（模块一）单元三 电子商务数据分析的流程

电子商务数据分析基础模块一电子商务数据分析概述CONTENT目录单元一认识电子商务数据及数据分析单元二电子商务数据分析的指标单元三电子商务数据分析的流程单元三电子商务数据分析的流程引导案例日常工作和生活中处处都有数据分析的存在。比如，消费者在购买不同商品前，经常会对其“性价比”进行简单分析。价格表现为固定的货币数字。性能则具体体现在商品质量、客户服务等客观因素和客户对该商品的需求程度等主观因素上。如果目标是购买“性价比”高的商品，并且可以量化各种影响因素，如商品的品牌、评价、销量、价格、优惠活动等，那么通过分析就可以直接做出购买决策。从这个例子可以大致了解数据分析中的一些要素，如分析目标、影响因素等。那么，电子商务企业又是如何做数据分析的呢?接下来就以某一入驻淘宝平台的商家为例，来看该商家在数据分析的时候具体要做哪些工作，并且如何一步一步实现。(1)在做店铺数据分析的时候，数据分析师第一步要做的是明确数据分析的目标和内容框架，梳理思路，然后把目标分解开来，确定想要达到的效果，应该通过哪种方法实现，做哪些图表，用哪些分析方法等。引导案例(2）明确了目标后，接着要做淘宝平台的数据采集工作。一般情况下，采用手动复制数据或者下载数据表的方法，如果上述方法无法实现，也可以利用爬虫工具采集。采集数据的途径很多，最常见的有生意参谋、店铺订单数据、淘宝排行榜数据等。(3)把采集到的数据进行加工整理，删除空值和无用值，并通过计算形成特定的数据形式，为数据分析做好准备。(4)利用数据分析工具建立模型，把数据更直观地展示出来，更加有效地传递信息并表达数据分析师的观点。经常做的各种Excel图表就属于数据展示和分析。(5）把得出的结论通过图文并茂的形式呈现出来，让店铺运营人员容易理解。好的分析报告一定要有解决问题的方案。数据分析人员需协助运营人员将这些方案推动落实，达到数据分析的目的。引导案例结合案例，思考并回答以下问题:(1）日常生活中哪些场景是需要借助数据分析来实现的?(2）总结数据分析人员是按照怎样的流程完成数据分析的?电子商务数据分析是基于商业分析目标，有目的地进行数据收集、整理、加工和分析，提炼有价值的信息的过程。一、明确数据分析目标在进行数据分析前，首先要明确数据分析的目标，然后根据数据分析的目标选择需要分析的数据，进而明确数据分析想要达到的效果。明确数据分析目标是确保数据分析过程有序进行的先决条件，同时为后续的数据采集、处理、分析提供清晰的方向。明确数据分析目标123将数据转换成便于观察、分析、传送或进一步处理的形式。从大量的原始数据中提取、推导出对企业运营有价值的信息，以作为企业后续运营和决策的依据。科学地保存和管理已经处理过的大量数据，以便人们能够方便而充分地利用这些信息资源。数据分析的目的一、明确数据分析目标明确数据分析目标如何具体开展数据分析从哪几个维度进行分析针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标。需要梳理分析思路并搭建分析框架，把数据分析目标分解成若干个不同的分析要点。一、明确数据分析目标二、数据采集通过统计调查或科学实验得到第一手或企业内部直接的统计数据。通过查阅资料、数据统计工具等获取数据。间接获取直接获取数据采集

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，其基本目的是从大量的、散乱的、难以理解的数据中抽取出对解决问题有价值的部分，并根据数据分析目标加工整理,形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。三、数据处理数据清洗数据转化数据提取数据计算1234对数据进行重新审查和校验的过程，其目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程，即将原始数据转换成为适合数据分析的形式。从数据源中抽取数据的过程对数据表中的数据有目的的进行加、减、乘、除等计算，以求最大化地开发数据价值、提取有用信息。三、数据处理数据分析是用适当的分析方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。四、数据分析Ecxel、SPSS、SAS、Python、R语言等，其中Excel中涵盖了大部分数据分析功能，掌握Excel的基础分析功能，就能解决大多数的数据分析问题。数据分析工具描述性统计分析、趋势分析、对比分析、频数分析、分组分析、平均分析、结构分析、交叉分析等等。数据分析方法四、数据分析数据可视化的部分，是如何把数据观点展示出来的过程。遵循各企业已有的规范原则外，根据实际需求和场景而定。饼图柱状图条形图折线图气泡图散点图雷达图五、数据展现金字塔图矩阵图漏斗图确定图表的表达主题选择合适的图表类型选择数据制作图表完成图表的美化检查是否真实反映数据检查是否完整表达观点123456图表制作步骤五、数据展现六、撰写数据分析报告撰写数据分析报告数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。通过数据分析报告，把数据分析的思路、过程、得出的结论及建议完整地呈现出来，供决策者参考。123结构清晰、主次分明，能使读者正确理解报告内容要图文并茂，让数据的表现形式更加生动活泼，提高视觉冲击力，帮助读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。要注重科学性和严谨性，通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果处理与分析过程的展示，让读者从中感受到整个数据分析过程的科学性和严谨性。六、撰写数据分析报告数据分析报告的一般结构数据分析报告示例六、撰写数据分析报告分析环节分析内容AI工具典型应用明确数据

分析目标确定分析核心需求、拆解分析维度、明确指标定义、划定分析范围需求智能拆解、指标体系自动搭建、分析目标合理性校验数据采集多源渠道数据对接、目标数据抓取、异常数据实时捕获自动爬取、多源数据对接、异常数据实时抓取数据处理数据清洗、数据预处理(指标运算、数据规整)智能识别异常数据、自动补全数据、批量清洗数据、自动生成计算逻辑、批量指标运算、多维度数据规整数据分析数据探索分析、流量分析、用户分析、商品/销售分析、诊断与归因、策略与预测自动生成图表、智能归因、快速定位数据波动原因、自动进行渠道分类、流量质量打分、用户行为路径还原、智能用户画像构建、行为偏好挖掘、留存预测、流失预警、销量预测、价格智能推荐、商品关联规则挖掘、自动诊断异常、多维度归因、根因智能分析、智能制定运营策略、投放优化建议、未来趋势预测数据展现多维度数据可视化、图表展示、交互展示一键生成可视化图表、自动排版、多维度交互展示撰写数据

分析报告提炼分析结论、梳理核心观点、呈现优化建议、规范报告格式自动生成分析结论、一键生成分析报告、报告格式自动规范、核心观点智能提炼数智工坊AI工具在数据分析各个环节的应用竞赛直达赛题一:电子商务数据分析的指标背景:结合所学指标分类及指标计算公式，研读题干并回答问题。要求:将选项中给出的指标归类，分别归入市场类指标、运营类指标、产品类指标中，如例题1所示;结合已知信息，运用指标公式进行计算，如例题2所示。例题1:下列指标中属于运营类指标的有（）。A.展现量B.下单转化率

C.点击率

D.件单价例题2:某店铺30天内销售收入为40000元，销售成本为25000元，则该店铺的毛利率为（）。A.25%

B.37.5%

C.50%

D.62.5%竞赛直达赛题二:数据分析指标确定背景:某休闲食品企业计划在“双11”电商大促期间，推出一款主打“健康低脂”的藜麦脆片，共有海盐芝士、藤椒青提、杨枝甘露三种口味，主要面向18-35岁的年轻消费群体，核心布局淘宝、京东和拼多多三大电商平台。为制定精准的定价策略、产品推广计划及库存备货方案，该企业需通过电子商务数据分析获取市场核心信息支撑运营决策，现需完成本次新品上市前的全维度数据分析工作，充分结合电商数据分析的指标、流程与方法，为新品“双11”上市落地提供科学依据。要求:确定本次新品上市数据分析的核心目标，并拆解3~4个具体分析要点，确定每个要点对应的分析指标，分析指标需涵盖市场类、运营类、产品类三大指标类型，运营类指标需细分为客户、推广、销售、供应链子类。数据新视域数据银行：让数据从“沉睡资源”变为“可运营资产”数据银行是借鉴金融业银行运营逻辑，以数据资产为核心运营对象的新型基础设施与服务平台。其核心价值在于实现数据的安全托管、合规确权、价值评估、可控流通与资产化变现，打通“数据资源一数据资产一数据资本”的转化闭环，从根本上破解行业内数据孤岛、确权难、定价难、流通难及隐私风险五大痛点。与传统数据库、数据湖等工具不同，数据银行并非单纯的数据存储或分析平台，而是数据资产化运营的核心中枢。其运行逻辑类似于金融银行的“存贷”模式：数据主体(个人、企业、政府等)将数据合规托管并完成确权登记，相当于数据“存款”;数据需求方在授权、合规、可追溯的前提下，付费使用、交易或基于数据开展建模应用，数据主体据此获得相应收益，如同“贷款”或“投资”回报。数据银行依托隐私计算、区块链、大数据与人工智能、云原生及分布式架构等关键技术，搭建全链路合规、安全、高效的运营支撑体系，最终实现数据“可用不可见”的核心目标。法治导航2025年12月18日，国家市场监督管理总局、国家互联网信息办公室联合公布《网络交易平台规则监督管理办法》,该办法自2026年2月1日起施行。作为专门规范网络交易平台规则的部门规章，其第三章“信息、网络和数据安全保护”聚焦平台信息与数据安全核心责任，针对信息发布规范、个人信息保护、第三方数据管理及未成年人特殊保护四大重点，作出了明确且具体的规定，进一步压实平台主体责任，衔接《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，为平台合规运营划定清晰边界。1.规范平台信息发布，防范违法不良信息传播2.明确