
數(shù)據(jù)分析系列篇:電商中數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
談到零售,以淘寶、天貓、京東、Amazon為代表的電商公司,與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析保持著密不可分的關(guān)聯(lián)。而他們的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用都有哪些呢?
1.網(wǎng)站分析(流量分析)
記得很久之前藍(lán)鯨寫(xiě)過(guò)新手如何學(xué)習(xí)網(wǎng)站分析,現(xiàn)在也回顧下。
Web分析人員應(yīng)該具備的5個(gè)基本素質(zhì) 1. 需要了解互聯(lián)網(wǎng)。2. 你需要知道一些網(wǎng)頁(yè)技術(shù)的基本概念。3. 你需要會(huì)用一些最基本的工具。4. 你需要學(xué)習(xí)最基本的WA概念和定義。5. 你要有商業(yè)意識(shí)(Business Sense)。
進(jìn)行網(wǎng)站分析當(dāng)然要使用網(wǎng)站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics,或者更好能知道Omniture,WebTrends之類(lèi)。除了知道,你最好還要能會(huì)用其中的某一個(gè)。我建議新手從Google Analytics開(kāi)始,免費(fèi)工具,實(shí)施簡(jiǎn)單,而且界面也簡(jiǎn)單,非常適合入門(mén)級(jí)用戶(hù)。
WA的基本概念包括什么是visit,什么是PV,什么是bounce rate,什么是time on site……。想要知道這些,可以看英文的Avinash的博客,具體內(nèi)容零散在他的博客的很多文章中(你可以直接點(diǎn)擊他博客的site map,不過(guò)他的site map更新比較慢,新文章可能還沒(méi)有被列入)。如果你想知道一些國(guó)際通用的WA概念和定義,你可以去WAA(WA聯(lián)合會(huì),Web Analytics Association)這個(gè)民間協(xié)會(huì)組織看看,IAB(互動(dòng)廣告協(xié)會(huì))也有相關(guān)內(nèi)容。當(dāng)然,多閱讀是很重要的,Avinash有一些他推薦的博客,大家沒(méi)事兒隨便挑幾個(gè)閱讀,會(huì)有收獲。
有沒(méi)有好書(shū)推薦?中文的書(shū)籍其實(shí)還沒(méi)有太好的。Avinash的”Web Analytics One Hour A Day”是為數(shù)不多(也是我唯一知道)的翻譯為漢語(yǔ)的書(shū)籍。因此我建議大家在互聯(lián)網(wǎng)上尋找一些英文的書(shū)籍,比較推薦Google Analytics Short Cut(感謝Kurt的推薦),以及Web Analtyics Dumb Book。
圍繞流量分析這塊,有網(wǎng)站流量分析日、周、月報(bào)告,也有很多網(wǎng)站流量監(jiān)控報(bào)告。GA、百度統(tǒng)計(jì)都是這一類(lèi)的。
2.用戶(hù)分析(用戶(hù)畫(huà)像&用戶(hù)行為)
用戶(hù)分析已經(jīng)講了很多次,就不多說(shuō)了。
3.產(chǎn)品分析
產(chǎn)品分析主要結(jié)合應(yīng)用畫(huà)像,應(yīng)用的場(chǎng)景為購(gòu)物籃、櫥窗推薦等,挖掘一個(gè)品類(lèi)的潛在用戶(hù),首先要找出此品類(lèi)已有的用戶(hù),然后通過(guò)這些用戶(hù)的行為、偏好、畫(huà)像等信息對(duì)用戶(hù)細(xì)分,挖掘其獨(dú)有的特征,最后通過(guò)這些特征建立模型定位出該品類(lèi)的潛在用戶(hù)。
4.運(yùn)營(yíng)分析(活動(dòng)分析)
運(yùn)營(yíng)分析主要針對(duì)的是運(yùn)營(yíng)活動(dòng)前、活動(dòng)中、活動(dòng)后的分析,包括活動(dòng)前的預(yù)期分析、用戶(hù)分析、市場(chǎng)策劃等,活動(dòng)中的效果監(jiān)控、A/B test,活動(dòng)后的專(zhuān)題活動(dòng)分析等。比如像量子恒利、淘寶魔方這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
5.競(jìng)對(duì)分析(市場(chǎng)分析)
常見(jiàn)的有了解易觀、艾瑞、派代網(wǎng)等行業(yè)分析數(shù)據(jù),以及監(jiān)控電商競(jìng)對(duì)的行業(yè)數(shù)據(jù)。
6.物流分析
電商中的物流供應(yīng)鏈?zhǔn)亲钪匾沫h(huán)節(jié)之一,所以能夠做好像雙十一這樣的提前備貨,優(yōu)化配送站的方案以及物流配送環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)監(jiān)控,退貨原因等分析是至關(guān)重要。
7.KPI分析
包括業(yè)務(wù)每季度、年度的經(jīng)營(yíng)分析情況。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類(lèi)核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11