电商数据分析（微课版）课件 第1章 电商数据分析概述

第1章

电商数据分析概述电商数据分析（微课版

）目录CONTENTS1.1电商数据简介1.2电商数据分析的指标、流程与方法1.4大数据与人工智能在电商数据分析中的应用1.3Excel在电商数据分析中的应用1.5电商数据分析师的职业发展与能力提升综合实训——初次分析女装店铺数据1.1.1电商数据的类型3数字类数据是由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用数字和度量衡单位进行计量的一类电商数据，如支出600元、好评率96%、销售量15680个、质量3千克等就是数字类数据。1．数字右图所示为以数字显示的某网店部分商品在客单价、访客量、点击量、交易量、收藏量、加购量、点击率、转化率、收藏率、加购率，商家根据这些数据可以直观了解这些商品的销售情况。1.1.1电商数据的类型4文字图形类数据普遍应用在关键词分析、人群画像等场景中。下图所示为搜索“智能手机”关键词后显示的相关搜索词情况，其中红色圆点表示该关键词搜索量呈上升趋势，绿色圆点则表示该关键词搜索量呈下降趋势；圆点越大，搜索指数越高；圆点越靠近中央的蓝色圆圈，则表示该圆点代表的关键词与“智能手机”关键词的相关性越强。2．文字图形1.1.1电商数据的类型5图表类数据是经常用于数据分析的一种可视化电商数据类型，它将相对枯燥的数字转换为更为直观的图表。下图所示为通过折线图展示的某店铺某商品6月的客单价数据。3．图表1.1.2电商数据的特性61．容量特性容量特性可以理解为电商数据量的多少。分析数据时，必须在考虑电商数据容量特性的基础上，尽量收集基数大的数据，这样才能让分析的结果更为准确。2．种类特性电商数据具有明显的种类特性，如流量、转化、物流和售后等种类。通过不同的数据种类可以实现更多维度的数据分析。3．时效特性电商数据具有时效特性，无论是消费者的喜好和购物习惯，还是电商平台的各种规则等，都在不断发生变化，只有在分析电商数据时做到与时俱进，才有助于得出正确的结论，为店铺运营提供正确的思路和策略。目录CONTENTS1.1电商数据简介1.2电商数据分析的指标、流程与方法1.4大数据与人工智能在电商数据分析中的应用1.3Excel在电商数据分析中的应用1.5电商数据分析师的职业发展与能力提升综合实训——初次分析女装店铺数据1.2.1电商数据分析的指标8流量类指标是指反映店铺流量的数据，通过这类指标可以掌握店铺的流量情况。右表所示为常见的店铺流量类指标。1．流量类指标1.2.1电商数据分析的指标9交易类指标可以反映店铺的成交转化情况。左表所示为常见的店铺交易类指标。2．交易类指标1.2.1电商数据分析的指标10商品类指标主要反映店铺内商品的销售、收藏、加购、下单等方面的情况。下表所示为常见的店铺商品类指标。3．商品类指标1.2.1电商数据分析的指标11除上述几类指标外，电商数据分析还经常涉及服务、评价、物流等方面的指标。下表所示为常见的店铺其他指标。4．其他指标1.2.2电商数据分析的流程12电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策为终点。基于此，可以按照以下步骤，通过常规分析流程来处理数据。1．常规分析流程挖掘业务含义制订分析计划拆分查询数据提炼业务洞察结果生成业务决策1.2.2电商数据分析的流程132．内外因素分解分析流程进行电商数据分析时，数据指标会受到很多因素的影响，这给分析任务带来了困难。内外因素分解四象限图如左图所示。1.2.2电商数据分析的流程143．DOSS分析流程DOSS分析流程是从一个具体问题推导出整体影响，利用单一解决方案找到一个规模化解决方案的数据分析思路，如下图所示。1.2.3电商数据分析的方法15所谓直接观察法，是指利用各种电商数据分析工具的分析功能，直接观察数据的发展趋势，找出异常数据，对用户群体进行细分等。借助这些工具强大的数据分析功能，直接观察法可以有效提高信息处理的效率。1．直接观察法某短视频直播平台的商品数据大盘1.2.3电商数据分析的方法162．AB测试法所谓AB测试法，就是用不同的方案布置某一项工作，然后通过对效果的对比分析，找出其中更好的方案。AB测试法的经典应用案例就是电商平台中商品主图的效果测试，其原理是通过两种主图的推广数据对比，将点击率低的主图换为其他主图，再进行数据对比，如此反复，直至挑选出点击率最高的商品主图。AB测试法的优点在于可控，它建立在原有方案之上，即使新方案效果不佳，也可以沿用旧的方案。1.2.3电商数据分析的方法173．对比分析法对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，来查找不同数据之间的差异，以了解各方面数据指标的分析方法。对于电商数据而言，对比分析法可以从以下4个方面入手。不同时期的对比与竞争对手或行业对比优化前后的对比活动前后对比

添加文本4个方面1.2.3电商数据分析的方法184．转化漏斗法转化漏斗法也是较为常见和有效的电商数据分析方法之一，无论是注册转化漏斗，还是下单转化漏斗，应用都非常普遍。使用转化漏斗法时，一般需要关注以下3点。从开始到结尾整体的转化效率。每一步的转化效率。哪一步流失用户最多，流失用户的原因是什么，流失的用户具有哪些特征。注册转化漏斗示意1.2.3电商数据分析的方法195．七何分析法何时何地何人何事何因如何做何价七何分析法也叫5W2H分析法，这种方法通过主动建立问题，然后找到解决问题的线索，有针对性地分析线索，最终得出结论。例如分析网店的人群画像时，如果找不到切入点，就可以利用七何分析法进行引导。1.2.3电商数据分析的方法206．杜邦拆解法杜邦拆解法基于杜邦分析法的原理，后者是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合分析企业财务状况，评价企业赢利能力和股东权益回报水平，其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。网店销售额杜邦拆解法分析结构目录CONTENTS1.1电商数据简介1.2电商数据分析的指标、流程与方法1.4大数据与人工智能在电商数据分析中的应用1.3Excel在电商数据分析中的应用1.5电商数据分析师的职业发展与能力提升综合实训——初次分析女装店铺数据1.3.1电商数据的获取与清洗22使用Excel的数据获取功能可以获取各种不同类型的数据，如以下3种，这为清洗与分析数据提供了便捷。1．电商数据的获取获取文件数据A获取数据库数据B获取网站数据C1.3.1电商数据的获取与清洗23清洗电商数据是指对获取的数据进行纠正、完善等操作，以确保数据的完整性、一致性和准确性。其中常见的清洗操作包括以下4种。2．电商数据的清洗处理缺失数据修复错误数据统一数据格式清洗重复数据ABCD1.3.2电商数据的计算、分析与预测24在Excel中计算电商数据时，公式和函数起到了至关重要的作用。Excel可以让用户自主编辑公式，同时内置了大量的函数供用户使用，从而方便了数据的计算。1．电商数据的计算●

公式的组成：Excel公式是指能够完成一系列数学运算、逻辑判断和文本处理等操作，且能够计算并返回特定结果的对象。如右图所示。●

公式的使用：输入公式时，首先需要选择目标单元格，然后在编辑框（位于工作表列标上方）中输入“=”，并依次输入公式的其他内容，如果需要引用单元格地址，则可通过单击单元格快速引用，完成后按【Enter】键，或按【Ctrl+Enter】组合键，或单击编辑框左侧的“输入”按钮确认输入。1.3.2电商数据的计算、分析与预测251．电商数据的计算●

函数的组成：与公式不同，Excel函数具备特定的语法格式，要想利用函数完成数据计算，就需要遵从函数的语法格式进行操作。如右图所示。●

函数的插入：如果对函数的语法格式比较熟悉，则可以像输入公式一样，选择单元格后在编辑框中直接输入函数内容；如果对函数的语法格式不熟悉，则可以通过插入的方式使用函数。1.3.2电商数据的计算、分析与预测26在Excel中，用户可以利用其强大的排序、筛选和分类汇总功能对电商数据进行简单分析，也可以利用Excel内置的各种数据分析工具对数据进行专业的统计分析、相关分析等，以找出数据中潜藏的价值信息。2．电商数据的分析排序01筛选02分类汇总03专业分析041.3.2电商数据的计算、分析与预测27Excel具备一定的数据预测功能，能够在一定程度上帮助商家了解数据的发展变化趋势，以便提前采取合理的应对措施。如右图所示。右图表中橙色部分的折线便是预测的变化趋势，中间较粗的折线为趋势预测，上方较细的折线为置信上限趋势，下方较细的折线为置信下限趋势，理论上未来一年各月销售额数据便在这个区间范围变化。3．电商数据的预测1.3.3电商数据的可视化28图表是Excel中非常重要的数据可视化工具，它能够将数据以图形的形式展示出来，使需要传递的内容更加生动且易于理解。借助图表可以更好地发现数据之间的关系和趋势，从而做出更准确的判断，这对商家制定各种运营策略十分重要。1．图表的应用01创建图表02应用图表样式03调整图表大小和位置04调整图表布局05调整图表格式06设置图表字体1.3.3电商数据的可视化29数据透视图是一种交互式的图表，其只需利用表格中现有的项目便可建立满足各种需要的图表，这极大地简化了数据的分析工作。2．数据透视图的应用●

创建数据透视图：创建数据透视图的方法为，选择数据源所在的单元格区域，在【插入】/【图表】组中单击“数据透视图”按钮，打开“创建数据透视图”对话框，在“表/区域”文本框中一般会自动引用数据源所在的单元格区域地址，如果创建前未选择数据源所在的单元格区域，则需要手动引用数据源所在的单元格区域地址。●

添加与删除字段：数据透视图的内容与字段相关，在“数据透视图字段”任务窗格中可以根据需要随时添加或删除字段，从而控制数据透视图中显示的内容。●

设置字段：添加到数据透视图中的字段是可以根据需要进行设置的。目录CONTENTS1.1电商数据简介1.2电商数据分析的指标、流程与方法1.4大数据与人工智能在电商数据分析中的应用1.3Excel在电商数据分析中的应用1.5电商数据分析师的职业发展与能力提升综合实训——初次分析女装店铺数据1.4.1大数据在电商数据分析中的应用31大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件或工具进行捕捉、管理、处理的数据集合，它具有数据体量巨大、数据类型多样、处理速度快、价值密度低等特点。其常见应用体现在以下几个方面。0102030405构建消费者行为画像商品动态定价提升竞争力精准预测市场需求优化消费者体验1.4.2人工智能在电商数据分析中的应用32人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术学科。自动化数据清洗与预处理情感分析和舆情监测构建智能推荐系统智能数据挖掘和模式识别预测分析和决策支持风险识别和安全管理目录CONTENTS1.1电商数据简介1.2电商数据分析的指标、流程与方法1.4大数据与人工智能在电商数据分析中的应用1.3Excel在电商数据分析中的应用1.5电商数据分析师的职业发展与能力提升综合实训——初次分析女装店铺数据1.5.1电商数据分析师的职业发展路径34随着电商行业的蓬勃发展和电商数据的不断增长，电商数据分析师的职业前景十分广阔。尽管不同的电商数据分析师的职业发展路径有所不同，一般可以归纳为以下几个阶段。01初级数据分析师02中级数据分析师03高级数据分析师04数据分析团队管理者1.5.2电商数据分析师的能力提升要素35要想成为一名优秀的电商数据分析师，需要提升专业知识技能、业务理解能力、沟通协作能力和其他综合能力。专业知识技能业务理解能力沟通协作能力其他综合能力ABCD目录CONTENTS1.1电商数据简介1.2电商数据分析的指标、流程与方法1.4大数据与人工智能在电商数据分析中的应用1.3Excel在电商数据分析中的应用1.5电商数据分析师的职业发展与能力提升综合实训——初次分析女装店铺数据综合利用Excel的函数、排序、分类汇总、图表等功能，分析女装店铺一周内不同类目商品的访客数占比情况。通过实训初次体验电商数据的分析过程。实训目标综合实训——初次分析女装店铺数据实训思路本实训的操作思路如下。（1）计算访客数。通过输入的方式，