電商如何做數(shù)據(jù)分析？

　　直接開門見山，不說廢話，都是干貨。

　　首先，糾正大家的一個想法：數(shù)據(jù)分析并不是要對工具有太多的要求，會基本的Excel數(shù)據(jù)透視表，圖表可視化等基本操作即可，至于高端點的spss，Python，r語言等統(tǒng)計和BI工具來說是進階的水平，這個下面再說。

　　一、電商的數(shù)據(jù)分析應該圍繞什么展開？

　　總結一下，就是3個：人、貨、場。

　　人：用戶數(shù)據(jù)，比如用戶屬性，用戶質(zhì)量

　　貨：商品數(shù)據(jù)，庫存，銷量，售后數(shù)據(jù)，評價數(shù)據(jù)等

　　場：這個包含的東西比較多，凡是不屬于人和貨的，你都可以把它定義為場，不能局限于某一部分。

　　二、數(shù)據(jù)獲取

　　這里說一個點，做數(shù)據(jù)分析是不能只看一天的數(shù)據(jù)的，沒有意義，需要關注長期和整體。

　　電商的數(shù)據(jù)更是這樣，這里我給個建議，兩個時期：促銷期和日常期，分析這兩個階段的數(shù)據(jù)就可以了。

　　促銷期：618，雙11，雙12，年底大促，年中大促等

　　平常期：這個就隨便取了

　　如果樣本數(shù)據(jù)不夠，完全可以擴大樣本數(shù)量，不然會存在數(shù)據(jù)不準確而帶來的誤差。

　　三、數(shù)據(jù)分析方法

　　我有個做電商數(shù)據(jù)分析的朋友，剛剛進公司的時候負責報表數(shù)據(jù)，當時才入行，做的分析數(shù)據(jù)就只有銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎的數(shù)據(jù)，然后用這些數(shù)據(jù)作出一些圖表來。

　　但現(xiàn)在這種不行了，現(xiàn)在稍微大一點的公司都有自己的數(shù)據(jù)倉庫，里面的數(shù)據(jù)維度是多維的，不掌握方法是搞不定的，具體有哪些常用的？

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　　2、關聯(lián)分析

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　　3、聚類分析

　　聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎，做好聚類分析，對企業(yè)將有很大的益處。

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