电商数据分析工作如何

⑴ 电商后台数据分析好用吗

如果你得店面比较大，那么做后台数据分析的时候就会特别的麻烦，所以市场上就出现了很多软件，就是为了方便管理，其实在做后台数据分析的时候可以用erp系统，这款软件现在很多商家都在用，都反应效果不过，不但提高了工作效率，还节约了成本，如果你有意要买的话可以选择旺店通erp，这家做erp系统非常专业，口碑很好的⌄

⑵ 电商数据分析应该从哪些方面进行分析

从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析：

1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。
6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整

想要更精准的了解电商平台的数据分析，推荐咨询情报通。情报通全面覆盖国内外主流电商平台全类目电商数据，可进行多重属性交叉分析，通过对不同属性组合进行分析，指导生产、指导订货，指导制定广告投放策略，应用严谨的方法，进行数据爬取、数据计算、数据整理，常规数据日级抓取，直播数据分钟级抓取，每周进行数据更新，可以随时登录系统进行查看。

⑶ 数据分析师具体是做什么工作的

数据分析师的具体工作：

1、互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

2、数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

3、对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

数据分析师的技能要求：

1、懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析：指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

4、懂工具：指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计：懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

以上内容参考：网络-数据分析师

⑷ 总结 电商数据分析师的经验

电商数据分析师的经验总结
曾经有人说，世界上最苦逼的工作是程序猿们，每天只能和没有性别的代码打交道。整天熬夜的疯狂写代码，然而并没有什么卵用。一不能吃，二不能喝，三不能幻想，对此我深表同情。
直到我自己走出校门，踏入企业以后，才知道：最苦逼的工作，不是程序猿，而是行业分析师，苦逼指数五颗星。要说我也是一个从985高校毕业的经济系高材生，毕业后在一家外资企业上班的，待遇还算可以!公司是生产智能手机的，品牌名称大家一定都知道，很抱歉不是乔帮主家。
我每天的主要工作内容，是负责市场竞争策略的研究工作。随着大数据概念的风生水起，需要调查研究的范围日益扩展了。从之前的宏中微三观市场，一下子增加了舆情、电商、情报等不太熟悉的新潮领域。没法子，马云不是说了，世界已经从信息时代(IT)变换到数字时代(DT)了，分析师也得与时俱进啊!
以前，我们都是从国外知名咨询公司采购研究报告，进行市场研究与战略决策。就像平行进口的电器和汽车一样，进口的报告产品质量和数据水平比较国产报告质量要好一些，但是价格过于高大上了，动辄好几万一份，还是美金。随着市场竞争日益激烈，公司一直都在降本增效了。我只好寻找一家国内大数据研究公司，一方面可以降低咨询成本，一方面我们需要切换到数据思维，逐渐戒掉之前的咨询思维了!
为了找到更好的数据供应商，我可真是煞费苦心啊!不眠不休地网上冲浪，调动身边一切可以调动的资源。做了一周的功课，没有遇到一个称心如意的数据合作伙伴，感觉这件事情比自己当初寻找老婆还有困难呢!
直到有一天，我和关系不一般的“董小姐”一起吃饭，她提到了一个据说很厉害的大数据服务运营商。我就问她，那家公司叫什么名字?她含含糊糊地回答我，那家公司据说……丈二和尚摸不到头脑，我一来气就不问她了!不就是一个公司名称，又不是你的三围信息，有什么值得保密的?
晚上回到家里，我继续网上冲浪，寻寻觅觅了老半天，把网页游戏和美女直播的时间都浪费了，还是没有找到她说的那家公司。迫不得已，我度娘了一下“据说”。出乎意料的是，奇迹的事情发生了!原来“董小姐”早就告诉我那家公司的名字——据说(datacall)，国内知名的大数据运营服务商。从头到尾地浏览了据说平台网站后，我突然有了柳暗花明又一村的感觉。
据说，目前覆盖了十大领域的行业研究方向，对于国民经济主要行业都有数据支持和研究功底，可以按照自己的需求进行行业选择。
据说，你可以提交自己的需求，然后采用需求众筹、产品众包的模式进行精益生产，用大数据的思维进行数据应用产品的设计，一切用数据说话，没有一点点伤痕。
据说，采用开放化的发展策略，对于时下新兴的热门研究方向，无论是情报舆情还是电商口碑，都有自己的研发团队，可以整合全网数据资源，进行系统化的分析研究。
据说，活用了互联网思维的发展模式，细颗粒度聚焦行业热点、痛点和风险点。通过降低研究维度，提高了研究深度和精度，极大地降低了研究报告的成本，让每一个中小微企业可以负担得起咨询费用。比如，我要做手机市场研究，可以从电商渠道、品牌和口碑三个维度分别进行定制化的数据应用产品，每个产品系列单位价格只有几十块钱，不必扛着一麻袋人民币去付款了!
第二天，公司研究部门和据说数据平台签订了谅解备忘录，终于告别了高成本、大部头、长周期的研究报告了;再也不用为了审批研究经费，跟财务部那帮家伙争吵得脸红脖子粗了!
据说，未来真的可以很美好!

⑸ 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据，所以进行大数据分析，很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的，采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行系统化的处理分析，提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤：
1、数据采集
明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。
2、文本清洗和预处理
文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。
3、分词
在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。
4、词频和关键词
词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。
5、语义网络分析
语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数字化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。
7、数据可视化展现
通过可视化展现形式，可直观呈现多维度数据表现，用于总结、汇报等。
想要快速进行大数据分析，可通过新浪舆情通实现，系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务，针对各行业还提供定制化大数据解决方案。

⑹ 电商专业以后的就业前景怎么样

电子商务的就业前景比较不错。从社会调查实践来看，绝大多数企业，多为中小企业，已陆续步入电子商务行列，采用传统经济与网络经济结合的方式生产经营，根据该现象，说明中小企业步入电子商务行列急需电子商务人才。
电子商务专业是融计算机科学、市场营销学、管理学、经济学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。随着互联网经济的蓬勃发展，电子商务的就业前景广阔。该专业毕业生可进入各类企事业单位或政府部门，从事电子商务运营管理与产品设计、电子商务智能营销、移动互联网应用开发、网站设计及程序开发、商业数据分析、互联网金融、跨境电商等工作。
一)、技术类人才岗位方向细分：
1、电子商务平台设计(代表性岗位：网站策划/编辑人员)：主要从事电子商务平台规划、网络编程、电子商务平台安全设计等工作。
2、电子商务网站设计(代表性岗位：网站设计/开发人员)：主要从事电子商务网页设计、数据库建设、程序设计、站点管理与技术维护等工作;
3、电子商务平台美术设计(代表性岗位：网站美工人员)：主要从事平台颜色处理、文字处理、图像处理、视频处理等工作。
(二)、商务类人才岗位方向细分：
1、企业网络营销业务(代表性岗位：网络营销人员)：主要是利用网站为企业开拓网上业务、网络品牌管理、客户服务等工作。
2、网上国际贸易(代表性岗位：外贸电子商务人员)：利用网络平台开发国际市场，进行国际贸易。
3、新型网络服务商的内容服务(代表性岗位：网站运营人员/主管)：频道规划、信息管理、频道推广、客户管理等。
4、电子商务支持系统的推广(代表性岗位：网站推广人员)：负责销售电子商务系统和提供电子商务支持服务、客户管理等。
5、电子商务创业：借助电子商务这个平台，利用虚拟市场提供产品和服务，又可以直接为虚拟市场提供服务。
(三)、综合管理人才岗位方向细分：
1、电子商务平台综合管理(代表性岗位：电子商务项目经理)：这类人才要求既对计算机、网络和社会经济都有深刻的认识，而且又具备项目管理能力。
2、企业电子商务综合管理(代表性岗位：电子商务部门经理)：主要从事企业电子商务整体规划、建设、运营和管理等工作。

⑺ 数据分析师的就业前景如何

要了解数据分析师的前景可以根据以下的方式来判断：

一、数据分析师通常分两类：

一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。

另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。

二、数据分析师的理想行业在互联网，从行业的角度来看：

1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。

2）其次是咨询公司（比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司），他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。

3）再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。

4）最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

⑻ 电商数据分析师需要哪些技能

成为一名数据分析师所需要具备的技能：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

⑼ 学习商务数据分析以后适合做什么工作

考了数据分析师可以从事以下职业：

1、互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。

2、咨询公司也需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。

3、金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。

4、电信行业，中国移动、联通和电信拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

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⑽ 数据分析师主要做什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训