電商，是當下最火熱的行業，很多人希望參與其中，在這個過程中你會遇到怎么學電商運營數據分析，下面小編來解讀下這個過程中你會碰到的5分鐘帶你了解電商數據分析，思維，八大指標！，《電商數據分析與數據化運營》讀書筆記，利用excel工具進行數據分析——電商運營數據分析（二），*生怎樣達到電商運營推廣崗位要求，電商運營每天都看的是什么數據？??等一系列問題！
1.5分鐘帶你了解電商數據分析，思維，八大指標！
1.何為數據分析？ 其實，數據本身并無價值，數據分析的過程就是在每日運營產生的一堆雜亂無章的數據中挖掘出有價值的信息，簡而言之，數據分析就是將無價值的數據變成有用的信息。 那么有人就會問了，如何能將無價值的數據變成有用的信息呢？2.數據分析思維 a.對比 如果我們只看今天運營產生的數據，其實并沒有什么價值。但當我們把今天的數據和昨天的數據作對比，或者把這個月的數據和上個月的數據作對比，這才能將數據有用化。 b.拆分 電商運營中，銷售額這個指標是非常重要的。如果今天的銷售額是昨天銷售額的50%，你會如何找出造成該結果的原因呢？ 我們可以用拆分的方法，銷售額=成交用戶數*客單價，還有 成交用戶數=訪客數*轉化率，我們可以通過指標拆分，發現今天銷售額降低的原因出在哪里。是訪客數低了，還是轉化率低了，還是客單價高了，*我們再根據實際情況作出對應的策略調整。 c.降維 當我們指標維度太多時，可以去掉一些可由其他維度計算得到的維度。例如：成交用戶數=訪客數*轉化率，我們可以在這三個維度中三選二。或者運用主成分分析（PCA）、線性降維（LDA）等機器學習方法。 d.增維 俗話說，有增必有降。當我們已有的指標不能很好的解釋問題的時候，我們可以利用其它維度指標通過計算進行增維。例如：很多人把 搜索指數/寶貝數=倍數 ，用倍數指標來衡量一個詞的競爭度。這就是通過搜索指數和寶貝數兩個指標增維了倍數這個指標。 事實上，想要降維和增維，需要我們對指標所代表的實際意義有充分的認識，這才是有用的。 e.假設 當我們看不清楚結果時，我們可以用假設的方法，選用幾個可能的結果，假設是這些結果，再分析可能產生這些結果的原因會是什么。這也是逆向思維的方法。3.電商運營八大指標 為了讓大家熟記這些指標，我直接上圖。這些指標是電商數據分析人員必須掌握的指標，當你能做到一看到其中之一個指標的異常變化就知道背后所代表的含義時，你就是一個高級電商數據分析師了！ *，本人是數據分析、數據挖掘、機器學習、深度學習領域愛好者。目前還是一名*生，也希望今后從事電商數據運營方向，歡迎關注個人公眾號：Python數據挖掘之路 本公眾號主要是對該領域相關書籍的內容分章節做總結，還利用Python語言進行實例實踐，力圖做到讓初入這行的讀者朋友及同學們讀起來淺顯易懂。 公眾號里收集了很多該領域相關書籍PDF，免費領取哦!
2.《電商數據分析與數據化運營》讀書筆記
本書從一個虛擬的電商公司新建的數據*為例子，讓讀者一步一步跟著書中的人物一起學習電商數據分析，深入淺出，非常適合剛剛接觸電商運營的小伙伴。優秀的數據分析師有數據邏輯，結構化思維，商業認知能力，這是成為一個優秀數據分析師的必備技能。簡單來說，就是對運營，數據，工具這三種能力的綜合運用。例如，通過熱力圖工具，我們可以分析頁面的各處熱度數據，從而調整頁面上的元素，已達到*的轉化效果。電商數據分析，簡單來說可以從三個方面開始分析：平臺、店鋪、競品。我們要了解平臺屬性（適合哪種屬性的產品上架，了解平臺的活動節奏，搜索算法等），品牌調性和商品屬性。分析步驟1. 明確目的：診斷/預測/總結2.構思結構/邏輯3. 開始分析*/相對值（百分比）環比（與上期數據比較）同比（與去年同期數據比較）常用數據指標（用戶數，平均銷售金額，復購率）4. 制作/美化報告- 根據”指標-維度“構建表格- 輸出標準：表格行與列使用相同色系，但色差相鄰的兩個顏色填充。銷售類使用暖色調，退貨或成本類使用冷色調，小計類使用斜體，合計類需要加粗，加雙下劃線，并用淡灰色填充。（如下圖所示）電商最基本的公式訪客量（UV） X 轉化率 X 客單價 = 銷售額基本*設計部，商品部，運營部，市場部，客服部，商業智能部說服邏輯/購買路徑分析我們可以通過流量梳理，優化店鋪的各處元素，讓用戶更精準地找到目標需求產品。圖片- 突出品牌形象，通過視覺建立用戶對品牌的信任感文案-抓住利益點店招-向用戶展示品牌實力導航欄-分析店鋪收藏總數，搜索欄點擊數，將優先級高的類目放在前面，用顏色區分POP-突出商品的賣點，大型活動采用靜態，平常采用輪播。重點數據指標用戶分析（用戶指的是成交之后的客戶）關注活躍用戶群體，整理用戶清單，活動前通過各種方式喚醒用戶；通過分析用戶地點，結合不同貨運公司的運費，減少貨運成本。商品分析ABC分級：高庫存且有高轉化率為A類商品，可以作為活動中的主推商品，A級商品屏效：每個屏幕所產生的銷售貢獻優惠券設置平均客單價+搭配物件價格-可以承受的銷售折損金額=優惠券金額檔
3.利用excel工具進行數據分析——電商運營數據分析（二）
利用excel工具進行數據分析——電商運營數據分析（二）分析之前，先整理一下思路，數據分析的步驟是：1. 提出問題；2. 理解數據；3. 數據清洗；4. 構建模型；5. 數據可視化。項目實操：（一）明確目標：提出問題在《描述性統計法——電商運營數據分析(一)》中，確定了進行母嬰行業的數據分析，在阿里巴巴天池中獲取的相關數據集，并提出了要解決的業務問題如下：1）母嬰商品中，總體銷量情況2）不同類別商品銷售情況3）購買用戶年齡段，性別對銷量的影響（二）分析問題1. 數據說明1）數據來自淘寶和天貓上購買嬰兒用戶，本數據集包括2個excel文件表1購買商品（sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv）表2嬰兒信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）2）數據來源：阿里巴巴天池數據集網址： cat ID和cat 1就好比是商品的一級分類，二級分類，比如衣服和上衣，玩具和汽車這樣的關系。雖然都是數字串，但是根據這層關系，就可以用數據透視表來展示邏輯關系。比如商品大類下面，哪個分類更暢銷。l property:商品屬性（屬性值可以是大小，可以是尺碼、毫升等數字，還可以指品牌等，一切可以描述商品特征的都可以稱為屬性值表2嬰兒信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）user_id:用戶:出生日期gender:性別（0 male；1 female）2.數據清洗1）選擇子集：把表格修改成自己方便的樣子，不需要得可以隱藏處理；2）列名重命名：3）刪除重復值：對兩個表格分別進行了去重，未發現重復項；4）缺失值處理：表1購買商品表中：商品屬性有缺失去，全部補0處理；表2無；5）一致化處理：對時間進行了一致化處理，變成可被系統識別的時間；6）數據排序：7）異常值處理：未發現異常值3. 構建模型1）總體銷售情況2）按年銷售，月份銷售，統計不同商品類別的銷售情況3）統計用戶年齡對銷量的影響，性別銷售l的影響4. 數據統計結果1）總體銷量情況，通過對2012年7月-2015年2月商品種類，購買數量，購買時間進行分析，異常時段2012.10-12月 （第四季度）整體銷售數量爆發式增長。2013-2014年銷售情況都趨于穩定，到2015年*季度處于下滑，可能是剛過完春節快遞停運等因素導致的。 2）年齡對銷量的影響，通過對商品種類，購買數量，購買時間進行分析， 年度對比結果：母嬰商品中，2012年7月-2015年2月50014815、50008168、28這三個類別用戶購買數量較多，13-14年5008168呈高度增長；其他類別購買需求比較平均。在14年-15年所有類別銷售趨于下滑。季度對比結果：爆發期在每年第三季度開始，其中增長銷售增快的類別50014815，其次分別是5008168和28，其他類目增長相對穩定。貨品布局，一般情況下都是20%貨賺80%錢，根據分析結果并結合實際情況開發新產品、捆綁銷售，打造引流款、形象款、定制款等貨品占比。并可以到競爭品牌哪里獲取想要的信息。 3）用戶性別對銷售的影響，不同類別的商品中，男嬰銷售數量整體較好，其中2012年50014815銷量*，在2013年-2014銷售呈穩步增長，28，5008168和50014815銷售較為突出。 女嬰消費者在2014年中5008168這個類別銷售出現激增。22015年整體大幅下滑，需要考慮整體行業整體情況。
4.*生怎樣達到電商運營推廣崗位要求
很多人會說，做電商運營或者新媒體運營，基本沒有什么門檻。其實這是一個非常錯誤的結論。首先作為一個合格的運營，你要對PS有所了解，簡單的修圖要可以上手才行，至少無論是店面裝修還是首頁的banner圖，你都可以提出意見和解決辦法；其次就是文案上面的要求，顧客在網絡上購買物品的時候，*個看的就是商詳，商詳的內容尤為重要。重中之重的就是你的邏輯思維要很強，腦子要靈活，一場活動怎么玩，如何與粉絲產生互動，這些都是做運營的基本要求。作為一名運營，很多都是十八般武藝樣樣精通的，其中包括視頻剪輯啊，大數據分析，seo、sem等等。
5.電商運營每天都看的是什么數據？
話不多說，直接上干貨！（包括如何查對手日訂單數！知乎上，我可能是*個直接說方法的人。篇幅過長，建議先碼再看！）做了張流程圖：知乎壓縮畫質嚴重，看不清也可以私我【運營推廣思維導圖】加我微信：69721502，免費領取不同階段運營重點要關注的數據是不一樣的，上圖是貫穿產品推廣的整個流程，運營要做的工作。但一般運營的日常只需重點關注三個方面的數據：行業數據；同行數據；自己數據；我分開具體來說：1、行業數據即對你產品所在的整個大環境進行分析。分析包括市場容易多大、利潤多少、以你的實力能掙取到多少流量。也就是判斷一個產品能不能在淘寶賣。那么如何去分析呢？沒有市場需求的產品，即使產品品質很好也是沒有前（錢）途的。雖然目前淘系電商推廣渠道多樣化了，但是到目前為止絕大多數客戶仍然是通過搜索關鍵詞找到需要的產品。所以如果你產品相關的關鍵詞在淘寶上搜索量過少，至少說明當下是不太適合在淘寶上銷售。市場分析從選詞入手，選詞就是選擇市場。比如你做“臺燈”，打開“生意參謀-市場-搜索分析“，輸入查詢詞之后：一個公式參考：關鍵詞倍數=日搜索人氣/在線商品數量我們用產品的日搜索人氣比上在線商品數量得出這個數值，日搜索人氣代表著這個市場有多少需求，有多少人搜索，而在線商品數量代表著這個市場有多少人在供給。這個數值肯定是越大越好，越大越代表這個市場更容易做。關于關鍵詞倍數，給一個參考值是0.5.可以看出臺燈的市場總體競爭是非常大的，但是“臺燈 護眼 書桌”和“小米臺燈”這倆的市場還是很好的，如果短期內找到或者代理資源，應該是有機會的。當然僅供參考，根據市場和產品而定而定。關于找詞，這邊也分享一個更完整的視頻版本：【關鍵詞視頻】加我微信：69721502，免費領取完整版視頻2、同行數據在當下電商運營中，同行的信息應該是最有價值的。這也是很多運營必須要做的事——其實在監控和分析同行的店鋪。通過對同行店鋪的分析，可以找到店鋪的優勢和不足，很多東西也可以參考同行。怎么去分析呢？通過生意參謀的市場洞察，能夠看到同行的流量渠道，日訪客數有多少，引流關鍵詞、成交關鍵詞，以及引流關鍵詞帶來了多少訪客。如果有訂購市場洞察的專業版或者豪華版，這里面還隱藏了一個極其實用的功能。我們可以借助這個工具，看到競品日出多少單。只要能拿到這個數據 ，對手的鏈接近乎處于“裸奔”的狀態。直接點開視頻即可，手機橫評看效果更佳（市場約5min）生意參謀如何查看對手日訂單數
通過以上的講解，怎么學電商運營數據分析，5分鐘帶你了解電商數據分析，思維，八大指標！，《電商數據分析與數據化運營》讀書筆記，利用excel工具進行數據分析——電商運營數據分析（二），*生怎樣達到電商運營推廣崗位要求，電商運營每天都看的是什么數據？??相信為你在進入電商行業提供了幫助，你將會贏得更美好的未來！
