全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析

一、电商平台现如今发展状况

电子商务有很高的互动性，它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同，消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站，而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质，做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。

二、电商平台的创新之处在哪里

如今电商平台也有很大的创新，我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。

1、通过“人”参与的模式，可以让一个人在平台中身份任意转化。如：誉风购物通过“用

户链”的收益捆绑，使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商，也可以是一位消费者、也可以是一位创业者；消费者也可以是商家，也可以是创业者；创业者也可以是商家，也可以的消费者。

2、通过“智”参与的模式，无论是商家、消费者还是创业者，只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物，当该用户产生交易后，就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益，并且任何有能力、有时间的人都能参与共享，得到相应的终身收益。

3、通过“力”参与的模式，在誉风购物，各种团队可以紧密合作，让团队的资源超大化发挥，也通过收益捆绑在一起，目标、利益一致，用合作代替雇佣，更有利于创业的发展。和股权众筹相比，力的参与门槛更低，任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。

4、通过“财”参与的模式，誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作，引进各种资本方，个人资金或机构资金均可，让资方的利益超大化，同时资方也有终身收益！

誉风购物应电商发展潮流，改变创业的模式，只需分享就可以获得收益，并且收益伴随终生，电商平台当然要选誉风购物！

When you are old and grey and full of sleep, And nodding by the fire, take down this book, And slowly read, and dream of the soft look Your eyes had once, and of their shadows deep; How many loved your moments of glad grace, And loved your beauty with love false or true, But one man loved the pilgrim soul in you,

And loved the sorrows of your changing face; And bending down beside the glowing bars, Murmur, a little sadly, how love fled

And paced upon the mountains overhead

And hid his face amid a crowd of stars.

The furthest distance in the world

Is not between life and death

But when I stand in front of you

Yet you don't know that

I love you.

The furthest distance in the world

Is not when I stand in front of you

Yet you can't see my love

But when undoubtedly knowing the love from both

Yet cannot be together.

The furthest distance in the world

Is not being apart while being in love

But when I plainly cannot resist the yearning

Yet pretending you have never been in my heart.

The furthest distance in the world

Is not struggling against the tides

But using one's indifferent heart

To dig an uncrossable river

For the one who loves you.

倚窗远眺，目光目光尽处必有一座山，那影影绰绰的黛绿色的影，是春天的颜色。周遭流岚升腾，没露出那真实的面孔。面对那流转的薄雾，我会幻想，那里有一个世外桃源。在天阶夜色凉如水的夏夜，我会静静地，静静地，等待一场流星雨的来临…

许下一个愿望，不乞求去实现，至少，曾经，有那么一刻，我那还未枯萎的，青春的，诗意的心，在我最美的年华里，同星空做了一次灵魂的交流…

秋日里，阳光并不刺眼，天空是一碧如洗的蓝，点缀着飘逸的流云。偶尔，一片飞舞的落叶，会飘到我的窗前。斑驳的印迹里，携刻着深秋的颜色。在一个落雪的晨，这纷纷扬扬的雪，飘落着一如千年前的洁白。窗外，是未被污染的银白色世界。我会去迎接，这人间的圣洁。在这流转的岁月里，有着流转的四季，还有一颗流转的心，亘古不变的心。

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标转换率TakeRates （ConversionsRates）计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

电子商务大数据的发展现状与应用

电子商务大数据的发展现状与应用随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状（1）产业政策中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇

电商平台的数据分析

一、主要路径分析一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如：对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户；对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。二、行为数据分析分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号

电子商务网站核心数据分析

电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。我们先来说说流量来源分析。电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。流量分析一般一奥分析以下内容：网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。其次是流量效率分析流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。二、天猫代运营商分布情况汇总上海86家广东70家浙江81家江苏16家北京26家福建28家，厦门12家其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

《电子商务数据分析》教学大纲

《电子商务数据分析》课程教学大纲课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职）开课单位：经济与贸易学院电子商务专业一、课程的地位与任务本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。

三、课程的内容与要求第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字第3章表的操作教学要求： 1.掌握表结构的修改操作

电子商务数据分析试卷及答案3

《电子商务数据分析》试卷班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用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，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价

高手告诉你如何电商数据分析

高手告诉你如何电商数据分析一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。二、很多业务其实就是一个公式。我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。买家数= 商详uv x 下单率x 付款率商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析

全国电商平台的消费数据及分析，全国电商平台发展状况详情分析随着互联网的发展，我国的电商平台消费数据发生了很大的变化，各类产品销售额不断上升是趋势。电子商务破除了时空的壁垒、提供了丰富的信息资源、为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能，这将影响到社会的经济布局和结构。下面小编为大家详细介绍一下全国电商平台的消费数据及分析。一、电商平台现如今发展状况电子商务有很高的互动性，它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同，消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站，而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质，做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。二、电商平台的创新之处在哪里如今电商平台也有很大的创新，我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。 1、通过“人”参与的模式，可以让一个人在平台中身份任意转化。如：誉风购物通过“用

户链”的收益捆绑，使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商，也可以是一位消费者、也可以是一位创业者；消费者也可以是商家，也可以是创业者；创业者也可以是商家，也可以的消费者。 2、通过“智”参与的模式，无论是商家、消费者还是创业者，只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物，当该用户产生交易后，就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益，并且任何有能力、有时间的人都能参与共享，得到相应的终身收益。 3、通过“力”参与的模式，在誉风购物，各种团队可以紧密合作，让团队的资源超大化发挥，也通过收益捆绑在一起，目标、利益一致，用合作代替雇佣，更有利于创业的发展。和股权众筹相比，力的参与门槛更低，任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。 4、通过“财”参与的模式，誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作，引进各种资本方，个人资金或机构资金均可，让资方的利益超大化，同时资方也有终身收益！誉风购物应电商发展潮流，改变创业的模式，只需分享就可以获得收益，并且收益伴随终生，电商平台当然要选誉风购物！

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模

中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模数据来源：中商产业研究院 4、消费特点女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比48.6%，18-28岁消费者占比24.7%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。生鲜电商 1、产业综述

电子商务数据分析

用数字来看B2C网站的发展、数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”，发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27

电子商务平台的数据库设计实现分析

数据库设计设计题目：电子商务平台的设计与实现学生姓名：学生学号：专业班级：学院名称：信息科学与工程学院指导老师： 2015年1月日

目录 1.引言 ......................................................... - 3 - 1.1开发背景................................................. - 3 - 1.2需求分析................................................. - 4 - 2．主要项目内容 ................................................ - 5 - 2.1系统功能结构............................................. - 5 - 2.2系统功能的描述........................................... - 5 - 3.业务流程描述 ................................................. - 7 - 3.1流程图................................................... - 7 - 3.2数据流图................................................. - 8 - 3.3活动图................................................... - 8 - 3.4时序图................................................... - 9 - 3.5用例图.................................................. - 11 - 4．数据库逻辑模型 ............................................. - 13 - 4.1概念数据模型............................................ - 13 - 4.2物理数据模型............................................ - 14 - 4.3所有数据项目表.......................................... - 14 - 5.主要数据库表的说明 .......................................... - 18 - 5.1所有表.................................................. - 18 - 5.2各个表的详细说明........................................ - 23 - 6.结束语 ...................................................... - 26 - 7.致谢 ........................................................ - 26 -

中国电商行业大数据分析报告

中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模数据来源：中商产业研究院 4、消费特点女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。

电商数据分析案例

电商数据分析案例：首页优化分析很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？他们进入首页的目的是什么？首页的哪部分点击率最高？首页要完成的任务是什么？通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类：

1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买； 4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层；下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨）首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。

浅析电商平台数据指标分析

浅析电商数据分析整体运营分析电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。访客分析分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析：访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客单价、访客转化率等； ●访客购买矩阵分析：每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如，我们以2008年册的用户来说明，这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度； ●访客购买次数分析：人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献； ●访客首次购买分析：了解访客首次访问到首次下单的时间段分布，可以了解用户消费习惯； ●访客平均客单价分析：了解访客平均消费金额的区间分布，了解访客消费水平； ●访客转化漏斗：访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访客、完成订单访客；

●访客转化率：访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率； ●访客复购率分析：日期、复购访客数、订单访客、复购率； ●访客活跃度分析：日期、活跃访客数、订单访客、活跃率；订单溯源分析分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据，提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析，帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细：订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等； ●订单访客：产生订单的访客，订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等； ●订单趋势：包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等； ●汇总分析：每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等； ●订单集中度分析：支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购物车分析等；分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。

电子商务数据分析指标

电子商务数据分析指标一、市场类市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。 1.行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。 2.行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量 3.行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。 4.行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额×100% 5.企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额×100% 6.市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额×100% 7.竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。 8.竞争对手客单价:竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数二、运营类在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。客户指标： 1.注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数 2.活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数 3.活跃客户比率:活跃客户数占客户总数的比例 4.重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例

5.平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数 6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率 7.客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。 8.客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。 9.消费频率：在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价值越高。 10.收藏人数：统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为的客户去重数 11.加购人数：统计日期内将商品加入购物车的客户去重数 12. 新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数（UV）的比例即新访客占比 13. 回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数（UV）的比例即回访客占比。 14. 浏览量（PV）又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。 15.平均访问量：又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。 16.停留时间：客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留时间。 17.入站次数：在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。 18.跳失率：在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。 19.关注数：统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。 20.展现量：统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。 21.点击量：某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。 22.转化率：电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

电子商务数据分析

用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私(作者：perplexing) B2C行业人士强烈建议你看！物有所值数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的