電商數據如何挖掘

1. 淘寶數據挖掘是什麼

問題一：淘寶數據挖掘 完全不可以的 要是這樣的 話淘寶整天垃圾簡訊或者旺旺消息滿天飛 這樣淘寶也不能能透露客戶的私人信息給你的

問題二：電子商務中常用的數據挖掘數據源有哪些 一、 流量1、 搜索流量工具：搜索診斷助手
A―基礎條件：不違規，可在「賣家工作台」-「搜索診斷助手」-「寶貝診斷里」檢查。
B―相關性：類目屬性相關性、標題關鍵字相關性。C―人氣分：是否櫥窗推薦、是否加入消保、DSR評分、支付寶使用率、旺旺效應速度、拍貨與發貨的時差。
D―圖片：很多賣家在優化主搜流量時，經常會忽略圖片鋒桐的優化，然而圖片點擊率的差距，直接影響了最後的搜索流量。買家不是直接搜索進來的，而是被圖片吸引進來的，優化圖片就顯得非常重要。建議可以用直通車來測試圖片(方法下文會介紹到)。
E―價格與銷量：銷量相當的產品，價格高的有更多展示的機會;價格相同的產品，銷量高的有更多展示機會。而檢查該項指標主要檢查自己與直接競爭對手的差距，尤其是7天銷量的差距，以做調整。
F―標題優化：在銷量相對低的時候做銷多使用長尾詞，銷量高的時候多使用泛詞、中心詞，並反復測試，得出搜索流量 搜索轉化率的最大值。
2、 付費流量工具：各付費工具的數據報表、店查查。
―淘客：淘客診斷只要看自己與競爭對手的銷量和傭金有何差距即可。
二、 轉化1、 轉化率工具：店查查
A― 內頁：首先看銷量，其次看評價質量，再來看單品轉化率、頁面停留時間和詢單率。如果連基礎銷量都沒有，評價很差，轉化率是不可能好的。兩個先決條件解決了，再看單品轉化率、頁面停留時間和詢單率是否不低於行業均值(或店內賣的好的寶貝)。若低於，則一一優化USP賣點、邏輯順序(是否都做到圍繞USP)、展現內容多樣化、展現方式。
B―訪問深度：由於80%的顧客入店都是從內頁進來，所以主要優化內頁可導流的位置，分別為店招、寶貝頁關聯、寶貝頁側邊欄、店尾進行優化。再優化首頁。
C―支付率：是否做到了80%以上。
D―營銷活動：定期舉辦營銷活動可提升轉化率。
E―客服詢單轉化率：是否至少做到了行業均值。查看工具：如店查查等第三方工具。優化方法：顧客的每一個問題都建立標准答案。2、 DSR工具：淘寶DSR評分計算器。優化辦法：a、淘寶原有服務的升級(7天無理由升級為30天、3天發貨升級為24小時發貨等);b、淘寶未有服務的創新(圍繞客戶與商家接觸點的創新，如SNS、游戲)。3、 CRMCRM主要查看老客戶佔比、老客戶轉化率、二次購買率、客戶分組短彩郵的ROI。工具：賣家工作台-會員關系管理、數雲、客道等第三方軟體。優化的辦法：建立老客戶分組，根據分組創建老客戶的不同特權。越高級的客戶擁有越高級的特權。

問題三：數據挖掘為何工資高 現在是大數據時代，需要挖掘數據與數據之間的關系，從而得出一些規律。比如你網購的時候，淘寶通過挖掘技術，發現你的行為喜好，在你只要瀏覽淘寶相關網頁時，就會給你推出你喜歡的物品。

問題四：大數據 和 數據挖掘 的區別 數據挖掘需要人工智慧、資料庫、機器語言和統計分析知識等很多跨學科的知識。再者，數據挖掘的出現需要條件，第一個條件：海量的數據；第二個條件：計算機技術大數據量的處理能力；第三個條件：計算機的存儲與運算能力；第四個條件：交叉學科的發展。
大數據只是數據挖掘的出貳的一個條件。

問題五：數據挖掘工程師一般都做什麼？ 職位職責：
1、根據自己對純基遊行業，以及公司業務的了解，獨自承擔復雜分析任務，並形成分析報告；
2、相關分析方向包括：用戶行為分析、廣告點擊分析，業務邏輯相關以及競爭環境相關；
3、根據業務邏輯變化，設計相應分析模型並支持業務分析工作開展。
崗位要求：
1、2年以上行業建模的經驗；
2、本科以上，數學，統計，計算機，物理等相關專業畢業；
3、精通統礎學，數據挖掘技術，尤其是回歸模型、決策樹模型。
4、精通SPSS Clementine/SAS EM等各類型數據分析工具，能製作專業分析報告；
5、有金融、通信或互聯網某一行業實際數據挖掘項目經驗，並對此行業業務有深刻認識；
6、對互聯網領域有熱情，較強的學習及人際技巧、影響說服能力，喜歡有挑戰的工作。

問題六：大數據和數據挖掘哪個更有發展前途 大數據是包含數據挖掘的，數據挖掘是大數據分支中的一項，也是基礎，學習BI方向的話，數據挖掘是基礎，兩者是息息相關的，數據挖掘的概念出來的比較早，啤酒和尿布的典故你應該知道，早期數據倉庫建模就已經用到了數據挖掘，而大數據是這幾年比較火的，趨勢很好，以後都是大數據時代了，目前很多大型企業都在做大數據（如解決方案供應商：IBM、ORACLE、SAP、EMC、華為等等；自研：淘寶、騰訊等等；甲方：移動、電信等等）擇業前景還是很好的，大數據內容很豐富，有hadoop、流處理、分布式、NAS/SAN等等，對你以後的發展幫助還是比較大的。我的建議是大數據。望採納。

問題七：如何利用挖掘大數據對應電子商務 數據挖掘能發現電子商務客戶的的共性和個性的知識、必然和偶然的知識、獨立和關聯的知識、現實和預測的知識等，所有這些知識經過分析，能對客戶的消費行為如心理、能力、動機、需求、潛能等做出統計和正確地分析，為管理者提供決策依據。具體應用如下：
1.分類與預測方法在電子商務中的應用
在電子商務活動中，分類是一項非常重要的任務，也是應用最多的技術。分類的目的是構造一個分類函數或分類模型，通常稱作分類器。分類器的構造方法通常由統計方法、機器學習方法、神經網路方法等。這些方法能把資料庫中的數據映射到給定類別中某一個，以便用於預測，也就是利用歷史數據記錄，自動推導出給定數據的推廣描述，從而對未來數據進行預測。

2.聚類方法在電子商務中的應用
聚類是把一組個體按照相似性原則歸成若干類別。對電子商務來說，客戶聚類可以對市場細分理論提供有力的支持。市場細分的目的是使得屬於同一類別的個體之間的距離盡可能小，而不同類別的個體之間的距離盡可能大，通過對聚類的客戶特徵的提取，電子商務網站可以為客戶提供個性化的服務。
3.數據抽取方法在電子商務中的應用
數據抽取的目的是對數據進行濃縮，給出它的緊湊描述，如求和值、平均值、方差值、等統計值、或者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是一種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的過程。可採用多維數據分析方法和面向屬性的歸納方法。在電子商務活動中，採用維數據分析方法進行數據抽取，他針對的是電子商務活動中的客戶數據倉庫。在數據分析中經常要用到諸如求和、總計、平均、最大、最小等匯集操作，這類操作的計算量特別大，可把匯集操作結果預先計算並存儲起來，以便用於決策支持系統使用。

4.關聯規則在電子商務中的應用
管理部門可以收集存儲大量的售貨數據和客戶資料，對這些歷史數據進行分析並發現關聯規則。如分析網上顧客的購買行為，幫助管理者規劃市場，確定商品的種類、價格、質量等。通常關聯規則有兩種：有意義的關聯規則和泛化關聯規則，有意義的關聯規則，即滿足最小支持度和最小可信度的規則。最小支持度，它表示一組對象在統計意義上的需滿足的最低程度，如電子商務活動中的客戶數量、客戶消費能力、消費方式等。後者即用戶規定的關聯規則的最低可靠度。第二是泛化規則，這種規則更實用，因為研究對象存在一種層次關系，如麵包、蛋糕屬西點類，而西點又屬於食品類，有了層次關系後，可以幫助發現更多的有意義的規則。
5、優化企業資源
節約成本是企業盈利的關鍵。基於數據挖掘技術，實時、全面、准確地掌握企業資源信息，通過分析歷史的財務數據、庫存數據和交易數據, 可以發現企業資源消耗的關鍵點和主要活動的投入產出比例, 從而為企業資源優化配置提供決策依據, 例如降低庫存、提高庫存周轉率、提高資金使用率等。通過對Web數據挖掘，快速提取商業信息，使企業准確地把握市場動態，極大地提高企業對市場變化的響應能力和創新能力，使企業最大限度地利用人力資源、物質資源和信息資源，合理協調企業內外部資源的關系，產生最佳的經濟效益。促進企業發展的科學化、信息化和智能化。

6、管理客戶數據
隨著「以客戶為中心」的經營理念的不斷深入人心, 分析客戶、了解客戶並引導客戶的需求已成為企業經營的重要課題。基於數據挖掘技術，企業將最大限度地利用客戶資源，開展客戶行為的分析與預測，......>>

問題八：R語言代編程數據挖掘服務大概需要多少錢，在淘寶上搜到「大數據部落」店鋪名價格20元，看評價蠻不錯的？ 根據數據服務的難度和工作量來判斷的，你要把具體的要求發給什麼寶買家，他會跟你評判，一般什麼寶上的這類價格都是計量單位，實際都是20元的倍數，

問題九：淘寶網店運營的推廣體系是什麼？ 淘寶網店運營的推廣體系:
一、電商戰略規劃
以數據挖掘為基礎，通過對市場、競爭對手、消費者研究、企業自身的360度洞察分析，規劃出公司整體電子商務模式、總體戰略目標、發展階段步驟、投入和預期收益等，理清思路、明確方向。
並將項目職能分解，形成項目進度控制甘特圖，落實細分為可執行、可監督、可管控的詳細戰略實施計劃。
二、店鋪規劃裝修
在總體分析規劃基礎上，組建一流淘寶店鋪規劃師和一流的UI設計師，通過對網店的整體結構、欄目劃分、流程體驗、視覺風格的整體融合策劃設計，凸顯店鋪的品牌氣質格調和客戶購物體驗。
三、產品策劃
採用USP(獨特銷售主張)規劃+FABE模式+品牌策劃的綜合體系，結合行業特性和淘寶購物網路文化特徵，通過感性和理性兩種思路的有機 *** ，策劃設計出最具銷售力的產品寶貝頁面，從而有效提升產品轉化率。
在數據挖掘基礎上，通過明星熱銷產品、金牛利潤產品、阻擊產品的矩陣規劃和定價體系規劃，形成完整的產品寬度和產品組合，實現熱銷和利潤平衡統一，以及解決線上線下渠道沖突難題。

四、商品促銷運營
利用淘寶各種促銷活動，策劃創意店鋪各種主題活動和關聯銷售、交叉銷售等手段方式，實現商品生動化，提升用戶粘性，提升客單價，打造爆款產品，最終實現銷售飛躍。
五、推廣運營
金磚淘寶推廣運營體系以引入目標流量為核心，採取淘寶站內免費推廣、淘寶站內工具廣告推廣、全網輔助推廣等方式，系統解決淘寶店鋪流量難題，為店鋪帶來帶來大量有效目標購買客戶，我們堅持在策略指引下用最小投入實現最大推廣效果，決不盲目唯流量是從，更不做無效流量的推廣，實現銷售和品牌提升雙重效果。
六、客服銷售
客服銷售是實現銷售的關鍵環節、臨門一腳，具有核心地位。金磚將從業務、文化、管理、培訓四個層面進行標准化和系統化作業，實現銷售客服系統流程化和可復制化。
七、數據分析
數據挖掘和分析是電子商務和傳統線下商務最明顯的區別，電子商務的數據是精準的、即時性的，金磚電商的淘寶運營體系基礎就是數據挖掘和分析。
通過對各項數據橫向、縱向和交叉分析，制訂策略、提升推廣效果，提升店鋪轉化率，從而提升整店的ROI，實現企業利潤最大化。
上述關於淘寶項目運營的看法只是從系統層面淺析了下自己的個人建議，金磚認為，淘寶電商運營應以數據挖掘為基礎，以提升店鋪轉化率為核心，從戰略策劃、網店策劃、產品策劃、商品促銷、淘寶推廣、客服銷售、數據分析等方面一一著手，系統去構建方能制勝!

問題十：數據分析是「大海撈針」 阿里數據挖掘了么？ 導讀：大數據是如何產生價值的，大數據是無所不能的嗎，應用邊界在哪裡？這些問題，似乎人人都有一個模糊的概念，但始終沒有一個統一的答案。 今日關於「大數據」的討論達到了一個高峰，數據就是未來已經不置可否地成為了互聯網企業的未來新戰略發展的中心。什麼是大數據，大數據是如何產生價值的，大數據是無所不能的嗎，應用邊界在哪裡？這些問題，似乎人人都有一個模糊的概念，但始終沒有一個統一的答案。 說到大數據，首當其沖的應該是已經圍繞數據海洋中耕耘已久並衍生出金融借貸業務的阿里系。馬雲將集團下的阿里金融與支付寶兩項核心業務合並成立阿里小微金融，並將之前呼聲最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，馬雲對未來數據戰場的重視可見一斑。作為籌備中的阿里小微金融服務集團數據平台，負責人馮春培也對數據有著獨到的見解，他向作者表示目前國內對於大數據的討論更偏重技術方向，即「如何沉澱數據」，對於數據的應用則思考較少。數據如何產生價值？這需要要從大數據的本質說起。 線上數據才是大數據 要搞清楚什麼是大數據，首先你要知道什麼樣的數據才是有用的。按照馮春培的理解，任何行為本身都會產生數據，但只有線上數據有可能被沉澱和利用。「比如不通過淘寶，原本人們的交易行為在線下也是產生數據的，只不過這種交易行為是私密的，除了買賣雙方，其他人是不知道我的交易行為的，同時交易雙方也是匿名的，從數據的性質上來說無法沉澱，從來源上來說也沒有一個方法能有效地收集。」 大數據是什麼？馮春培的理解似乎更貼近本質：「擁有數據的本質，是你對這個世界，你對這些人，你對這些企業，你對這個時代，有了一個更全面而清楚的認知，你能理解這些人的需求，你能理解這個世界的任何的變化。」 你可以這么理解，如果你是阿里系的深度用戶（比如淘寶賣家），他們掌握了你足夠多的數據，對你的信用評估也會更加全面，這個數據不僅可以在金融領域中起作用，比如幫助你在阿里小貸更方便的貸款，在生活中也可以反映你的信用狀況，「比如相親 ，你怎麼證明你的收入？你拿出支付寶的賬單，女孩子一看一年花了100萬，你說你的信用良好，每個月信用卡還的都很及時，比你說破嘴皮有用多了吧？」 數據就是生產資料 如果數據僅僅是作為輔助參考信息，也必要投入如此多的精力。從生產要素來說，數據到底是什麼角色？馮春培的定義是「生產資料」。「我們部門的名字是『商業智能部』，數據更多的像是一種業務的輔助決策，作為一個「參謀」的角色，現在我們要逐步的讓這個數據融入到我們的業務和產品這個流程裡面去，數據和業務就像兩個齒輪，能扣在一起轉。當我們對數據的挖掘和理解越來越強，最終數據不僅可以產生價值，還可以直接催生產品，比如阿里金融的一些數據，我們把它定義為生產資料。」 這就是阿里系未來要做的事情，把數據變成生產資料。與傳統的生產資料不同的是，數據是可以無限次使用的，並且是越使用越豐富的。 近期阿里巴巴在移動互聯網市場頻頻出手，未來也許有可能將數據進行融合，用戶的各種信息得以呈現在一個全景圖裡面，即使在完全陌生的城市，藉助這種服務，你也能知道附近哪家店支持支付寶付款，微博上哪個網友剛剛在附近的咖啡店歇腳。 數據分析是「大海撈針」 與大多數互聯網產品存在的問題相同，互聯網產生的數據是有可能被偽造的，同時也是無序的、碎片化的。 對於這一點，馮春培也毫不諱言，「短期的偽造數據當然是有可能的，用特定的維度去偽造數據也是完全可能的，但是因為我們的業務是基於長期數據進行跟蹤分析的，採納的維度也更廣，偽造數據的成本和難度會越來越大。按照我們現在的信用模型，偽造數據的收益是不太可能覆蓋成本的，那麼我們可以基本判斷，數據......>>

2. 電商怎麼做數據分析

電商數據分析的常用方法有：邏輯樹分析法；PEST分析法；多維度拆解法；對比分析法；假設檢驗分析法。

1、邏輯樹分析：邏輯樹分析法的目的是把復雜的問題變簡單，即把一個問題當成樹干，然後找出所有充當樹枝的子問題，並以此類推，逐步找到一個個具體而直接的子問題，從而找到解決復雜問題的方法。

2、PEST分析法：用於做行業分析，是通過政治Politics，經濟Economy，社會Society和技術Technology四個因素來分析宏觀環境的方法，其應用領域有公司戰略規劃，市場經營規劃，產品發展規劃，撰寫研究報告等。

3、多維度拆解法：目的是從多個維度思考問題，即從多個角度出發，把一個復雜問題拆解成多個簡單的子問題去解決，其把問題整體拆解成多個部分，通過對比可以看出不同整體之間部分的差異。

4、對比分析法：通過對比找差異，從而追蹤業務是否存在問題的方法。使用對比分析法，要搞清楚兩個問題，一是和誰比，二是如何比。

5、假設檢驗分析法：歸因分析，即分析問題發生的原因，其底層邏輯是邏輯推理，分為3個步驟，分別是：提出假設，收集證據，得出結論。

3. 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析

無論是電商類還是其他行業相關的互聯網信息中都有大量的文本數據，所以進行大數據分析，很重要的一部分是文本分析。文本數據通常是非結構化的，採集文本數據後的一個關鍵環節是要將其轉化為能被計算機理解和處理的結構化數據，才能進一步對其進行系統化的處理分析，提煉出有意義的部分。大致可以分為以下步驟：
1、數據採集
明確分析的目的和需求後，通過不同來源渠道採集數據。
2、文本清洗和預處理
文本清洗首要是把噪音數據清洗掉，然後根據需要對數據進行重新編碼，進行預處理。
3、分詞
在實際進行分詞的時候，結果中可能存在一些不合理的情況。因此，在基於演算法和中文詞庫建成分詞系統後，還需要不斷通過訓練來提升分詞的效果，如果不能考慮到各種復雜的漢語語法情況，演算法中存在的缺陷很容易影響分詞的准確性。
4、詞頻和關鍵詞
詞頻就是某個詞在文本中出現的頻次。簡單來說，一個詞在文本中出現的頻次越高，這個詞在文本中就越重要，就越有可能是該文本的關鍵詞。
5、語義網路分析
語義網路分析是指篩選統計出高頻詞以後，以高頻詞兩兩之間的共現關系為基礎，將詞與詞之間的關系進行數字化處理，再以圖形化的方式展示詞與詞之間的結構關系。這樣一個語義網路結構圖，可以直觀地對高頻詞的層級關系、親疏程度進行分析展現。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分詞彙的情感極性（即情感的正性、中性、負性）和情感強烈程度，然後計算出每個語句的總值，判定其情感類別。還可以綜合全文本中所有語句，判定總輿情數據樣本的整體情感傾向。
7、數據可視化展現
通過可視化展現形式，可直觀呈現多維度數據表現，用於總結、匯報等。
想要快速進行大數據分析，可通過新浪輿情通實現，系統一站式提供信息採集、大數據分析、可視化報告等服務，針對各行業還提供定製化大數據解決方案。

4. 如何做電商數據分析

目前我也從事數據分析，主要用到的是數據透視表；主要是提供一些報表供領導參考。其實我感覺應該用到了5W2H分析法，領導還跟我說過SWTO矩陣分析法，讓我下去仔細研究。

據說數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。

電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分布，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻採用的是數學模型分析預測的。電商數據分析，往往可以通過這樣幾個步驟：

1.建立完整的數據追蹤體系

2.對獲取到的數據報表進行分析，找出其中問題

3.針對從數據中找到的問題提出解決方案，評估解決方案的實現成本，並著手改進

一、首先建立數據追蹤體系。

電商網站中比不可少的是網站的點擊流數據，這個數據通常可以通過安裝數據追蹤工具來實現：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，電商網站中往往會涉及到網站銷售，因此需要對網站數據統計工具進行配置，獲得銷售訂單數據。

除此之外，除了點擊流數據還需要其他數據，比如不同的銷售渠道會涉及到不同的數據：

1.搜索引擎優化，搜索引擎站長工具後台數據，其他SEO數據

2.搜索引擎營銷（競價）競價後台數據

3.社交媒體：社交媒體後台數據

4.展示類廣告投放廣告搭晌畝投放平台數據等

從這些後台中拉出報表，看趨勢，按照不同的維度細分，找謹改出問題

三、提出解決方案

根據數據中發現的問題，結合業務需要，給出解決的方法。重要的是需要評估好工作量和成本，不可以做盲目的改動。電商數據積累的越來越多，人工處理分析很苦難，這就要藉助大數據分析工具了，推薦大數據可視化分析工具大數據魔鏡，有5個版本，雲平台版本，永久免費，基礎企業版離線安裝使用也是免費的，另外還有標准企業版，高級企業版和hadoop版，可以針對大數據的企業的需求定製解決方案，做的很專業。謝謝採納也是學徒級別，學習中！經濟基知森礎環境（網路可達性、物流可達性、支付可得性）；

市場活躍狀況及供需關系（網路活躍度指數、網路消費價格指數、網路經營價格指數、網路融資環境指數）；

經濟規模走勢（網路消費指數、網路投資指數、網路貿易指數）；

經濟總量（電子商務經濟增加值、電子商務就業量）

洛陽儒墨科技公司——產業電商經濟數據監測、預測與政策模擬平台