5分鐘帶你了解電商數(shù)據(jù)分析，五大思維，八大指標！

時間：2023-03-15 23:20:01 | 來源：電子商務

時間：2023-03-15 23:20:01 來源：電子商務

1.何為數(shù)據(jù)分析？

其實，數(shù)據(jù)本身并無價值，數(shù)據(jù)分析的過程就是在每日運營產(chǎn)生的一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，簡而言之，數(shù)據(jù)分析就是將無價值的數(shù)據(jù)變成有用的信息。
那么有人就會問了，如何能將無價值的數(shù)據(jù)變成有用的信息呢？

2.數(shù)據(jù)分析五大思維

a.對比

如果我們只看今天運營產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，其實并沒有什么價值。但當我們把今天的數(shù)據(jù)和昨天的數(shù)據(jù)作對比，或者把這個月的數(shù)據(jù)和上個月的數(shù)據(jù)作對比，這才能將數(shù)據(jù)有用化。

b.拆分

電商運營中，銷售額這個指標是非常重要的。如果今天的銷售額是昨天銷售額的50%，你會如何找出造成該結果的原因呢？

我們可以用拆分的方法，銷售額=成交用戶數(shù)*客單價，還有 成交用戶數(shù)=訪客數(shù)*轉化率，我們可以通過指標拆分，發(fā)現(xiàn)今天銷售額降低的原因出在哪里。是訪客數(shù)低了，還是轉化率低了，還是客單價高了，最后我們再根據(jù)實際情況作出對應的策略調(diào)整。

c.降維

當我們指標維度太多時，可以去掉一些可由其他維度計算得到的維度。例如：成交用戶數(shù)=訪客數(shù)*轉化率，我們可以在這三個維度中三選二。或者運用主成分分析（PCA）、線性降維（LDA）等機器學習方法。

d.增維

俗話說，有增必有降。當我們已有的指標不能很好的解釋問題的時候，我們可以利用其它維度指標通過計算進行增維。例如：很多人把 搜索指數(shù)/寶貝數(shù)=倍數(shù) ，用倍數(shù)指標來衡量一個詞的競爭度。這就是通過搜索指數(shù)和寶貝數(shù)兩個指標增維了倍數(shù)這個指標。

事實上，想要降維和增維，需要我們對指標所代表的實際意義有充分的認識，這才是有用的。

e.假設

當我們看不清楚結果時，我們可以用假設的方法，選用幾個可能的結果，假設是這些結果，再分析可能產(chǎn)生這些結果的原因會是什么。這也是逆向思維的方法。

3.電商運營八大指標

為了讓大家熟記這些指標，我直接上圖。這些指標是電商數(shù)據(jù)分析人員必須掌握的指標，當你能做到一看到其中之一個指標的異常變化就知道背后所代表的含義時，你就是一個高級電商數(shù)據(jù)分析師了！

最后，本人是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習領域愛好者。目前還是一名大學生，也希望今后從事電商數(shù)據(jù)運營方向，歡迎關注個人公眾號：Python數(shù)據(jù)挖掘之路

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