电商数据分析报告，电子商务该如何做数据分析如何数据分析入门从各项指标表象进入
来源：整理 编辑：强盗电商 2023-02-23 16:21:41
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1，电子商务该如何做数据分析如何数据分析入门从各项指标表象进入
电商数据分析可以借助第三方分析工具（如：siteflow)，提取数据再用excel、spss软件进行分析，数据分析指标，分析系统中都有。不过最后具体分析还是需要有专业的知识背景的。
2，电商怎么做数据分析
电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。3、多维度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异。4、对比分析法：通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。5、假设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。
3，从哪里能看到电商的行业数据分析报告
原标题：2019年中国电子商务行业市场分析：10年增长10倍，社交电商成为最大蓝海市场我国网络零售交易规模连续多年稳居世界第一2019中国国际电子商务博览会正在浙江义乌举行。作为主办方的中国国际电子商务中心相关负责人介绍说，我国电子商务发展规模和模式丰富程度，都已经遥遥领先其他国家，在网络零售交易额方面，已经连续多年稳居世界第一。2018年中国电子商务交易总额超30万亿，10年增长10倍据前瞻产业研究院发布的《中国电子商务行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2008年中国电子商务交易总额仅仅达3.4万亿元。2010年中国电子商务交易总额超4万亿元。到了2013中国电子商务交易总额突破10万亿元。截止至2017年全国电子商务交易额达29.16万亿元，同比增长11.7%。其中商品、服务类电商交易额21.83万亿元，同比增长24.0%;合约类电商交易额7.33万亿元，同比下降28.7%。预计2018年中国电子商务交易额将达37.05万亿元。进入2018年底，中国电子商务交易总额超30万亿元，达到了31.63万亿元，2008-2018年这十年期间增长了10倍。2008-2018年中国电子商务交易额统计情况数据来源：前瞻产业研究院整理在网上零售规模方面，中国网上零售规模从2008年的0.13万亿元猛增到2018年的9万亿元。中国已连续多年成为全球第一大网络零售大国。2008-2018年我国网络零售市场交易规模统计情况数据来源：前瞻产业研究院整理中国国际电子商务中心副主任姚广海表示，不仅仅是规模在世界遥遥领先，同时我们在电商模式的丰富程度，在电商覆盖的领域，都是领先于世界(其他国家)的，同时直接影响电商发展的网上支付和物流快递这两个环节，我们在世界上更是遥遥领先。专家表示，在拉动消费方面，电子商务的作用巨大。回顾过去几年中国电子商务的发展成就，无疑跟信息技术的进步是分不开的。4G技术的发展，给移动互联网带来了便捷性，也带动了手机端消费模式的兴起。即将到来的5G技术可能会带来更大的应用市场。中国电子商会秘书长彭李辉表示，比如说万物互联，我们的车联网，所有的出行、无人驾驶，都可以做到零延时的信息传递。未来在5G环境下面的一些直播短视频，因为短视频崛起之后，(对)带动销量有很大的帮助，通过视频的角度，能够初步了解商品的功能，精准找到需求。跨境电商为双边贸易发挥作用近年来，随着“一带一路”建设的不断深入，中国与沿线国家在电子商务领域展开了广泛的交流与合作，跨境电商不断深耕。俄罗斯驻华商务代表处高级专员亚历山德拉·加拉甘现场分享的数据显示，2018年俄中两国贸易额首次突破1000亿美元，双边贸易额达到1070亿美元，同比增长27%。其中，2018年两国跨境电商贸易额已超过40亿美元，同比增长23%，两国客户收到超过3亿个包裹。她说，俄罗斯的主要外国电商平台是中国，从包裹数量来看90%的海外包裹来自中国，从金额上看中国占俄罗斯海外网购的50%。2018年6月两国共同签署“关于电子商务合作的谅解备忘录”，电子商务在双边经贸关系中发挥着越来越重要的作用，同时也是吸引中小企业参与双边经贸合作的重要手段。中非电子商务有限公司董事长侯志刚认为，数字经济的发展已成为一种必然趋势，电子商务有助于企业积极应对数字贸易壁垒，成为企业抓住数字贸易发展新机遇的重要载体。社交电商成新的市场风口针对近两年社交电商以其裂变式的成长速度不断刷新市场认知，成为新的万亿市场风口。国美零售控股集团副总裁李欣表示，随着中国城镇化率的不断提升，“拼多多”的崛起就很好证明了中国还有很广阔的未被开发出来的电商发展空间。社交电商是大的蓝海，是有温度的，下一步国美很重要的切入点就是社交电商。据悉，国美于2018年4月开始上线和试运营旗下社交电商平台国美美店，截至2018年底，GMV(网站成交金额，包含付款和未付款两部分)43亿，服务用户超过190万人。
4，怎样用数据分析分析出大数据处理对电子商务的影响
看每项数据变化是否会引起电子商务的变化，数据增加是否会引起电子商务数据的增加或减少，就可以看出对电子商务的影响。宏观上的政策发展情况行业的现实数据与预测报告竞争对手的发展情况与预测报告自身现有的运营数据报告与预测自身的投资意向与发展规划
5，从哪里能看到电商的行业数据分析报告
2019年618洗衣机品牌行业数据简析回顾慢慢买大数据中心深入对比天猫和京东市场，在2016年618促销季22~25周（5.27~6.23）的表现情况：从市场规模、品牌竞争力、价格区间、畅销机型等维度解析，帮助大家观测了解洗衣机市场行情变化。618促销季市场规模及同比6.18大促已落下帷幕，洗衣机市场以大幅增长收官，回顾今年的促销季明显节奏拉长，洗衣机市场持续放量，呈超预期迅猛增势，相较去年，销量同比增长35.6%，销额同比增长30.9%，产品价格结构下沉，导致整体均价下跌了3.5%两大平台销售节奏不同，天猫市场发力点集中在23~25周(6.3-6.23)，整体表现抢眼，连续2周零售额规模大幅度增长，京东市场则是“促销期错位”，影响零售额规模走势大起大落，自预热期22周(5.27-6.2) 就开始发力，在22周（5.27~6.2）零售额攀升到小高峰。然而到了23周(6.3-6.9)，随着天猫市场迅势放量冲高，京东受到冲击走下坡趋势，两大平台销额走势拉开差距。24~25周（6.9~6.23）又开始回温攀升，纵观京东市场的销售情况可谓“一波三折”品牌竞争力表现促销季，头部品牌在京东市场的整合资源能力更强，海尔、小天鹅两大品牌的零售额功劳占比接近70%的市场份额，而美的则在天猫市场表现稍显优势，外资高端品牌西门子在两大平台均衡发力，销额势均力敌几近重合价格结构表现线上洗衣机市场全品类价格下沉，这也是刺激洗衣机市场大规模增长的主要原因。因受电商平台特性、及618促销活动的影响，产品品类宽度更宽，相比线下，低成本高效率更容易吸引低端、小众产品聚集。低端价格产品仍是大众主流选择。细分两大电商平台在618促销季的价格结构变化，京东自预热周22周(5.27-6.3) 起，价格机构持续下探，到大促周25周(6.17-6.23) 价格所有上浮，中端产品（2500~3999）价格结构较稳定，高端产品销量市场份额压缩紧张。而天猫价格结构上调，中高端价格产品市场崛起，持续增量成为影响零售额激增的主要因素之一这是618电商行业细分品类数据分析报告的一部分，想要获取报告，关注一些大数据分析系统的官网和公众号，一般都会定期发布免费的数据报告。
6，请教电商行业的数据分析不同点
做电商数据分析一般都会借助第三方的分析工具，这样了解的数据可能会更清楚和透彻，而且数据也比较全面，我们正在用99click旗下的siteflow系统，是专门针对电商网站做数据分析的，推荐使用。
如果想从相对简单的角度入手，那就从操作的层面来说，就是你说到的出入库分析。如果要从流程来说，那就说说库存管理。很多电商已经或是即将死在库存上。
7，电商网站怎么做数据分析
电商网站数据分析，这个比较大的话题，建议你可以从几个方面去考虑，包括流量分析、网站运营、转化分析、广告管理、会员分析、业务分析等多个角度去分析，选择多个维度去系统分析，最好选择使用分析工具，形成数据报告，99click旗下的siteflow系统还不错，功能比较强大，数据指标比较全面，可以试试。确认网络流量 实际用户量 日均增长用户 日均增长流量 等等
8，电商网站如何做数据分析
你可以试试淘宝的魔镜直通车，或者把自己的收集的数据使用大数据魔镜进行可视化的分析，这两个是不一样的产品，魔镜的直通车是淘宝用的，大数据魔镜是阿里出来的团队做的，独立的大数据可视化分析工具，后者包含永久免费的云平台版，同样免费的离线安装的基础企业版，收费的标准企业版，高级企业版，支持大数据分析处理的hadoop版。两个工具根据你的不同的需求选择。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，推荐大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，永久免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳
9，如何做电商数据分析
目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表供领导参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。 据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。 电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：1. 建立完整的数据追踪体系2. 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题3. 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进一、首先建立数据追踪体系。电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：1. 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据2. 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据3. 社交媒体：社交媒体后台数据4. 展示类广告投放 广告投放平台数据 等二、分析从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题三、提出解决方案根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，推荐大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，永久免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳
10，电商数据分析应该从哪些方面进行分析
我一直在问答谈运营技术。但是我认为，我最强在于数据跟视觉。我认为，竞争到最后，运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。今天我们恰巧有时间来谈谈数据。什么是数据分析思维？数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。我举个例子：你经常来我店铺购买姨妈巾。你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。这就是数据分析的基本思维。学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。那么做数据分析。需要明白几个东西。1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。好，你告诉我要做满100减10元。嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。我就谈谈数据分析的框架，我估计这些东西别人懒得讲，所以我讲一下。至于什么工具看什么数据让别人讲吧。码字有些累。谢谢从统计学入手，分析都是建立在统计的基础上的。然后学习数据分析的工具和技术方法。
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