電商數據分析工作如何

⑴ 電商後台數據分析好用嗎

如果你得店面比較大，那麼做後台數據分析的時候就會特別的麻煩，所以市場上就出現了很多軟體，就是為了方便管理，其實在做後台數據分析的時候可以用erp系統，這款軟體現在很多商家都在用，都反應效果不過，不但提高了工作效率，還節約了成本，如果你有意要買的話可以選擇旺店通erp，這家做erp系統非常專業，口碑很好的⌄

⑵ 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

從8個方面來闡述如何對電商平台進行數據分析：

1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。
2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。
4.客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售。
6.市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。
7.風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。
8.市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整

想要更精準的了解電商平台的數據分析，推薦咨詢情報通。情報通全面覆蓋國內外主流電商平台全類目電商數據，可進行多重屬性交叉分析，通過對不同屬性組合進行分析，指導生產、指導訂貨，指導制定廣告投放策略，應用嚴謹的方法，進行數據爬取、數據計算、數據整理，常規數據日級抓取，直播數據分鍾級抓取，每周進行數據更新，可以隨時登錄系統進行查看。

⑶ 數據分析師具體是做什麼工作的

數據分析師的具體工作：

1、互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

2、數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

3、對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

數據分析師的技能要求：

1、懂業務：從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理：一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析：指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

4、懂工具：指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計：懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

以上內容參考：網路-數據分析師

⑷ 總結 電商數據分析師的經驗

電商數據分析師的經驗總結
曾經有人說，世界上最苦逼的工作是程序猿們，每天只能和沒有性別的代碼打交道。整天熬夜的瘋狂寫代碼，然而並沒有什麼卵用。一不能吃，二不能喝，三不能幻想，對此我深表同情。
直到我自己走出校門，踏入企業以後，才知道：最苦逼的工作，不是程序猿，而是行業分析師，苦逼指數五顆星。要說我也是一個從985高校畢業的經濟系高材生，畢業後在一家外資企業上班的，待遇還算可以!公司是生產智能手機的，品牌名稱大家一定都知道，很抱歉不是喬幫主家。
我每天的主要工作內容，是負責市場競爭策略的研究工作。隨著大數據概念的風生水起，需要調查研究的范圍日益擴展了。從之前的宏中微三觀市場，一下子增加了輿情、電商、情報等不太熟悉的新潮領域。沒法子，馬雲不是說了，世界已經從信息時代(IT)變換到數字時代(DT)了，分析師也得與時俱進啊!
以前，我們都是從國外知名咨詢公司采購研究報告，進行市場研究與戰略決策。就像平行進口的電器和汽車一樣，進口的報告產品質量和數據水平比較國產報告質量要好一些，但是價格過於高大上了，動輒好幾萬一份，還是美金。隨著市場競爭日益激烈，公司一直都在降本增效了。我只好尋找一家國內大數據研究公司，一方面可以降低咨詢成本，一方面我們需要切換到數據思維，逐漸戒掉之前的咨詢思維了!
為了找到更好的數據供應商，我可真是煞費苦心啊!不眠不休地網上沖浪，調動身邊一切可以調動的資源。做了一周的功課，沒有遇到一個稱心如意的數據合作夥伴，感覺這件事情比自己當初尋找老婆還有困難呢!
直到有一天，我和關系不一般的「董小姐」一起吃飯，她提到了一個據說很厲害的大數據服務運營商。我就問她，那家公司叫什麼名字?她含含糊糊地回答我，那家公司據說……丈二和尚摸不到頭腦，我一來氣就不問她了!不就是一個公司名稱，又不是你的三圍信息，有什麼值得保密的?
晚上回到家裡，我繼續網上沖浪，尋尋覓覓了老半天，把網頁游戲和美女直播的時間都浪費了，還是沒有找到她說的那家公司。迫不得已，我度娘了一下「據說」。出乎意料的是，奇跡的事情發生了!原來「董小姐」早就告訴我那家公司的名字——據說(datacall)，國內知名的大數據運營服務商。從頭到尾地瀏覽了據說平台網站後，我突然有了柳暗花明又一村的感覺。
據說，目前覆蓋了十大領域的行業研究方向，對於國民經濟主要行業都有數據支持和研究功底，可以按照自己的需求進行行業選擇。
據說，你可以提交自己的需求，然後採用需求眾籌、產品眾包的模式進行精益生產，用大數據的思維進行數據應用產品的設計，一切用數據說話，沒有一點點傷痕。
據說，採用開放化的發展策略，對於時下新興的熱門研究方向，無論是情報輿情還是電商口碑，都有自己的研發團隊，可以整合全網數據資源，進行系統化的分析研究。
據說，活用了互聯網思維的發展模式，細顆粒度聚焦行業熱點、痛點和風險點。通過降低研究維度，提高了研究深度和精度，極大地降低了研究報告的成本，讓每一個中小微企業可以負擔得起咨詢費用。比如，我要做手機市場研究，可以從電商渠道、品牌和口碑三個維度分別進行定製化的數據應用產品，每個產品系列單位價格只有幾十塊錢，不必扛著一麻袋人民幣去付款了!
第二天，公司研究部門和據說數據平台簽訂了諒解備忘錄，終於告別了高成本、大部頭、長周期的研究報告了;再也不用為了審批研究經費，跟財務部那幫傢伙爭吵得臉紅脖子粗了!
據說，未來真的可以很美好!

⑸ 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。

⑹ 電商專業以後的就業前景怎麼樣

電子商務的就業前景比較不錯。從社會調查實踐來看，絕大多數企業，多為中小企業，已陸續步入電子商務行列，採用傳統經濟與網路經濟結合的方式生產經營，根據該現象，說明中小企業步入電子商務行列急需電子商務人才。
電子商務專業是融計算機科學、市場營銷學、管理學、經濟學、法學和現代物流於一體的新型交叉學科。隨著互聯網經濟的蓬勃發展，電子商務的就業前景廣闊。該專業畢業生可進入各類企事業單位或政府部門，從事電子商務運營管理與產品設計、電子商務智能營銷、移動互聯網應用開發、網站設計及程序開發、商業數據分析、互聯網金融、跨境電商等工作。
一)、技術類人才崗位方向細分：
1、電子商務平台設計(代表性崗位：網站策劃/編輯人員)：主要從事電子商務平台規劃、網路編程、電子商務平台安全設計等工作。
2、電子商務網站設計(代表性崗位：網站設計/開發人員)：主要從事電子商務網頁設計、資料庫建設、程序設計、站點管理與技術維護等工作;
3、電子商務平台美術設計(代表性崗位：網站美工人員)：主要從事平台顏色處理、文字處理、圖像處理、視頻處理等工作。
(二)、商務類人才崗位方向細分：
1、企業網路營銷業務(代表性崗位：網路營銷人員)：主要是利用網站為企業開拓網上業務、網路品牌管理、客戶服務等工作。
2、網上國際貿易(代表性崗位：外貿電子商務人員)：利用網路平台開發國際市場，進行國際貿易。
3、新型網路服務商的內容服務(代表性崗位：網站運營人員/主管)：頻道規劃、信息管理、頻道推廣、客戶管理等。
4、電子商務支持系統的推廣(代表性崗位：網站推廣人員)：負責銷售電子商務系統和提供電子商務支持服務、客戶管理等。
5、電子商務創業：藉助電子商務這個平台，利用虛擬市場提供產品和服務，又可以直接為虛擬市場提供服務。
(三)、綜合管理人才崗位方向細分：
1、電子商務平台綜合管理(代表性崗位：電子商務項目經理)：這類人才要求既對計算機、網路和社會經濟都有深刻的認識，而且又具備項目管理能力。
2、企業電子商務綜合管理(代表性崗位：電子商務部門經理)：主要從事企業電子商務整體規劃、建設、運營和管理等工作。

⑺ 數據分析師的就業前景如何

要了解數據分析師的前景可以根據以下的方式來判斷：

一、數據分析師通常分兩類：

一類是在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。

另一類是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。

二、數據分析師的理想行業在互聯網，從行業的角度來看：

1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。

2）其次是咨詢公司（比如專門的數據挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司），他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。

3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。

4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

⑻ 電商數據分析師需要哪些技能

成為一名數據分析師所需要具備的技能：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑼ 學習商務數據分析以後適合做什麼工作

考了數據分析師可以從事以下職業：

1、互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。

2、咨詢公司也需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。

3、金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。

4、電信行業，中國移動、聯通和電信擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

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⑽ 數據分析師主要做什麼

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓