2016电商数据分析

电商Sales数据分析Case(甲骨文数据来源于Kaggle的电商 data set中文在线资源库，英国在线零售商2010年12月1日至2011年12月9日的在线销售数据，本。

摘自:YiShop 电商系统要构建电商 数据分析的基本指标体系，主要分为八大类指标。1.总体运营指标:控制流量、订单、总体销售业绩和总体指标，至少是运营指标。2.网站流量指标:分析访问你网站的访问者。基于这些数据，你可以改进网页，分析访问者的行为。3.销售转化率指标:分析从下单到付款全过程的数据，帮你提高商品转化率。

4.客户价值指标:这里主要是分析客户的价值，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.商品指标:主要分析商品的种类，哪些卖的好，库存情况，建立关联模型分析出那些商品同时卖出的概率比较高，捆绑销售有点像啤酒喝尿布的故事。6.营销活动指标，主要监测某活动在电商网站上的效果，监测广告投放指标。

数据来源于Kaggle的电商数据集Theucimachienelearning Repository，英国在线零售商2010年12月1日至2011年12月9日的在线销售数据。公司主要销售各类礼品，客户多为批发商。使用Oracle对数据进行处理和清洗，通过RFM模型、复购率、消费生命周期等分析用户维度，利用ABC分类、退货率等维度进行分析，结合Excel图表进行可视化展示，为精准营销和个性化服务提供支持。

创建一个备用表new_ecommerce，并将旧表中的数据添加到备用表中。原始数据栏、重复数据栏和5268个重复值被删除。检查缺失值CustomerID中是否有缺失值栏，以及描述中是否有1454缺失值。数据太大了，不可能全部删除。描述产品描述不是项目分析，所以请不要处理。

Category II电商具体定义是指在今日头条、广点通、Aauto更快等移动资讯平台上，依靠优质广告流量销售单品，交易形式以包邮、货到付款为主的商家。第二类电商的关键是产品选择、交付和物流。所以对于个人或者小企业来说，一定要了解清楚引纬中心，中间894，622之后984。大数据时代，电商企业更需要关注数据背后的问题，而不是产品。比如，除了所有企业都关注的财务数据和行业竞争环境数据，电商企业更应该关注:1。网站运营数据:PV、UV、评论数、跳出率、新用户注册购买率、广告转化率、每用户平均获取成本等。，SEM流量比；2.用户数据:网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据。

1。浏览和创建订单，支付订单转换；二、商品浏览、添加购物车、提交购物车、创建订单、支付五步转化趋势；3.两个时间区间商品销量、金额、客单价对比分析；第四，网站首页和渠道页用于浏览商品、创建订单、转换支付订单；第五，网站首页、频道页浏览商品、添加购物车、提交购物车、创建订单、支付五步转化趋势；第六，网站页面的广告位用于浏览、创建和支付商品订单；

流量转化数据，访问ip的访问页面，可以通过第三方工具机顶盒监控电商的来源渠道进行转化；搜索引擎免费/付费关键词转换数据；广告转化数据监控；并监控和分析EDM和SMS。独立访客(UV)、页面浏览量(PV)和转化率也与同期相比，与过去相比。一般这五个数据。看不看都没关系。这个就比较好说了。

该指标显示了活动强度和形式的短期激增。它可以告诉你，你的活动传递了多少“新用户”，影响了多少“新用户”。这些新用户知道你在做什么，但不代表你的产品一定对他们有价值。显然，需要综合考虑新用户的留存和转化。科学的数据分析可以无限逼近客户的真实意愿，数据分析可以引导运营者发现问题，找出可能造成劣势的原因，从而优化列表页面的体验，提高首页流量分配、购买决策路径等效率。，最终提高用户的转化率。

核心指标:UV、转化率、客单价、毛利率、ROI提升、重复购买率。在核心指标的基础上，逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做出细化指标；同时监控内部运营绩效:客服、货物、仓储物流等。数据分析有两个层次:一是网站数据分析，针对产品。围绕产品如何工作进行闭合路径分析。得出产品点击是否流畅，功能显示是否完善的结论。

你可以试试淘宝的魔镜直通车，或者用大数据魔镜直观的分析你收集的数据。这两个产品是不同的，魔镜直通车是淘宝用的，大数据魔镜是阿里的团队做的。它是一个独立的大数据可视化分析工具，后者包括永久免费的云平台版本、同样离线免费安装的基础企业版、收费的标准企业版、支持大/小数据的高级企业版。根据自己的不同需求选择两个工具。