电商，是当下最火热的行业，很多人希望参与其中，在这个过程中你会遇到怎么学电商运营数据分析，下面小编来解读下这个过程中你会碰到的5分钟带你了解电商数据分析，思维，八大指标！，《电商数据分析与数据化运营》读书笔记，利用excel工具进行数据分析——电商运营数据分析（二），*生怎样达到电商运营推广岗位要求，电商运营每天都看的是什么数据？??等一系列问题！
1.5分钟带你了解电商数据分析，思维，八大指标！
1.何为数据分析？ 其实，数据本身并无价值，数据分析的过程就是在每日运营产生的一堆杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，简而言之，数据分析就是将无价值的数据变成有用的信息。 那么有人就会问了，如何能将无价值的数据变成有用的信息呢？2.数据分析思维 a.对比 如果我们只看今天运营产生的数据，其实并没有什么价值。但当我们把今天的数据和昨天的数据作对比，或者把这个月的数据和上个月的数据作对比，这才能将数据有用化。 b.拆分 电商运营中，销售额这个指标是非常重要的。如果今天的销售额是昨天销售额的50%，你会如何找出造成该结果的原因呢？ 我们可以用拆分的方法，销售额=成交用户数*客单价，还有 成交用户数=访客数*转化率，我们可以通过指标拆分，发现今天销售额降低的原因出在哪里。是访客数低了，还是转化率低了，还是客单价高了，*我们再根据实际情况作出对应的策略调整。 c.降维 当我们指标维度太多时，可以去掉一些可由其他维度计算得到的维度。例如：成交用户数=访客数*转化率，我们可以在这三个维度中三选二。或者运用主成分分析（PCA）、线性降维（LDA）等机器学习方法。 d.增维 俗话说，有增必有降。当我们已有的指标不能很好的解释问题的时候，我们可以利用其它维度指标通过计算进行增维。例如：很多人把 搜索指数/宝贝数=倍数 ，用倍数指标来衡量一个词的竞争度。这就是通过搜索指数和宝贝数两个指标增维了倍数这个指标。 事实上，想要降维和增维，需要我们对指标所代表的实际意义有充分的认识，这才是有用的。 e.假设 当我们看不清楚结果时，我们可以用假设的方法，选用几个可能的结果，假设是这些结果，再分析可能产生这些结果的原因会是什么。这也是逆向思维的方法。3.电商运营八大指标 为了让大家熟记这些指标，我直接上图。这些指标是电商数据分析人员必须掌握的指标，当你能做到一看到其中之一个指标的异常变化就知道背后所代表的含义时，你就是一个高级电商数据分析师了！ *，本人是数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习领域爱好者。目前还是一名*生，也希望今后从事电商数据运营方向，欢迎关注个人公众号：Python数据挖掘之路 本公众号主要是对该领域相关书籍的内容分章节做总结，还利用Python语言进行实例实践，力图做到让初入这行的读者朋友及同学们读起来浅显易懂。 公众号里收集了很多该领域相关书籍PDF，免费领取哦!
2.《电商数据分析与数据化运营》读书笔记
本书从一个虚拟的电商公司新建的数据*为例子，让读者一步一步跟着书中的人物一起学习电商数据分析，深入浅出，非常适合刚刚接触电商运营的小伙伴。优秀的数据分析师有数据逻辑，结构化思维，商业认知能力，这是成为一个优秀数据分析师的必备技能。简单来说，就是对运营，数据，工具这三种能力的综合运用。例如，通过热力图工具，我们可以分析页面的各处热度数据，从而调整页面上的元素，已达到*的转化效果。电商数据分析，简单来说可以从三个方面开始分析：平台、店铺、竞品。我们要了解平台属性（适合哪种属性的产品上架，了解平台的活动节奏，搜索算法等），品牌调性和商品属性。分析步骤1. 明确目的：诊断/预测/总结2.构思结构/逻辑3. 开始分析*/相对值（百分比）环比（与上期数据比较）同比（与去年同期数据比较）常用数据指标（用户数，平均销售金额，复购率）4. 制作/美化报告- 根据”指标-维度“构建表格- 输出标准：表格行与列使用相同色系，但色差相邻的两个颜色填充。销售类使用暖色调，退货或成本类使用冷色调，小计类使用斜体，合计类需要加粗，加双下划线，并用淡灰色填充。（如下图所示）电商最基本的公式访客量（UV） X 转化率 X 客单价 = 销售额基本*设计部，商品部，运营部，市场部，客服部，商业智能部说服逻辑/购买路径分析我们可以通过流量梳理，优化店铺的各处元素，让用户更精准地找到目标需求产品。图片- 突出品牌形象，通过视觉建立用户对品牌的信任感文案-抓住利益点店招-向用户展示品牌实力导航栏-分析店铺收藏总数，搜索栏点击数，将优先级高的类目放在前面，用颜色区分POP-突出商品的卖点，大型活动采用静态，平常采用轮播。重点数据指标用户分析（用户指的是成交之后的客户）关注活跃用户群体，整理用户清单，活动前通过各种方式唤醒用户；通过分析用户地点，结合不同货运公司的运费，减少货运成本。商品分析ABC分级：高库存且有高转化率为A类商品，可以作为活动中的主推商品，A级商品屏效：每个屏幕所产生的销售贡献优惠券设置平均客单价+搭配物件价格-可以承受的销售折损金额=优惠券金额档
3.利用excel工具进行数据分析——电商运营数据分析（二）
利用excel工具进行数据分析——电商运营数据分析（二）分析之前，先整理一下思路，数据分析的步骤是：1. 提出问题；2. 理解数据；3. 数据清洗；4. 构建模型；5. 数据可视化。项目实操：（一）明确目标：提出问题在《描述性统计法——电商运营数据分析(一)》中，确定了进行母婴行业的数据分析，在阿里巴巴天池中获取的相关数据集，并提出了要解决的业务问题如下：1）母婴商品中，总体销量情况2）不同类别商品销售情况3）购买用户年龄段，性别对销量的影响（二）分析问题1. 数据说明1）数据来自淘宝和天猫上购买婴儿用户，本数据集包括2个excel文件表1购买商品（sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv）表2婴儿信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）2）数据来源：阿里巴巴天池数据集网址： cat ID和cat 1就好比是商品的一级分类，二级分类，比如衣服和上衣，玩具和汽车这样的关系。虽然都是数字串，但是根据这层关系，就可以用数据透视表来展示逻辑关系。比如商品大类下面，哪个分类更畅销。l property:商品属性（属性值可以是大小，可以是尺码、毫升等数字，还可以指品牌等，一切可以描述商品特征的都可以称为属性值表2婴儿信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）user_id:用户:出生日期gender:性别（0 male；1 female）2.数据清洗1）选择子集：把表格修改成自己方便的样子，不需要得可以隐藏处理；2）列名重命名：3）删除重复值：对两个表格分别进行了去重，未发现重复项；4）缺失值处理：表1购买商品表中：商品属性有缺失去，全部补0处理；表2无；5）一致化处理：对时间进行了一致化处理，变成可被系统识别的时间；6）数据排序：7）异常值处理：未发现异常值3. 构建模型1）总体销售情况2）按年销售，月份销售，统计不同商品类别的销售情况3）统计用户年龄对销量的影响，性别销售l的影响4. 数据统计结果1）总体销量情况，通过对2012年7月-2015年2月商品种类，购买数量，购买时间进行分析，异常时段2012.10-12月 （第四季度）整体销售数量爆发式增长。2013-2014年销售情况都趋于稳定，到2015年*季度处于下滑，可能是刚过完春节快递停运等因素导致的。 2）年龄对销量的影响，通过对商品种类，购买数量，购买时间进行分析， 年度对比结果：母婴商品中，2012年7月-2015年2月50014815、50008168、28这三个类别用户购买数量较多，13-14年5008168呈高度增长；其他类别购买需求比较平均。在14年-15年所有类别销售趋于下滑。季度对比结果：爆发期在每年第三季度开始，其中增长销售增快的类别50014815，其次分别是5008168和28，其他类目增长相对稳定。货品布局，一般情况下都是20%货赚80%钱，根据分析结果并结合实际情况开发新产品、捆绑销售，打造引流款、形象款、定制款等货品占比。并可以到竞争品牌哪里获取想要的信息。 3）用户性别对销售的影响，不同类别的商品中，男婴销售数量整体较好，其中2012年50014815销量*，在2013年-2014销售呈稳步增长，28，5008168和50014815销售较为突出。 女婴消费者在2014年中5008168这个类别销售出现激增。22015年整体大幅下滑，需要考虑整体行业整体情况。
4.*生怎样达到电商运营推广岗位要求
很多人会说，做电商运营或者新媒体运营，基本没有什么门槛。其实这是一个非常错误的结论。首先作为一个合格的运营，你要对PS有所了解，简单的修图要可以上手才行，至少无论是店面装修还是首页的banner图，你都可以提出意见和解决办法；其次就是文案上面的要求，顾客在网络上购买物品的时候，*个看的就是商详，商详的内容尤为重要。重中之重的就是你的逻辑思维要很强，脑子要灵活，一场活动怎么玩，如何与粉丝产生互动，这些都是做运营的基本要求。作为一名运营，很多都是十八般武艺样样精通的，其中包括视频剪辑啊，大数据分析，seo、sem等等。
5.电商运营每天都看的是什么数据？
话不多说，直接上干货！（包括如何查对手日订单数！知乎上，我可能是*个直接说方法的人。篇幅过长，建议先码再看！）做了张流程图：知乎压缩画质严重，看不清也可以私我【运营推广思维导图】加我微信：69721502，免费领取不同阶段运营重点要关注的数据是不一样的，上图是贯穿产品推广的整个流程，运营要做的工作。但一般运营的日常只需重点关注三个方面的数据：行业数据；同行数据；自己数据；我分开具体来说：1、行业数据即对你产品所在的整个大环境进行分析。分析包括市场容易多大、利润多少、以你的实力能挣取到多少流量。也就是判断一个产品能不能在淘宝卖。那么如何去分析呢？没有市场需求的产品，即使产品品质很好也是没有前（钱）途的。虽然目前淘系电商推广渠道多样化了，但是到目前为止绝大多数客户仍然是通过搜索关键词找到需要的产品。所以如果你产品相关的关键词在淘宝上搜索量过少，至少说明当下是不太适合在淘宝上销售。市场分析从选词入手，选词就是选择市场。比如你做“台灯”，打开“生意参谋-市场-搜索分析“，输入查询词之后：一个公式参考：关键词倍数=日搜索人气/在线商品数量我们用产品的日搜索人气比上在线商品数量得出这个数值，日搜索人气代表着这个市场有多少需求，有多少人搜索，而在线商品数量代表着这个市场有多少人在供给。这个数值肯定是越大越好，越大越代表这个市场更容易做。关于关键词倍数，给一个参考值是0.5.可以看出台灯的市场总体竞争是非常大的，但是“台灯 护眼 书桌”和“小米台灯”这俩的市场还是很好的，如果短期内找到或者代理资源，应该是有机会的。当然仅供参考，根据市场和产品而定而定。关于找词，这边也分享一个更完整的视频版本：【关键词视频】加我微信：69721502，免费领取完整版视频2、同行数据在当下电商运营中，同行的信息应该是最有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在监控和分析同行的店铺。通过对同行店铺的分析，可以找到店铺的优势和不足，很多东西也可以参考同行。怎么去分析呢？通过生意参谋的市场洞察，能够看到同行的流量渠道，日访客数有多少，引流关键词、成交关键词，以及引流关键词带来了多少访客。如果有订购市场洞察的专业版或者豪华版，这里面还隐藏了一个极其实用的功能。我们可以借助这个工具，看到竞品日出多少单。只要能拿到这个数据 ，对手的链接近乎处于“裸奔”的状态。直接点开视频即可，手机横评看效果更佳（市场约5min）生意参谋如何查看对手日订单数
通过以上的讲解，怎么学电商运营数据分析，5分钟带你了解电商数据分析，思维，八大指标！，《电商数据分析与数据化运营》读书笔记，利用excel工具进行数据分析——电商运营数据分析（二），*生怎样达到电商运营推广岗位要求，电商运营每天都看的是什么数据？??相信为你在进入电商行业提供了帮助，你将会赢得更美好的未来！
