認(rèn)知數(shù)據(jù)分析及電商數(shù)據(jù)分析技能圖譜課件

電商數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論1.1認(rèn)知數(shù)據(jù)分析1.2電商數(shù)據(jù)分析技能圖譜電商數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論1.1認(rèn)知數(shù)據(jù)分析1.2電商數(shù)據(jù)分析技能圖譜11什么是數(shù)據(jù)分析23CONTENTS數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程4數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和運(yùn)籌學(xué)5數(shù)據(jù)分析方法論6數(shù)據(jù)分析工具7電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系1什么是數(shù)據(jù)分析23CONTENTS數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)分析的2數(shù)據(jù)是客觀的事實(shí)，能夠被收集的數(shù)據(jù)都是過去的事情。數(shù)據(jù)的歷史性信息的指向性什么叫數(shù)據(jù)分析每個人對相同的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生不同的看法，所以不是所有從數(shù)據(jù)中提取的信息都能適用所有人。數(shù)據(jù)分析就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛行畔⒌倪^程兩大特性：數(shù)據(jù)是客觀的事實(shí)，能夠被收集的數(shù)據(jù)都是過去的事情。數(shù)據(jù)的歷史3數(shù)據(jù)分析的核心數(shù)據(jù)分析的核心就是建立參考系，也是使用不同的角度去觀察事物，運(yùn)用維度和指標(biāo)間的不同組合，能更清晰的看清事物的全貌例：分析自己的店鋪數(shù)據(jù)時需要建立同期的行業(yè)大盤參考系數(shù)據(jù)有用信息建立參考系同期的行業(yè)過去的自己同期的對手不同的角度介于兩者之間新角度轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)分析的核心數(shù)據(jù)分析的核心就是建立參考系4數(shù)據(jù)分析的作用PARTTWO數(shù)據(jù)分析的作用PARTTWO5數(shù)據(jù)分析的實(shí)用數(shù)據(jù)分析可以給決策者在運(yùn)營過程中提供策略的決策依據(jù)，特定的分析維度可以幫助運(yùn)營做出有效決策。例：某企業(yè)想要從線下轉(zhuǎn)入線上進(jìn)入市場做決策，選擇是開淘寶店或者天貓店平臺店鋪數(shù)量數(shù)量占比銷售總額(元)銷售總額占比淘寶435198.91%193858.724.36%天貓481.09%601822.775.64%總計4399100%795681.5100.00%采集某企業(yè)所經(jīng)營的類目店鋪及經(jīng)營店鋪，經(jīng)統(tǒng)計后得到數(shù)據(jù)，如果選擇入住淘寶平臺，將面臨激烈的競爭，而天貓的競爭小，份額大，所以建議入住天貓，由天貓進(jìn)入市場。數(shù)據(jù)分析的實(shí)用數(shù)據(jù)分析可以給決策者在運(yùn)營過程中提供策略的決策6例：企業(yè)在優(yōu)化產(chǎn)品標(biāo)題時，需要替換哪些詞，哪些詞能提高引流效果？采集某企業(yè)商品的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)，將關(guān)鍵詞換成詞根，發(fā)現(xiàn)“情人節(jié)”、“手工”和“友情”這3個詞的訪客數(shù)很低，沒有流量所以應(yīng)該換其他的有效詞；而且替換新詞會有更好的引流效果。數(shù)據(jù)分析的實(shí)用例：企業(yè)在優(yōu)化產(chǎn)品標(biāo)題時，需要替換哪些詞，哪些詞能提高引流效7運(yùn)營方向更清晰決策更精準(zhǔn)成功率更高數(shù)據(jù)分析給運(yùn)營的作用運(yùn)營方向更清晰決策更精準(zhǔn)成功率更高數(shù)據(jù)分析給運(yùn)營的作用8數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程PARTTHREE數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程PARTTHREE9數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程明確目標(biāo)明確分析維度和指標(biāo)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程明確目標(biāo)明確分析維度和指標(biāo)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗10數(shù)據(jù)分析前期流程明確目標(biāo)明確分析維度和指標(biāo)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析前期流程明確目標(biāo)明確分析數(shù)據(jù)采集11數(shù)據(jù)清洗采集的數(shù)據(jù)一般不可直接使用，可能會有一部分“臟數(shù)據(jù)”，如果不處理它們將會影響分析的結(jié)果，所以我們在整理前需檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“臟數(shù)據(jù)”就必須進(jìn)行清洗。例：我們從生意參謀下載數(shù)據(jù)，其中第三行觀測值存在“-”為標(biāo)記的缺失值，此類缺失值如果不處理將無法進(jìn)行下次操作，因此需將數(shù)據(jù)中的“-”符號替換為數(shù)字“0”。統(tǒng)計日期PC端支付金額PC端支付商品數(shù)PC端支付老買家數(shù)2017-05-03907.624182017-05-04268.941512017-05-051,196.9215-2017-05-061,938.211622017-05-07319.15235數(shù)據(jù)清洗采集的數(shù)據(jù)一般不可直接使用，可能會12數(shù)據(jù)整理子行業(yè)名稱銷售額（千萬元）時間T恤4,8772012年1月襯衫4,5262012年1月T恤15,2792012年2月襯衫17,5752012年2月T恤28,4202012年3月襯衫30,8462012年3月收集的數(shù)據(jù)一般都是零零散散的或者雜亂的，直接觀察數(shù)據(jù)很難知道數(shù)據(jù)的意義，或者洞察信息，所以數(shù)據(jù)只有通過整理，形成整潔的數(shù)據(jù)，才便于我們分析。例：圖1為女裝T恤和襯衫兩個品類在2012年1-3月的銷售額數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整理為圖2的形式，更便于分析。圖1時間T恤襯衫總計2012年1月4877452694032012年2月1527917575328542012年3月284203084659266總計4857652947101523圖2數(shù)據(jù)整理子行業(yè)名稱銷售額（千萬元）時間T恤4,877201213數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵詞詞根訪客數(shù)支付買家數(shù)工具箱34229五金451收納箱120加厚73大號50手提式21數(shù)據(jù)分析目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成有效的信息。前面的步驟都是為了能在這一步得到信息，信息的提煉依靠對比法、拆分法、分組法等分析方法。例：將商品標(biāo)題中的詞根進(jìn)行分析，從而對標(biāo)題進(jìn)行優(yōu)化。通過對表中支付買家數(shù)進(jìn)行對比，可以發(fā)現(xiàn)“收納箱”和“大號”這兩個詞根的支付買家數(shù)為0，表示沒有用戶通過這兩個詞產(chǎn)生交易，因此得到的信息是“收納箱”和“大號”這兩個詞可以優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵詞詞根訪客數(shù)支付買家數(shù)工具箱34229五金451數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。產(chǎn)品點(diǎn)擊率指數(shù)轉(zhuǎn)化率指數(shù)交易指數(shù)流量指數(shù)口碑指數(shù)A0.850.420.590.740.94B0.620.480.510.780.86C0.960.670.830.550.74例：通過可視化圖表將數(shù)據(jù)直觀的展現(xiàn)出來。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)報告是將一系列分析結(jié)果具有邏輯性地進(jìn)行集中展現(xiàn)并闡述分析結(jié)論的文檔，可以使用PPT、Word制作報告。數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)報告是將一系列分析結(jié)果具有邏輯數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和運(yùn)籌學(xué)PARTFOUR數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和運(yùn)籌學(xué)PARTFOUR17電商數(shù)據(jù)分析的技能圖譜電商數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師的定位相似，需要多種技能的支撐才可以完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，因此可以知道數(shù)據(jù)分析并不是一個獨(dú)立的學(xué)科，它跟多個學(xué)科的知識有著緊密的聯(lián)系。電商數(shù)據(jù)人才除了能從數(shù)字中獲取有價值的信息之外，還需要具備熟練的數(shù)據(jù)處理能力。運(yùn)籌學(xué)數(shù)據(jù)分析方法論電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析兩門最基本的理論知識學(xué)科，數(shù)據(jù)分析就是這兩門學(xué)科的應(yīng)用。運(yùn)籌學(xué)是現(xiàn)代管理學(xué)的一門重要專業(yè)基礎(chǔ)課，主要研究求解最優(yōu)解，可解決運(yùn)營過程中的最佳決策問題。數(shù)據(jù)分析方法論：數(shù)據(jù)分析方法論是前人分析的經(jīng)驗(yàn)歸納，套用方法論可以快速入門數(shù)據(jù)分析。工欲善其事必先利其器，數(shù)據(jù)分析單靠筆尖或者計算器速度太慢，而且面對大量資料的整理需要專業(yè)的技能，因此熟練掌握至少一個工具將大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和精度。對于一名數(shù)據(jù)分析工作者來講，業(yè)務(wù)場景的敏銳度十分重要，只有懂業(yè)務(wù)的分析師才能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成生產(chǎn)力。了解并掌握電商的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可以幫助分析者更快更準(zhǔn)確地開展數(shù)據(jù)分析工作。電商數(shù)據(jù)分析的技能圖譜電商數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)18數(shù)據(jù)分析方法論P(yáng)ARTFIVE數(shù)據(jù)分析方法論P(yáng)ARTFIVE19數(shù)據(jù)分析方法論許多電商從業(yè)者在分析數(shù)據(jù)的時候會遇到許多問題：不知從哪方面切入開展分析？分析的內(nèi)容和指標(biāo)不知是否合理、完整？這些問題都是因?yàn)榉治鋈藛T缺少方法論的緣故；方法論可以幫助分析人員依據(jù)某些軌跡順利地開展分析活動，常見的分析方法有以下9種。對比法拆分法分組法排序法交叉法只有通過參照物的對比才能了解現(xiàn)狀和發(fā)現(xiàn)問題，通過橫向和縱向的對比找到自己所處的位置。將大問題和相關(guān)的指標(biāo)拆解成多個小問題和多個相關(guān)指標(biāo)，通過拆解問題和指標(biāo)可以快速找到問題產(chǎn)生的原因。將數(shù)據(jù)依據(jù)某些維度進(jìn)行分組統(tǒng)計，通過觀察分組后的結(jié)果洞察事物的特征?；谀硞€度量值進(jìn)行遞增或遞減的排列，通過排序后的結(jié)果清晰地反映所有觀測值的情況。將兩個及以上的維度進(jìn)行交叉分析，比如通過產(chǎn)品特征和價格區(qū)間兩個維度的交叉分析，找到更符合企業(yè)定位的細(xì)分市場。降維法分析問題時指標(biāo)的信息量過多，采用業(yè)務(wù)梳理的方式選擇核心指標(biāo)進(jìn)行分析，減少過多指標(biāo)的干擾。在統(tǒng)計學(xué)上也可以使用主成分分析或因子分析的方法達(dá)到降維的目的。降維法分析問題時指標(biāo)的信息量不足，通過計算派生出新的指標(biāo)，包含了更多的信息量，比如搜索競爭度=搜索人氣÷商品數(shù)。指標(biāo)法在分析時采用指標(biāo)的方式分析結(jié)果，一般通過制成表格來查看分析結(jié)果。指標(biāo)法在分析時采用圖形的方式更加直觀地分析結(jié)果。數(shù)據(jù)分析方法論許多電商從業(yè)者在分析數(shù)據(jù)的時20數(shù)據(jù)分析方法論除了以上常見的分析方法之外，還有一些在業(yè)務(wù)上常用的思維分析框架，如以下7種方法。SWOT分析法通過該方法了解自己所處的環(huán)境，對內(nèi)外部因素進(jìn)行分析并制定應(yīng)對策略。描述性統(tǒng)計法描述性統(tǒng)計是用來概括、表述事物整體狀況以及事物間關(guān)聯(lián)、類屬關(guān)系的統(tǒng)計方法，基于統(tǒng)計值來表示數(shù)據(jù)集的集中和離散等情況。矩陣分析法將主要因素放在矩陣的兩個維度軸進(jìn)行定量或者定性的分析，并通過某個點(diǎn)將數(shù)據(jù)分為四個象限。矩陣分析法將三個及以上的維度在表格、多維平面圖或者三維圖中進(jìn)行觀測分析。數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)值映射在[0,1]的范圍上，消除因?yàn)橹涤虿煌a(chǎn)生的分析難點(diǎn)，一般配合多維分析法或在數(shù)據(jù)建模時使用。時間序列分析法針對連續(xù)的變化的時間數(shù)據(jù)的分析方法，主要用于預(yù)測連續(xù)的未來數(shù)據(jù)，比如分析店鋪每天的銷售額。時間序列分析法研究指標(biāo)間的相關(guān)程度，常用于尋找關(guān)鍵影響因素。數(shù)據(jù)分析方法論除了以上常見的分析方法之外，還有一些在業(yè)務(wù)上常21數(shù)據(jù)分析工具PARTSIX數(shù)據(jù)分析工具PARTSIX22數(shù)據(jù)分析工具掌握兩個及以上的分析工具才能更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而分析工具又五花八門，可將工具分成以下3類。數(shù)據(jù)分析與可視化統(tǒng)計與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析與可視化按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫。常見的數(shù)據(jù)庫有Access、MSSQL、MySQL、Oracle、DB2。用于組織數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化呈現(xiàn)的工具，常見的工具有Excel、PowerBI、Tableau。用于統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘算法的工具，常見的工具有R、Python、SPSS、SAS。數(shù)據(jù)分析工具掌握兩個及以上的分析工具才能更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，23數(shù)據(jù)分析工具根據(jù)企業(yè)的需求階段需要掌握的工具不同，具體如下。第一階段這個階段的企業(yè)現(xiàn)狀是數(shù)據(jù)用Excel或WPS文件存儲，數(shù)據(jù)文件多而雜亂，經(jīng)營多年的電商企業(yè)甚至?xí)谐^10萬張歷史數(shù)據(jù)的表格，無法對龐大歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)管理雜亂。這個階段企業(yè)需要解決數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理及分析的問題。這個階段可選用Excel和MySQL，Excel解決分析層和應(yīng)用層的問題，MySQL可解決大數(shù)據(jù)量的存儲和計算問題，而且Excel和MySQL在國內(nèi)企業(yè)的占有率和普及率相對較高。前期第二階段這個階段的企業(yè)現(xiàn)狀是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一管理和分析數(shù)據(jù)，但隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的提升，原有的Excel已經(jīng)滿足不了大數(shù)據(jù)量下進(jìn)行多表建模聯(lián)合分析的需求，可能刷新一張分析模型文件所需的時間很久。

此時需要使用BI產(chǎn)品滿足復(fù)雜的業(yè)務(wù)建模需求，可選用微軟的PowerBI。部分企業(yè)在這個階段會有專業(yè)統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)挖掘的需求，可選擇SPSS，掌握難度不大。SPSS有兩個工具，一個是Statistics用于統(tǒng)計分析，一個是Modeler用于商業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘，但是SPSS在國內(nèi)企業(yè)的占有率較低。數(shù)據(jù)分析工具根據(jù)企業(yè)的需求階段需要掌握的工具不同，具體如下。24數(shù)據(jù)分析工具根據(jù)企業(yè)的需求階段需要掌握的工具不同，具體如下。第三階段這個階段企業(yè)已經(jīng)屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動型的企業(yè)，數(shù)據(jù)應(yīng)用需要在生產(chǎn)、流通、銷售和管理等各個環(huán)節(jié)滲透，隨著數(shù)據(jù)種類的復(fù)雜化，原有的數(shù)據(jù)采集、清洗及算法應(yīng)用的效率已經(jīng)滿足不了需求，要運(yùn)用IT技術(shù)和算法解決商業(yè)問題，真正將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成生產(chǎn)力，因此可以在R和Python之間二者擇其一，這兩者都是應(yīng)用非常廣泛的編程語言。后期第四階段這個階段企業(yè)已經(jīng)是深度的數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)，進(jìn)入這個階段的企業(yè)只有少數(shù)的龍頭企業(yè)，它們通過技術(shù)手段極大地提高工作效率和商業(yè)收益，轉(zhuǎn)型智慧商業(yè)領(lǐng)域，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能升級改造所有的環(huán)節(jié)。企業(yè)在這個階段需要應(yīng)用大數(shù)據(jù)框架（如hadoop）來解決并發(fā)問題，以及人工智能框架（如TensorFlow）來解決應(yīng)用問題。數(shù)據(jù)分析工具根據(jù)企業(yè)的需求階段需要掌握的工具不同，具體如下。25電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系PARTSEVEN電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系PARTSEVEN26電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是指由相互之間有邏輯聯(lián)系的指標(biāo)構(gòu)成的整體，是基于業(yè)務(wù)場景構(gòu)建的，一個完善的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系將給業(yè)務(wù)提供有力的支撐，而且可以防止因?yàn)槿藛T的流動導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析部門運(yùn)作癱瘓。業(yè)務(wù)的差異性，導(dǎo)致不同電商平臺、不同商戶的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可能存在差異，但是大體上都是以公式展開：銷售額=訪客數(shù)×轉(zhuǎn)化率×客單價上式是電商行業(yè)的重要公式，基于這條公式延伸出指標(biāo)體系。電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是指由相互之間27感謝觀看感謝觀看28電商數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論1.1認(rèn)知數(shù)據(jù)分析1.2電商數(shù)據(jù)分析技能圖譜電商數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論1.1認(rèn)知數(shù)據(jù)分析1.2電商數(shù)據(jù)分析技能圖譜291什么是數(shù)據(jù)分析23CONTENTS數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程4數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和運(yùn)籌學(xué)5數(shù)據(jù)分析方法論6數(shù)據(jù)分析工具7電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系1什么是數(shù)據(jù)分析23CONTENTS數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)分析的30數(shù)據(jù)是客觀的事實(shí)，能夠被收集的數(shù)據(jù)都是過去的事情。數(shù)據(jù)的歷史性信息的指向性什么叫數(shù)據(jù)分析每個人對相同的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生不同的看法，所以不是所有從數(shù)據(jù)中提取的信息都能適用所有人。數(shù)據(jù)分析就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛行畔⒌倪^程兩大特性：數(shù)據(jù)是客觀的事實(shí)，能夠被收集的數(shù)據(jù)都是過去的事情。數(shù)據(jù)的歷史31數(shù)據(jù)分析的核心數(shù)據(jù)分析的核心就是建立參考系，也是使用不同的角度去觀察事物，運(yùn)用維度和指標(biāo)間的不同組合，能更清晰的看清事物的全貌例：分析自己的店鋪數(shù)據(jù)時需要建立同期的行業(yè)大盤參考系數(shù)據(jù)有用信息建立參考系同期的行業(yè)過去的自己同期的對手不同的角度介于兩者之間新角度轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)分析的核心數(shù)據(jù)分析的核心就是建立參考系32數(shù)據(jù)分析的作用PARTTWO數(shù)據(jù)分析的作用PARTTWO33數(shù)據(jù)分析的實(shí)用數(shù)據(jù)分析可以給決策者在運(yùn)營過程中提供策略的決策依據(jù)，特定的分析維度可以幫助運(yùn)營做出有效決策。例：某企業(yè)想要從線下轉(zhuǎn)入線上進(jìn)入市場做決策，選擇是開淘寶店或者天貓店平臺店鋪數(shù)量數(shù)量占比銷售總額(元)銷售總額占比淘寶435198.91%193858.724.36%天貓481.09%601822.775.64%總計4399100%795681.5100.00%采集某企業(yè)所經(jīng)營的類目店鋪及經(jīng)營店鋪，經(jīng)統(tǒng)計后得到數(shù)據(jù)，如果選擇入住淘寶平臺，將面臨激烈的競爭，而天貓的競爭小，份額大，所以建議入住天貓，由天貓進(jìn)入市場。數(shù)據(jù)分析的實(shí)用數(shù)據(jù)分析可以給決策者在運(yùn)營過程中提供策略的決策34例：企業(yè)在優(yōu)化產(chǎn)品標(biāo)題時，需要替換哪些詞，哪些詞能提高引流效果？采集某企業(yè)商品的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)，將關(guān)鍵詞換成詞根，發(fā)現(xiàn)“情人節(jié)”、“手工”和“友情”這3個詞的訪客數(shù)很低，沒有流量所以應(yīng)該換其他的有效詞；而且替換新詞會有更好的引流效果。數(shù)據(jù)分析的實(shí)用例：企業(yè)在優(yōu)化產(chǎn)品標(biāo)題時，需要替換哪些詞，哪些詞能提高引流效35運(yùn)營方向更清晰決策更精準(zhǔn)成功率更高數(shù)據(jù)分析給運(yùn)營的作用運(yùn)營方向更清晰決策更精準(zhǔn)成功率更高數(shù)據(jù)分析給運(yùn)營的作用36數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程PARTTHREE數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程PARTTHREE37數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程明確目標(biāo)明確分析維度和指標(biāo)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程明確目標(biāo)明確分析維度和指標(biāo)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗38數(shù)據(jù)分析前期流程明確目標(biāo)明確分析維度和指標(biāo)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析前期流程明確目標(biāo)明確分析數(shù)據(jù)采集39數(shù)據(jù)清洗采集的數(shù)據(jù)一般不可直接使用，可能會有一部分“臟數(shù)據(jù)”，如果不處理它們將會影響分析的結(jié)果，所以我們在整理前需檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“臟數(shù)據(jù)”就必須進(jìn)行清洗。例：我們從生意參謀下載數(shù)據(jù)，其中第三行觀測值存在“-”為標(biāo)記的缺失值，此類缺失值如果不處理將無法進(jìn)行下次操作，因此需將數(shù)據(jù)中的“-”符號替換為數(shù)字“0”。統(tǒng)計日期PC端支付金額PC端支付商品數(shù)PC端支付老買家數(shù)2017-05-03907.624182017-05-04268.941512017-05-051,196.9215-2017-05-061,938.211622017-05-07319.15235數(shù)據(jù)清洗采集的數(shù)據(jù)一般不可直接使用，可能會40數(shù)據(jù)整理子行業(yè)名稱銷售額（千萬元）時間T恤4,8772012年1月襯衫4,5262012年1月T恤15,2792012年2月襯衫17,5752012年2月T恤28,4202012年3月襯衫30,8462012年3月收集的數(shù)據(jù)一般都是零零散散的或者雜亂的，直接觀察數(shù)據(jù)很難知道數(shù)據(jù)的意義，或者洞察信息，所以數(shù)據(jù)只有通過整理，形成整潔的數(shù)據(jù)，才便于我們分析。例：圖1為女裝T恤和襯衫兩個品類在2012年1-3月的銷售額數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整理為圖2的形式，更便于分析。圖1時間T恤襯衫總計2012年1月4877452694032012年2月1527917575328542012年3月284203084659266總計4857652947101523圖2數(shù)據(jù)整理子行業(yè)名稱銷售額（千萬元）時間T恤4,877201241數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵詞詞根訪客數(shù)支付買家數(shù)工具箱34229五金451收納箱120加厚73大號50手提式21數(shù)據(jù)分析目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成有效的信息。前面的步驟都是為了能在這一步得到信息，信息的提煉依靠對比法、拆分法、分組法等分析方法。例：將商品標(biāo)題中的詞根進(jìn)行分析，從而對標(biāo)題進(jìn)行優(yōu)化。通過對表中支付買家數(shù)進(jìn)行對比，可以發(fā)現(xiàn)“收納箱”和“大號”這兩個詞根的支付買家數(shù)為0，表示沒有用戶通過這兩個詞產(chǎn)生交易，因此得到的信息是“收納箱”和“大號”這兩個詞可以優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵詞詞根訪客數(shù)支付買家數(shù)工具箱34229五金451數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。產(chǎn)品點(diǎn)擊率指數(shù)轉(zhuǎn)化率指數(shù)交易指數(shù)流量指數(shù)口碑指數(shù)A0.850.420.590.740.94B0.620.480.510.780.86C0.960.670.830.550.74例：通過可視化圖表將數(shù)據(jù)直觀的展現(xiàn)出來。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)報告是將一系列分析結(jié)果具有邏輯性地進(jìn)行集中展現(xiàn)并闡述分析結(jié)論的文檔，可以使用PPT、Word制作報告。數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)報告是將一系列分析結(jié)果具有邏輯數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和運(yùn)籌學(xué)PARTFOUR數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和運(yùn)籌學(xué)PARTFOUR45電商數(shù)據(jù)分析的技能圖譜電商數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師的定位相似，需要多種技能的支撐才可以完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，因此可以知道數(shù)據(jù)分析并不是一個獨(dú)立的學(xué)科，它跟多個學(xué)科的知識有著緊密的聯(lián)系。電商數(shù)據(jù)人才除了能從數(shù)字中獲取有價值的信息之外，還需要具備熟練的數(shù)據(jù)處理能力。運(yùn)籌學(xué)數(shù)據(jù)分析方法論電商數(shù)據(jù)指標(biāo)體系數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析兩門最基本的理論知識學(xué)科，數(shù)據(jù)分析就是這兩門學(xué)科的應(yīng)用。運(yùn)籌學(xué)是現(xiàn)代管理學(xué)的一門重要專業(yè)基礎(chǔ)課，主要研究求解最優(yōu)解，可解決運(yùn)營過程中的最佳決策問題。數(shù)據(jù)分析方法論：數(shù)據(jù)分析方法論是前人分析的經(jīng)驗(yàn)歸納，套用方法論可以快速入門數(shù)據(jù)分析。工欲善其事必先利其器，數(shù)據(jù)分析單靠筆尖或者計算器速度太慢，而且面對大量資料的整理需要專業(yè)的技能，因此熟練掌握至少一個工具將大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和精度。對于一名數(shù)據(jù)分析工作者來講，業(yè)務(wù)場景的敏銳度十分重要，只有懂業(yè)務(wù)的分析師才能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成生產(chǎn)力。了解并掌握電商的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可以幫助分析者更快更準(zhǔn)確地開展數(shù)據(jù)分析工作。電商數(shù)據(jù)分析的技能圖譜電商數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)46數(shù)據(jù)分析方法論P(yáng)ARTFIVE數(shù)據(jù)分析方法論P(yáng)ARTFIVE47數(shù)據(jù)分析方法論許多電商從業(yè)者在分析數(shù)據(jù)的時候會遇到許多問題：不知從哪方面切入開展分析？分析的內(nèi)容和指標(biāo)不知是否合理、完整？這些問題都是因?yàn)榉治鋈藛T缺少方法論的緣故；方法論可以幫助分析人員依據(jù)某些軌跡順利地開展分析活動，常見的分析方法有以下9種。對比法拆分法分組法排序法交叉法只有通過參照物的對比才能了解現(xiàn)狀和發(fā)現(xiàn)問題，通過橫向和縱向的對比找到自己所處的位置。將大問題和相關(guān)的指標(biāo)拆解成多個小問題和多個相關(guān)指標(biāo)，通過拆解問題和指標(biāo)可以快速找到問題產(chǎn)生的原因。將數(shù)據(jù)依據(jù)某些維度進(jìn)行分組統(tǒng)計，通過觀察分組后的結(jié)果洞察事物的特征。基于某個度量值進(jìn)行遞增或遞減的排列，通過排序后的結(jié)果清晰地反映所有觀測值的情況。將兩個及以上的維度進(jìn)行交叉分析，比如通過產(chǎn)品特征和價格區(qū)間兩個維度的交叉分析，找到更符合企業(yè)定位的細(xì)分市場。降維法分析問題時指標(biāo)的信息量過多，采用業(yè)務(wù)梳理的方式選擇核心指標(biāo)進(jìn)行分析，減少過多指標(biāo)的干擾。在統(tǒng)計學(xué)上也可以使用主成分分析或因子分析的方法達(dá)到降維的目的。降維法分析問題時指標(biāo)的信息量不足，通過計算派生出新的指標(biāo)，包含了更多的信息量，比如搜索競爭度=搜索人氣÷商品數(shù)。指標(biāo)法在分析時采用指標(biāo)的方式分析結(jié)果，一般通過制成表格來查看分析結(jié)果。指標(biāo)法在分析時采用圖形的方式更加直觀地分析結(jié)果。數(shù)據(jù)分析方法論許多電商從業(yè)者在分析數(shù)據(jù)的時48數(shù)據(jù)分析方法論除了以上常見的分析方法之外，還有一些在業(yè)務(wù)上常用的思維分析框架，如以下7種方法。SWOT分析法通過該方法了解自己所處的環(huán)境，對內(nèi)外部因素進(jìn)行分析并制定應(yīng)對策略。描述性統(tǒng)計法描述性統(tǒng)計是用來概括、表述事物整體狀況以及事物間關(guān)聯(lián)、類屬關(guān)系的統(tǒng)計方法，基于統(tǒng)計值來表示數(shù)據(jù)集的集中和離散等情況。矩陣分析法將主要因素放在矩陣的兩個維度軸進(jìn)行定量或者定性的分析，并通過某個點(diǎn)將數(shù)據(jù)分為四個象限。矩陣分析法將三個及以上的維度在表格、多維平面圖或者三維圖中進(jìn)行觀測分析。數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)值映射在[0,1]的范圍上，消除因?yàn)橹涤虿煌a(chǎn)生的分析難點(diǎn)，一般配合多維分析法或在數(shù)據(jù)建模時使用。時間序列分析法針對連續(xù)的變化的時間數(shù)據(jù)的分析方法，主要用于預(yù)測連續(xù)的未來數(shù)據(jù)，比如分析店鋪每天的銷售額。時間序列分析法研究指標(biāo)間的相關(guān)程度，常用于尋找關(guān)鍵影響因素。數(shù)據(jù)分析方法論除了以上常見的分析方法之外，還有一些在業(yè)務(wù)上常49數(shù)據(jù)分析工具PARTSIX數(shù)據(jù)分析工具PARTSIX50數(shù)據(jù)分析工具掌握兩個及以上的分析工具才能更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而分析工具又五花八門，可將工具分成以下3類。數(shù)據(jù)分析與可視化統(tǒng)計與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析與可視化按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫。常見的數(shù)據(jù)庫有Access、MSSQL、MySQL、Oracle、DB2。用于組織數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化呈現(xiàn)的工具，常見的工具有Excel、PowerBI、Tableau。用于統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘算法的工具，常見的工具有R、Python、SPSS、SAS。數(shù)據(jù)分析工具掌握兩個及以上的分析工具才能更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，51數(shù)據(jù)分析工具根據(jù)企業(yè)的需求階段需要掌握的工具不同，具體如下。第一階段這個階段的企業(yè)現(xiàn)狀是數(shù)據(jù)用Excel或WPS文件存儲，數(shù)據(jù)文件多而雜亂，經(jīng)營多年的電商企業(yè)甚至?xí)谐?/p>