写数据分析报告的注意事项
1.确定 A 研究方案源自2.处理B数据
撰写数据分析报告
数据分析报告的撰写流程
3.编写
C
初稿
4.定
D
报告
感谢聆听
网购用户 行为特征 分析
网店经 营数据 分析
电商数据分析常用方法
流量来 源分析
流量效 率分析
站内数 据流分 析
网购用户 行为特征 分析
网店经 营数据 分析
04
电商数据分析常用工具
电商数据分析常用工具
01
本地数据分析 工具
02
常用网店数据 分析工具
03
常用网站数据 分析工具
电商数据分析常用 工具
公司整体经营情况分析
逻辑树分析法
将问题分层罗列，逐步向下展开
业务问题专题分析
用户使用行为
认知→熟悉→试用→使用→忠诚
用户行为研究
5W2H分析法
Why，What，Who，When，Where，How，How much
用途广泛
流量来 源分析
流量效 率分析
站内数 据流分 析
电商数据分析常用方法
电商数据分析常用方法
网站运营
2
商品
3
营销
4
会员
5
客服
6
仓储
电商数据 分析业务 指标
物流配送
02 数据准备与数理
数据准备与数理
01
3.1.1理解 数据
02
3.1.2数据 来源
3.1数据准备
3.2数据处理
3.2.1什么是数据处 理
3.2.3数据加工
3.2.2数据清洗 3.2.4数据抽样
3.2数据处理
3.2.1什么是数据处理
1.数据处理的关键 2.数据处理的内容
3.2数据处理
3.2.2数据清洗
1.重复数据的处理方法 2.缺失数据的处理方法 3.异常值（离群值）的处理方法
1.数据抽取 2.数据计算 3.数据分组 4.数据转换
3.2数据处理
3.2.3数据加工
数据准备与数理
本章小结
03
电商数据分析常用方法
电商数据分析常用方法
提高图表制作效率的技巧
1.我的图表模板 2.快速制图 3.添加标签小工具 4.修剪超大值
08 撰写数据分析报告
初步认识数据分析报告
1.日常数据 报告
2.专项研究 报告
3.综合分析 报告
什么是数据 分析报告
数据分析报告 的写作原则
数据分析报 告的作用
数据分析报 告的种类
撰写数据分析报告
01
标题
02
PEST 分析法
4P营 销理论
逻辑树 分析法
用户使 用行为
电商数据分析常用方法
数据分析常用的方法论
5W2H 分析法
数据分析常用的方法论
PEST分析法
Political Economic Social Technological
4P营销理论
Product Price Place（渠道） Promotion
0
逆序排列的误 导
0
一维图形障眼 法
3
4
常见错误图表类型
图表美化方法
01
图表美化 的原则
02
表美化技 巧
03
提高图表 制作效率 的技巧
简约 整洁 对比
图表美化方法
图表美化的原则
图表美化方法
表美化技巧
最大数据墨水比 找出隐形的线 适合图表展现的数字格式 突出对比的方法 为图表填充合适的颜色
图表美化方法
制作图表的注意事项
伍
叁
壹
折
肆
柱
贰
选图不 常
线 图 制 作 注 意 事 项
条 形 图 制 作 注 意
形 图 制 作 注 意 事 项
饼 图 制 作 注 意
择表做 合中无 适的意
见 注
的信义 意
图息的 表要图
适表
事 项
量
事
事
项
项
图表专业化的方法
0 1
0 2
0 3
0 4
0 虚假增长
0 3D效果的伪装
1
2
01
数据分析方法 论
02
数据分析常用 的方法论
03
电商数据分析 常用方法
电商数据分析常用 方法
数据分析方法论
A
数据分析方法论与 数据分析法的区别
数据分析方法论 的重要意义
B
数据分析方法论
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论的重要意义 1.理顺分析思路，保证数据分析体系
结构化 2.将问题分解成相关联的若干部分，并 显示它们的关系 3.为后续数据分析工作的开展指明方向 4.确保分析结果的有效性及正确性