電商如何做數據分析？

　　直接開門見山，不說廢話，都是干貨。

　　首先，糾正大家的一個想法：數據分析并不是要對工具有太多的要求，會基本的Excel數據透視表，圖表可視化等基本操作即可，至于高端點的spss，Python，r語言等統計和BI工具來說是進階的水平，這個下面再說。

　　一、電商的數據分析應該圍繞什么展開？

　　總結一下，就是3個：人、貨、場。

　　人：用戶數據，比如用戶屬性，用戶質量

　　貨：商品數據，庫存，銷量，售后數據，評價數據等

　　場：這個包含的東西比較多，凡是不屬于人和貨的，你都可以把它定義為場，不能局限于某一部分。

　　二、數據獲取

　　這里說一個點，做數據分析是不能只看一天的數據的，沒有意義，需要關注長期和整體。

　　電商的數據更是這樣，這里我給個建議，兩個時期：促銷期和日常期，分析這兩個階段的數據就可以了。

　　促銷期：618，雙11，雙12，年底大促，年中大促等

　　平常期：這個就隨便取了

　　如果樣本數據不夠，完全可以擴大樣本數量，不然會存在數據不準確而帶來的誤差。

　　三、數據分析方法

　　我有個做電商數據分析的朋友，剛剛進公司的時候負責報表數據，當時才入行，做的分析數據就只有銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎的數據，然后用這些數據作出一些圖表來。

　　但現在這種不行了，現在稍微大一點的公司都有自己的數據倉庫，里面的數據維度是多維的，不掌握方法是搞不定的，具體有哪些常用的？

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　　2、關聯分析

　　數據分析｜如何利用BI工具，探索各商品的潛在關聯價值

　　3、聚類分析

　　聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎，做好聚類分析，對企業將有很大的益處。

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