淘宝电商数据分析，电商数据分析的常用方法主要有

电商公司如何分析数据呢？不废话了，咱们开门见山。都是实用的内容。首先纠正一下你的想法：数据分析不需要很多工具。基本的Excel 数据透视表、图表可视化和其他基本操作就足够了。高端统计和软件（如spss、Python、R 语言等）已经足够了。如果是BI工具的话，就会处于高级水平，这个会在后面介绍。 1、电商数据分析应该重点关注什么？简单来说就是人、事、地。

人：用户属性、用户质量等用户数据商品：商品数据、库存、销量、售后数据、评价数据等字段：包括各种东西，但也可以将人和商品以外的东西定义为领域，不能局限于特定部分。 2、获取数据这里需要注意的一点是，在进行数据分析时，只看一天的数据是没有意义的。对于电商数据尤其如此，但我建议大家简单分析两个时间段的数据：促销期和日常期。促销期：618、双11、双12等常规周期，年末促销、年中促销等：这个随便做，样本数据不够可以加大样本量。这可能是由不准确的数据引起的错误。

3、数据分析方法我有一个朋友是做EC的数据分析的，他刚进公司的时候负责上报数据，以前的数据只有销量和订单量，还有库存等特殊基础数据获得诸如毛利润、单价、单价等数据，并使用这些数据来创建图表。但这已经不可能了。如今，规模稍大的公司都有自己的数据仓库。它包含的数据维度是多维的。如果你不学习如何做它们，你将无法处理它们。常用的有哪些呢？ 1、RFM模型数据分析初学者必看！ 10分钟构建RFM客户价值模型，立即学习2.关联分析数据分析|如何利用BI工具挖掘每个产品的潜在关联价值

3. 聚类分析聚类分析是精细会员管理和精细营销的基础，做好它可以为您的公司带来巨大利益。

掌握以上三种方法，开始分析EC数据。更多高级信息，请参阅《大学毕业生靠这个电商分析流程，月入30万元，推荐您收藏》。理解EC网站数据分析的六轴分享超全面的EC数据索引体系，对年终数据分析很有用数据分析项目详解！附带数据源的电子商务平台上的人、事、网站的实用分析

4. 数据分析流程1. 查看全部数据，比较活跃期和正常期的流量。

2. 细分数据我们来分析一下流量来源，例如首页模块、详情页、静态页、结果页、日常活跃游戏等等。

我附上我的分析过程。

3. 通道数据

所谓分析渠道，是分析单个产品槽位的流量分布，需要考虑到槽位的曝光度、点击量和槽位数量，并进一步考虑槽位的价值、单价相关。您可以合并客户、转化率等。同样，我的分析过程如下：

5. 数据分析工具

Excel：vlookups、数据透视表、数组、sumif等常用公式SQL：增删改查、与Python结合：进行数据清洗、数据提取等FineBI：数据图表、可视化轻松进行数据清洗Excel和FineBI的基础知识足以操作电子商务，但中间两者需要专业数据分析师来学习，只起到次要作用。 Excel 和FineBI 工具在紧要关头确实很有用。 Excel的话题就省略了，FineBI是一个数据分析工具，比Excel更方便，即使数据量不是很大也可以使用，也可以组合使用，只需要将Excel导入到FineBI中即可点击。

在进行数据分析时，Excel可能需要编码，但FineBI不需要任何编码。通过拖放数据字段和自动绘图，您可以摆脱可视化泥潭，腾出更多时间和精力去做更有意义的工作。事物。

生成可视化的过程如下。

以上所有照片均使用FineBI 创建，不到20 分钟即可完成。 EC数据分析还是蛮难的，但是如果按照上面的方法和工具的逻辑慢慢学习，从初学者到高级就不会有问题。