電商，是當下最火熱的行業(yè)，很多人希望參與其中，在這個(gè)過(guò)程中你會(huì )遇到怎么學(xué)電商運營(yíng)數據分析，下面小編來(lái)解讀下這個(gè)過(guò)程中你會(huì )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(yíng)》讀書(shū)筆記，利用excel工具進(jìn)行數據分析——電商運營(yíng)數據分析（二），*生怎樣達到電商運營(yíng)推廣崗位要求，電商運營(yíng)每天都看的是什么數據？??等一系列問(wèn)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(shí)，數據本身并無(wú)價(jià)值，數據分析的過(guò)程就是在每日運營(yíng)產(chǎn)生的一堆雜亂無(wú)章的數據中挖掘出有價(jià)值的信息，簡(jiǎn)而言之，數據分析就是將無(wú)價(jià)值的數據變成有用的信息。 那么有人就會(huì )問(wèn)了，如何能將無(wú)價(jià)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(yíng)產(chǎn)生的數據，其實(shí)并沒(méi)有什么價(jià)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(gè)月的數據和上個(gè)月的數據作對比，這才能將數據有用化。 b.拆分 電商運營(yíng)中，銷(xiāo)售額這個(gè)指標是非常重要的。如果今天的銷(xiāo)售額是昨天銷(xiāo)售額的50%，你會(huì )如何找出造成該結果的原因呢？ 我們可以用拆分的方法，銷(xiāo)售額=成交用戶(hù)數*客單價(jià)，還有 成交用戶(hù)數=訪(fǎng)客數*轉化率，我們可以通過(guò)指標拆分，發(fā)現今天銷(xiāo)售額降低的原因出在哪里。是訪(fǎng)客數低了，還是轉化率低了，還是客單價(jià)高了，*我們再根據實(shí)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(shí)，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(hù)數=訪(fǎng)客數*轉化率，我們可以在這三個(gè)維度中三選二?；蛘哌\用主成分分析（PCA）、線(xiàn)性降維（LDA）等機器學(xué)習方法。 d.增維 俗話(huà)說(shuō)，有增必有降。當我們已有的指標不能很好的解釋問(wèn)題的時(shí)候，我們可以利用其它維度指標通過(guò)計算進(jìn)行增維。例如：很多人把 搜索指數/寶貝數=倍數 ，用倍數指標來(lái)衡量一個(gè)詞的競爭度。這就是通過(guò)搜索指數和寶貝數兩個(gè)指標增維了倍數這個(gè)指標。 事實(shí)上，想要降維和增維，需要我們對指標所代表的實(shí)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(shí)，我們可以用假設的方法，選用幾個(gè)可能的結果，假設是這些結果，再分析可能產(chǎn)生這些結果的原因會(huì )是什么。這也是逆向思維的方法。3.電商運營(yíng)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(gè)指標的異常變化就知道背后所代表的含義時(shí)，你就是一個(gè)高級電商數據分析師了！ *，本人是數據分析、數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習領(lǐng)域愛(ài)好者。目前還是一名*生，也希望今后從事電商數據運營(yíng)方向，歡迎關(guān)注個(gè)人公眾號：Python數據挖掘之路 本公眾號主要是對該領(lǐng)域相關(guān)書(shū)籍的內容分章節做總結，還利用Python語(yǔ)言進(jìn)行實(shí)例實(shí)踐，力圖做到讓初入這行的讀者朋友及同學(xué)們讀起來(lái)淺顯易懂。 公眾號里收集了很多該領(lǐng)域相關(guān)書(shū)籍PDF，免費領(lǐng)取哦!

2.《電商數據分析與數據化運營(yíng)》讀書(shū)筆記

本書(shū)從一個(gè)虛擬的電商公司新建的數據*為例子，讓讀者一步一步跟著(zhù)書(shū)中的人物一起學(xué)習電商數據分析，深入淺出，非常適合剛剛接觸電商運營(yíng)的小伙伴。優(yōu)秀的數據分析師有數據邏輯，結構化思維，商業(yè)認知能力，這是成為一個(gè)優(yōu)秀數據分析師的必備技能。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是對運營(yíng)，數據，工具這三種能力的綜合運用。例如，通過(guò)熱力圖工具，我們可以分析頁(yè)面的各處熱度數據，從而調整頁(yè)面上的元素，已達到*的轉化效果。電商數據分析，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)可以從三個(gè)方面開(kāi)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(chǎn)品上架，了解平臺的活動(dòng)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(kāi)始分析*/相對值（百分比）環(huán)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(hù)數，平均銷(xiāo)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(gè)顏色填充。銷(xiāo)售類(lèi)使用暖色調，退貨或成本類(lèi)使用冷色調，小計類(lèi)使用斜體，合計類(lèi)需要加粗，加雙下劃線(xiàn)，并用淡灰色填充。（如下圖所示）電商最基本的公式訪(fǎng)客量（UV） X 轉化率 X 客單價(jià) = 銷(xiāo)售額基本*設計部，商品部，運營(yíng)部，市場(chǎng)部，客服部，商業(yè)智能部說(shuō)服邏輯/購買(mǎi)路徑分析我們可以通過(guò)流量梳理，優(yōu)化店鋪的各處元素，讓用戶(hù)更精準地找到目標需求產(chǎn)品。圖片- 突出品牌形象，通過(guò)視覺(jué)建立用戶(hù)對品牌的信任感文案-抓住利益點(diǎn)店招-向用戶(hù)展示品牌實(shí)力導航欄-分析店鋪收藏總數，搜索欄點(diǎn)擊數，將優(yōu)先級高的類(lèi)目放在前面，用顏色區分POP-突出商品的賣(mài)點(diǎn)，大型活動(dòng)采用靜態(tài)，平常采用輪播。重點(diǎn)數據指標用戶(hù)分析（用戶(hù)指的是成交之后的客戶(hù)）關(guān)注活躍用戶(hù)群體，整理用戶(hù)清單，活動(dòng)前通過(guò)各種方式喚醒用戶(hù)；通過(guò)分析用戶(hù)地點(diǎn)，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(lèi)商品，可以作為活動(dòng)中的主推商品，A級商品屏效：每個(gè)屏幕所產(chǎn)生的銷(xiāo)售貢獻優(yōu)惠券設置平均客單價(jià)+搭配物件價(jià)格-可以承受的銷(xiāo)售折損金額=優(yōu)惠券金額檔

3.利用excel工具進(jìn)行數據分析——電商運營(yíng)數據分析（二）

利用excel工具進(jìn)行數據分析——電商運營(yíng)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(wèn)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(shí)操：（一）明確目標：提出問(wèn)題在《描述性統計法——電商運營(yíng)數據分析(一)》中，確定了進(jìn)行母嬰行業(yè)的數據分析，在阿里巴巴天池中獲取的相關(guān)數據集，并提出了要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題如下：1）母嬰商品中，總體銷(xiāo)量情況2）不同類(lèi)別商品銷(xiāo)售情況3）購買(mǎi)用戶(hù)年齡段，性別對銷(xiāo)量的影響（二）分析問(wèn)題1. 數據說(shuō)明1）數據來(lái)自淘寶和天貓上購買(mǎi)嬰兒用戶(hù)，本數據集包括2個(gè)excel文件表1購買(mǎi)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(lái)源：阿里巴巴天池數據集網(wǎng)址： cat ID和cat 1就好比是商品的一級分類(lèi)，二級分類(lèi)，比如衣服和上衣，玩具和汽車(chē)這樣的關(guān)系。雖然都是數字串，但是根據這層關(guān)系，就可以用數據透視表來(lái)展示邏輯關(guān)系。比如商品大類(lèi)下面，哪個(gè)分類(lèi)更暢銷(xiāo)。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(chēng)為屬性值表2嬰兒信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）user_id:用戶(hù):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(gè)表格分別進(jìn)行了去重，未發(fā)現重復項；4）缺失值處理：表1購買(mǎi)商品表中：商品屬性有缺失去，全部補0處理；表2無(wú)；5）一致化處理：對時(shí)間進(jìn)行了一致化處理，變成可被系統識別的時(shí)間；6）數據排序：7）異常值處理：未發(fā)現異常值3. 構建模型1）總體銷(xiāo)售情況2）按年銷(xiāo)售，月份銷(xiāo)售，統計不同商品類(lèi)別的銷(xiāo)售情況3）統計用戶(hù)年齡對銷(xiāo)量的影響，性別銷(xiāo)售l的影響4. 數據統計結果1）總體銷(xiāo)量情況，通過(guò)對2012年7月-2015年2月商品種類(lèi)，購買(mǎi)數量，購買(mǎi)時(shí)間進(jìn)行分析，異常時(shí)段2012.10-12月 （第四季度）整體銷(xiāo)售數量爆發(fā)式增長(cháng)。2013-2014年銷(xiāo)售情況都趨于穩定，到2015年*季度處于下滑，可能是剛過(guò)完春節快遞停運等因素導致的。 2）年齡對銷(xiāo)量的影響，通過(guò)對商品種類(lèi)，購買(mǎi)數量，購買(mǎi)時(shí)間進(jìn)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(gè)類(lèi)別用戶(hù)購買(mǎi)數量較多，13-14年5008168呈高度增長(cháng)；其他類(lèi)別購買(mǎi)需求比較平均。在14年-15年所有類(lèi)別銷(xiāo)售趨于下滑。季度對比結果：爆發(fā)期在每年第三季度開(kāi)始，其中增長(cháng)銷(xiāo)售增快的類(lèi)別50014815，其次分別是5008168和28，其他類(lèi)目增長(cháng)相對穩定。貨品布局，一般情況下都是20%貨賺80%錢(qián)，根據分析結果并結合實(shí)際情況開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、捆綁銷(xiāo)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(hù)性別對銷(xiāo)售的影響，不同類(lèi)別的商品中，男嬰銷(xiāo)售數量整體較好，其中2012年50014815銷(xiāo)量*，在2013年-2014銷(xiāo)售呈穩步增長(cháng)，28，5008168和50014815銷(xiāo)售較為突出。 女?huà)胂M者在2014年中5008168這個(gè)類(lèi)別銷(xiāo)售出現激增。22015年整體大幅下滑，需要考慮整體行業(yè)整體情況。

4.*生怎樣達到電商運營(yíng)推廣崗位要求

很多人會(huì )說(shuō)，做電商運營(yíng)或者新媒體運營(yíng)，基本沒(méi)有什么門(mén)檻。其實(shí)這是一個(gè)非常錯誤的結論。首先作為一個(gè)合格的運營(yíng)，你要對PS有所了解，簡(jiǎn)單的修圖要可以上手才行，至少無(wú)論是店面裝修還是首頁(yè)的banner圖，你都可以提出意見(jiàn)和解決辦法；其次就是文案上面的要求，顧客在網(wǎng)絡(luò )上購買(mǎi)物品的時(shí)候，*個(gè)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(chǎng)活動(dòng)怎么玩，如何與粉絲產(chǎn)生互動(dòng)，這些都是做運營(yíng)的基本要求。作為一名運營(yíng)，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(yíng)每天都看的是什么數據？

話(huà)不多說(shuō)，直接上干貨?。òㄈ绾尾閷κ秩沼唵螖?！知乎上，我可能是*個(gè)直接說(shuō)方法的人。篇幅過(guò)長(cháng)，建議先碼再看?。┳隽藦埩鞒虉D：知乎壓縮畫(huà)質(zhì)嚴重，看不清也可以私我【運營(yíng)推廣思維導圖】加我微信：69721502，免費領(lǐng)取不同階段運營(yíng)重點(diǎn)要關(guān)注的數據是不一樣的，上圖是貫穿產(chǎn)品推廣的整個(gè)流程，運營(yíng)要做的工作。但一般運營(yíng)的日常只需重點(diǎn)關(guān)注三個(gè)方面的數據：行業(yè)數據；同行數據；自己數據；我分開(kāi)具體來(lái)說(shuō)：1、行業(yè)數據即對你產(chǎn)品所在的整個(gè)大環(huán)境進(jìn)行分析。分析包括市場(chǎng)容易多大、利潤多少、以你的實(shí)力能掙取到多少流量。也就是判斷一個(gè)產(chǎn)品能不能在淘寶賣(mài)。那么如何去分析呢？沒(méi)有市場(chǎng)需求的產(chǎn)品，即使產(chǎn)品品質(zhì)很好也是沒(méi)有前（錢(qián)）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(hù)仍然是通過(guò)搜索關(guān)鍵詞找到需要的產(chǎn)品。所以如果你產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞在淘寶上搜索量過(guò)少，至少說(shuō)明當下是不太適合在淘寶上銷(xiāo)售。市場(chǎng)分析從選詞入手，選詞就是選擇市場(chǎng)。比如你做“臺燈”，打開(kāi)“生意參謀-市場(chǎng)-搜索分析“，輸入查詢(xún)詞之后：一個(gè)公式參考：關(guān)鍵詞倍數=日搜索人氣/在線(xiàn)商品數量我們用產(chǎn)品的日搜索人氣比上在線(xiàn)商品數量得出這個(gè)數值，日搜索人氣代表著(zhù)這個(gè)市場(chǎng)有多少需求，有多少人搜索，而在線(xiàn)商品數量代表著(zhù)這個(gè)市場(chǎng)有多少人在供給。這個(gè)數值肯定是越大越好，越大越代表這個(gè)市場(chǎng)更容易做。關(guān)于關(guān)鍵詞倍數，給一個(gè)參考值是0.5.可以看出臺燈的市場(chǎng)總體競爭是非常大的，但是“臺燈 護眼 書(shū)桌”和“小米臺燈”這倆的市場(chǎng)還是很好的，如果短期內找到或者代理資源，應該是有機會(huì )的。當然僅供參考，根據市場(chǎng)和產(chǎn)品而定而定。關(guān)于找詞，這邊也分享一個(gè)更完整的視頻版本：【關(guān)鍵詞視頻】加我微信：69721502，免費領(lǐng)取完整版視頻2、同行數據在當下電商運營(yíng)中，同行的信息應該是最有價(jià)值的。這也是很多運營(yíng)必須要做的事——其實(shí)在監控和分析同行的店鋪。通過(guò)對同行店鋪的分析，可以找到店鋪的優(yōu)勢和不足，很多東西也可以參考同行。怎么去分析呢？通過(guò)生意參謀的市場(chǎng)洞察，能夠看到同行的流量渠道，日訪(fǎng)客數有多少，引流關(guān)鍵詞、成交關(guān)鍵詞，以及引流關(guān)鍵詞帶來(lái)了多少訪(fǎng)客。如果有訂購市場(chǎng)洞察的專(zhuān)業(yè)版或者豪華版，這里面還隱藏了一個(gè)極其實(shí)用的功能。我們可以借助這個(gè)工具，看到競品日出多少單。只要能拿到這個(gè)數據 ，對手的鏈接近乎處于“裸奔”的狀態(tài)。直接點(diǎn)開(kāi)視頻即可，手機橫評看效果更佳（市場(chǎng)約5min）生意參謀如何查看對手日訂單數

通過(guò)以上的講解，怎么學(xué)電商運營(yíng)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(yíng)》讀書(shū)筆記，利用excel工具進(jìn)行數據分析——電商運營(yíng)數據分析（二），*生怎樣達到電商運營(yíng)推廣崗位要求，電商運營(yíng)每天都看的是什么數據？??相信為你在進(jìn)入電商行業(yè)提供了幫助，你將會(huì )贏(yíng)得更美好的未來(lái)！