电子商务数据分析 第1章 容大数据时代——电子商务与数据分析
《商务数据分析与应用》第1章 初识商务数据分析
倍数与番数 倍数是一个数除以另一个数所得的商；番数是指原来数量的2的 N次方倍。
人均数据 人均数据是指将要比较的数据总数除以总人数得到的数据。
方差 方差是指每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数。
标准差 标准差是指各个数据偏离平均数的距离的平均值，它是方差的算 术平方根。
1.1.1 数据与数据分析
编码
标准化商品单元
商品信息聚合的最小单位，它是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个商
（Standard Product 品的特性。简单来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU，例如，华为Mate 30手机
Unit，SPU）
就是一个SPU
在线SPU
在线商品的SPU数量
独家商品收入比重 独家销售的商品所产生的收入占总销售收入的比例
指标类型
会员类 指标
常用指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员比率 会员复购率
会员平均购买次数
留存率
客户类 指标
客单价 客单件 消费频率 最近一次购买时间 消费金额 重复购买率
说明 一定统计周期内的注册会员的数量 一定时期内有消费或登录行为的会员总数 活跃会员数占会员总数的百分比 在某时期内产生两次及两次以上购买行为的会员数占产生过购买行为的会员总数的百分比 在统计周期内每个会员平均购买的次数，其计算公式为会员平均购买次数＝订单总数÷产生购买 行为的会员总数 用户在某段时间内开始访问店铺，经过一段时间后，仍然继续访问店铺的用户被认作留存用户， 留存用户占当时新增用户的比例就是留存率 每一个用户平均购买商品的金额，即成交金额与成交用户数的比值 每一个用户平均购买商品的数量 用户在一定期间内在店铺内产生交易行为的次数 用户最近一次在店铺内产生交易行为的时间距离现在的时间差 用户在最近一段时间内交易的金额 一段时间内用户对该品牌商品或者服务的重复购买次数
电子商务数据分析范文
02
工具：可以使用Excel、SPSS、Python等工具进行数据清洗
03
步骤：数据导入、数据清洗、数据导出等步骤，确保数据清洗的准确性和完整性
04
数据预处理
数据清洗：去除异常值、缺失值、重复值等
数据归一化：将不同特征的数据转化为统一尺度
数据降维：减少数据特征，提高模型效率
数据离散化：将连续数据转化为离散数据
数据挖掘
概念：从大量数据中发现有用信息和模式的过程
常用方法：分类、聚类、关联规则、回归分析等
02
应用领域：市场分析、客户关系管理、产品推荐等
优点：提高数据分析效率，发现潜在规律和趋势
04
电子商务数据分析应用
用户行为分析
用户访问路径：分析用户在网站上的访问路径，了解用户的兴趣和需求
用户停留时间：分析用户在网站上的停留时间，了解用户对网站的关注度和满意度
数据类型
交易数据：包括订单、支付、退款等信息
1
产品数据：包括产品名称、价格、库存、销量等信息
3
物流数据：包括快递公司、物流状态、配送时间等信息
5
用户数据：包括用户注册、登录、浏览、购买等行为信息
2
营销数据：包括广告投放、促销活动、优惠券等营销活动信息
4
评论数据：包括用户对产品的评价、反馈等信息
6
数据分析目的
了解市场趋势：通过数据分析了解市场趋势，为决策提供依据
优化产品策略：通过数据分析优化产品策略，提高产品竞争力
提高客户满意度：通过数据分析了解客户需求，提高客户满意度
降低运营成本：通过数据分析降低运营成本，提高企业效益
电子商务数据分析方法
数据清洗
目的：去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量
电子商务数据分析介绍课件
求，优化产品策略
电子商务数据分析方法
数据收集
网站日志数据： 记录用户访问 网站的行为和 信息
01
用户行为数据： 记录用户在网 站上的行为和 信息
03
02
交易数据：记 录用户在网站 上的交易行为 和信息
04
外部数据：从其 他来源获取的数 据，如市场调查、 社交媒体等
数据清洗
缺失值处理：删除、填充 或忽略缺失值
数据分析实践步骤
数据采集：从各种来 源收集数据，如网站、 社交媒体、调查等
数据清洗：处理缺失 值、异常值、重复值 等，保证数据质量
数据分析：运用各种 统计分析方法，如描 述性统计分析、关联 分析、回归分析等， 挖掘数据背后的信息
数据可视化：将分析 结果以图表、图形等 形式展示，便于理解 和传播
数据预处理：对数据 进行标准化、归一化 等处理，便于后续分 库存管理是电商 企业运营的重要 环节
02
库存分析可以帮 助企业了解库存 状况，优化库存 管理策略
03
案例：某电商企 业通过数据分析， 发现库存积压严 重，及时调整库 存策略，降低库 存成本
04
通过数据分析， 企业可以及时发 现库存问题，提 高库存管理效率
电子商务数据分析实践
电子商务数据分析介绍 课件
演讲人
目录
01 电子商务数据分析概述 02 电子商务数据分析方法 03 电子商务数据分析案例 04 电子商务数据分析实践
电子商务数据分析概述
数据分析的定义
01
数据分析是指从大量数据中提取 有价值的信息，以指导决策的过 程。
03
数据分析的方法包括描述性统计 分析、探索性数据分析、预测性 数据分析等。
结论与建议：根据分 析结果提出建议，指 导业务决策和改进
第1章电子商务数据分析
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
26
拥有一个好的数据分析与统计系统。 持续关注数据的变化。 专人负责数据汇总和解读。 制定主要考核电子商务网站的运营指标。 定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。 采用一些图表来增强数据的可读性。 对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。 关注行业数据变化。 了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。
第1章
大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
大数据时代的电子商务数据分析
大数据时代的电子商务数据分析在大数据时代下，电子商务数据分析成为了企业和商家不可或缺的一部分。
正如其名，大数据时代意味着企业和商家们能够收集更多、更广泛的数据。
这些数据可以用来改善销售、营销、客户关系管理等方面，以及必要的管理报告和数据决策。
数据分析也可以用来改善操作和业务过程，以帮助企业和商家做出准确的商业决策。
在电子商务中，大数据分析是不可或缺的技术。
它可以帮助企业和商家更好地理解和满足客户需求，并在不断变化的市场环境中保持竞争力。
一、大数据的定义首先，我们需要了解什么是大数据。
大数据在不同的领域中可能有不同的定义，但在大多数情况下，大数据是指企业或商家收集、存储和分析的庞大、复杂、快速变化的数据集。
这些数据包括来自不同渠道、不同来源的相关信息。
数据可以来自客户、供应商、社交媒体、销售记录等等。
二、电子商务数据分析的重要性数据分析对于电子商务的成功至关重要。
通过数据分析，企业和商家可以了解客户的需求、行为和喜好，同时也可以跟踪市场趋势和竞争对手的活动。
这些分析可以帮助企业和商家制定战略和计划，在发展中获得优势。
数据分析还可以帮助商家和企业确定他们的定价策略。
通过收集和分析价格信息，他们可以了解竞争对手的价格趋势，同时也可以确定适当的价格，从而在市场中保持竞争力。
此外，通过实时监控库存水平和销售记录，企业和商家可以及时调整进货量，确保供应链的顺畅。
三、电子商务数据分析的实现电子商务数据分析需要使用相应的工具和技术来整理、分析和呈现数据。
要分析数据，首先需要对数据进行清洗和整理。
这可以通过数据挖掘技术、自动化流程和规范化数据输入来实现。
然后可以使用数据可视化工具，比如表格、图表等，来展现数据结果。
这可以帮助企业和商家简化信息，并以直观方式呈现数据。
最后，通过数据挖掘和模型分析，企业和商家可以发现潜在的市场机会和趋势，并对未来的销售和客户需求做出准确的预测。
四、深度学习和电子商务数据分析深度学习技术可以帮助企业和商家更好地理解分析数据，并从数据中提取价值信息。
大数据技术在电子商务数据分析中的
DCWTechnology Application技术应用105数字通信世界2022.121 大数据与电子商务概念1.1 大数据技术随着大数据时代的到来，海量数据高效分析成为了重点与难点。
而大数据技术在数据分析中的应用是时代发展的必然趋势，大数据技术借助计算机计算功能，对大量数据信息进行分析、计算、总结[1]，在整个过程中突出了大数据技术全面性、系统化、范围广、数据多等特点，揭示信息间有着密切的联系，因而研究价值较高。
大数据分析能够帮助各行各业预测数据，了解市场动态变化。
目前市场体系日益完善，对于大数据技术的数据分析工作提出了更高要求，也使得大数据技术在市场数据整合方面的优势更加突出。
另外，大数据技术的运行方式、价值体现较为特殊，大数据可供政策相关部门作为宏观调控的重要参考依据。
政府部门借助大数据技术能够对当前社会发展、市场、行业问题、矛盾进行分析，收集、整理、归纳群众意见，进而改进策略，制定具有较强操作性的发展策略。
1.2 电子商务电子商务是企业和利益相关方借助网络平台完成交易活动的形式，主要以网络平台作为交易的渠道，买方、卖方不需要面谈交流便能够将整个交易过程完成。
此方式操作简单，而且效率高。
节约买方、卖方时间，无须投入太多精力便能够达成双方意愿，而且信息传递速度快，管理方便快捷。
此经营模式打破了时间、空间的局限性，为企业发展带来了较大的机遇，加快了我国经济全球化发展的步伐[2]。
借助电子商务经营模式，企业在资金、技术手段、人力成本方面都能得到有效改善，因而可大幅度提高企业的市场竞争力。
2 大数据技术在电子商务数据分析中的 运用案例2.1 茶叶销售数据的获取此次研究的数据来源于京东平台贵州茶叶销售价格、品种、销量、店铺名称等相关数据。
数据获取具体流程如下：利用Python 爬虫第三方库selenium 自动获取数据，采用的是webdriver 工具，抓取数据时使用的是element_by _xpath 或者css_selector ，处理过程作者简介：陈娥祥（1978-），女，汉族，福建龙岩人，副教授，研究生，研究方向为电子商务、软件工程、计算机科学与技术。
认识电子商务数据及数据分析
运用有效的方法和工具收集、处理数据并获取信息的过程。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
二、电子商务数据的分类
市场数据
运营数据
产品数据
市场数据包括两个部分， 行业数据和竞争数据。
企业在运营过程中产生的 客户数据、推广数据、销 售数据、供应链数据等。
围绕企业产品产生的相关 数据，包括行业产品数据 和企业产品数据两部分。
产品在采购、物流、库存过程中产生的数据，如采购数量、采购单价 等采购数据，物流时效、库存周转率、残次库存比等仓储数据。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
产品数据
行业产品数据
产品在整个市场的数据，如行业产 品搜索指数、行业产品交易指数等；
企业产品数据
产品在具体企业的数据，如新客点 击量、重复购买率等产品获客能力 数据，客单价、毛利率等产品盈利 能力数据。
单元一 认识电子商务推广 数据
销售 数据
供应 数据
客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据， 性别、年龄等客户画像；
企业在运营过程中推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、 点击、转化等数据；
企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量等交易数据，响 应时长、询单转化率等服务数据；
电子商务数据分析基础
模块一 电子商务数据分析概述
目录
CONTENT
单元一 认识电子商务数据及数据分析 单元二 电子商务数据分析的指标
单元三 电子商务数据分析的流程
学习目标
1.熟悉电子商务数据的含义及分类； 2.熟悉电子商务数据分析的含义、作用和应用； 3.了解数据分析报告的基本结构； 4.了解电子商务数据分析的各类指标并掌握相关指 标的计算方法； 5.掌握电子商务数据分析的基本步骤。
电子商务数据分析与应用介绍课件
演讲人
目录
01. 电子商务数据分析概述 02. 电子商务数据分析方法 03. 电子商务数据分析案例 04. 电子商务数据分析应用前景
电子商务数据分析概 述
数据分析的重要性
01
帮助企业了解 市场趋势，制
定营销策略
02
03
04
提高企业运营 效率，降低成
本
发现潜在客户， 提高客户满意
数据分析结果： 包括图表、报告、 模型等，用于指 导决策和优化业 务流程
数据析的应用领域
01
市场营销：分析客户行为，制定营销策略
02
供应链管理：优化库存管理，提高物流效率
03
客户关系管理：了解客户需求，提高客户满意度
04
风险管理：预测市场风险，制定应对策略
电子商务数据分析方 法
数据采集与整理
数据来源：电商平 台、社交媒体、第 三方数据提供商等
数据类型：交易数 据、用户行为数据、 商品信息数据等
数据采集方式： 爬虫、API接口、 问卷调查等
数据整理：数据清 洗、数据合并、数 据分类等
数据存储：数据 库、数据仓库、 云存储等
数据安全：加密、 权限控制、数据 备份等
数据分析工具与技术
度
优化产品与服 务，提高竞争
力
数据分析的基本概念
数据分析：从大 量数据中提取有 价值的信息，以 指导决策的过程
数据类型：包括 结构化数据、半 结构化数据和非 结构化数据
数据来源：包括 内部数据、外部 数据和第三方数 据
数据分析方法： 包括描述性分析、 探索性分析和预 测性分析
数据分析工具： 包括Excel、 SPSS、R、 Python等
电子商务大数据分析
电子商务大数据分析随着互联网的迅猛发展，电子商务在各个领域的应用越来越广泛。
而随之而来的是庞大的数据量，这些数据蕴含着巨大的商业价值。
电子商务大数据分析就是通过对这些数据进行深入挖掘和分析，帮助企业做出更明智的决策，提升竞争力。
一、电子商务大数据分析的意义在电子商务领域，数据可以说是一切的基础。
通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买行为、偏好和需求，从而更好地定位市场，推出更适合的产品和服务。
同时，大数据分析还可以帮助企业预测市场趋势，优化供应链，提高运营效率。
通过对大数据的深入挖掘，企业可以做到精细化运营，提升盈利能力。
二、电子商务大数据分析的方法1. 数据收集和清洗电子商务平台每天都会产生海量的数据，包括用户的浏览记录、购买记录、评论等。
而这些数据往往是零散的、杂乱的，需要进行清洗和整理。
清洗数据是为了去除冗余和噪音数据，确保分析结果的准确性。
2. 数据挖掘和分析在数据清洗完成后，接下来就是进行数据挖掘和分析。
这个过程涉及到统计学、数据建模、机器学习等多个领域的知识和技术。
可以运用聚类分析、关联规则挖掘、流行度预测等方法，发现潜在的商机和问题，为决策提供依据。
3. 数据可视化对于大量的数据来说，纯粹的数字很难被人直观地理解和把握。
因此，数据可视化成为了一种重要的手段。
通过图表、图形、热力图等方式，将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据，发现规律。
同时，数据可视化也可以帮助企业高层决策者迅速了解企业的运营状况和市场动态。
三、电子商务大数据分析的应用1. 市场营销优化通过对消费者数据的分析，可以精确洞察用户的偏好和需求。
企业可以借此针对性地推出个性化的产品和服务，提高销售转化率。
同时，大数据分析还可以帮助企业定位市场，找到潜在的需求和市场空缺，开拓新的市场份额。
2. 供应链优化通过分析供应链上的数据，企业可以实时了解产品的库存状况、退货率、货运时间等信息。
可以有效地调整供应链各环节，避免库存积压或者供应断货的情况发生。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
《电子商务数据分析理论与实践》教案
《电子商务数据分析理论与实践》全套教案第一章：电子商务数据分析概述1.1 电子商务数据分析的定义与意义1.2 电子商务数据分析的主要内容1.3 电子商务数据分析的方法与技术1.4 电子商务数据分析的应用领域第二章：电子商务数据收集与处理2.1 电子商务数据收集的重要性2.2 电子商务数据的来源与类型2.3 电子商务数据的处理与清洗2.4 电子商务数据存储与管理第三章：电子商务数据分析的基本方法3.1 描述性统计分析3.2 推断性统计分析3.3 关联规则分析3.4 时间序列分析第四章：电子商务数据分析的应用案例4.1 电子商务用户行为分析4.2 电子商务市场趋势分析4.3 电子商务定价策略分析4.4 电子商务风险分析与管理第五章：电子商务数据分析实践操作5.1 Excel数据分析工具应用5.2 Python数据分析库应用5.3 SQL数据分析语言应用第六章：电子商务数据分析模型与算法6.1 线性回归模型在电子商务数据分析中的应用6.2 决策树与随机森林在电子商务数据分析中的应用6.3 支持向量机在电子商务数据分析中的应用6.4 神经网络与深度学习在电子商务数据分析中的应用第七章：电子商务用户画像与个性化推荐7.1 用户画像的概念与构建方法7.2 用户行为数据在个性化推荐中的应用7.3 协同过滤算法在个性化推荐中的应用7.4 基于内容的推荐算法在个性化推荐中的应用第八章：电子商务数据可视化分析8.1 数据可视化概述与工具8.2 数据可视化原则与技巧8.3 电子商务数据可视化案例分析8.4 数据可视化在电子商务决策中的作用第九章：电子商务数据分析伦理与法律规范9.1 电子商务数据分析中的伦理问题9.2 个人隐私保护与数据安全9.3 我国电子商务数据分析相关法律法规9.4 电子商务数据分析合规性管理第十章：电子商务数据分析的未来发展趋势10.1 大数据技术在电子商务数据分析中的应用10.2 云计算与边缘计算在电子商务数据分析中的作用10.3 在电子商务数据分析领域的应用前景10.4 电子商务数据分析的发展挑战与机遇重点和难点解析重点环节1：电子商务数据分析的定义与意义解析：此环节需要重点关注电子商务数据分析的基本概念和其在电子商务领域的重要性，以及数据分析对企业的实际意义。
电子商务数据分析基础PPT-电商数据分析ppt-大电商数据分析概述
第1章大电商数据分析概述电商数据分析目 录CONTENTS1.1 什么是电商数据1.2 电商数据分析概述1.3 电商数据分析的指标与方法1.4 实战训练—— 初次体验电商数据分析数字数字类数据是由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用自然数或度量衡单位进行计量的一类电商数据。
1文字图形文字图形类数据普遍应用在关键词分析、人群画像等场景中。
2图表图表类数据是经常用于数据分析的一种可视化电商数据类型，它可以将枯燥的数字类数据，转换为更为直观的图表。
31．容量特性容量特性是指电商数据量的大小。
分析数据时，必须在考虑电商数据容量特性的基础上，尽量采集基数大的数据，这样才能让分析的结果更为准确。
2．种类特性电商数据具有明显的种类特性，如流量、转化、物流和售后等种类。
通过不同的数据种类可以实现更多维度的数据分析。
3．时效特性电商数据具有时效特性，无论客户的喜好和购物习惯，还是电商平台的各种规则等，都在不断发生变化，只有在分析时做到与时俱进，才能真正得出正确的结论，为店铺运营提供正确的思路和策略。
目 录CONTENTS1.1 什么是电商数据1.4 实战训练—— 初次体验电商数据分析1.3 电商数据分析的指标与方法1.2 电商数据分析概述020103商数据分析可以做到事前预判，比如在进行库存管理时，可以通过行业采购数据来推测该行业在哪些时期为采购高峰期，哪些时期为采购低谷期，进而做到提前备货，保障店铺货源充足。
事前预判在电商运营的过程中，可以通过数据分析来监控各个数据指标，从而及时发现异常，并尽快解决问题，保障店铺的正常运营和销售。
事中监控通过数据呈现的结果，商家可以定期进行优化，对店铺和商品进行不断完善。
事后优化对比思维追踪思维分解思维锚点思维结合思维12345对比思维是较常见的、较直接的和较容易实现的一种数据分析思维。
比如对比各店铺销量情况，对比淡季和旺季的交易数据等。
通过这些对比，能够更直观和全面地分析对象的情况。
电子商务的大数据分析与应用
加强数据科学和商业分析领域的人才培养，提高数据 处理和分析的能力和水平。
团队协作
建立跨部门、跨领域的团队协作机制，促进数据科学 家、业务分析师和业务人员之间的沟通和协作。
Part
05
案例分析
亚马逊的大数据应用
推荐系统
亚马逊利用大数据技术构建了高 效的推荐系统，通过分析用户的 购物历史、浏览记录和搜索行为 等信息，为用户提供个性化的商 品推荐。
Part
04
电子商务大数据的挑战与解决 方案
数据安全与隐私保护
数据安全
确保数据在存储、传输和处理过程中的机密 性和完整性，防止数据泄露和未经授权的访 问。
隐私保护
在收集和使用数据时，应尊重用户的隐私权 ，避免敏感信息的泄露和滥用。
数据质量与数据清洗
要点一
数据质量
评估数据的准确性、完整性和一致性，确保数据的质量和 可靠性。
数据安全与隐私保护
随着数据价值的提升，数据安全和隐私保护将成为大数据 发展的重要方向，保障数据安全和用户隐私将成为企业的 重要责任。
大数据在电子商务中的未来应用场景
个性化推荐
利用大数据分析用户行为和喜好，实 现个性化商品推荐，提高用户购物体 验和转化率。
精准营销
通过大数据分析用户购买历史、浏览 行为等信息，实现精准营销，提高营 销效果和投入产出比。
特点
数据量大、类型多样、处理速度快、 价值密度低。
大数据的来源
用户行为数据
用户在电子商务平台上浏览、搜 索、购买等行为产生的数据。
其他数据
如物流信息、评价反馈等数据。
交易数据
用户的购买记录、支付信息等交 易相关数据。
商品数据
商品的销售数据、库存信息、价 格变动等数据。
电子商务数据分析《数据分析基础》教案
第1章 数据分析概述
➢ 数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
➢ 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但
直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并
使得数据分析得以推广。
➢ 随着互联网的发展和大数据时代的来临，数据分
析的重要性显得比任何时候都更为突出。
1.1 什么是数据分析
数据分析是指对大量数据进行整理后，利用适
用时期指标和时点指标时，应注意同一类指标若从不同的角度考虑，
其性质也不同。
例如，年末人口数和年初人口数是时点指标，但年末人口数减去
年初人口数＝人口净增数，人口净增数是时期指标，而不是时点指标。
指标与标志的区别
（1）标志是用于描述个体的，指标是用于描述总体的。
（2）标志只是一个名称，不含数值（标志表现）；指标既含名称又含数值。
差别的许多个别单位所构成的整体。
现象个体（简称个体），是构成现象总体的每一个事物或基本单位。
分析表1-1，（1）如果研究全校学生的体质，什么是总体？什么是个体？
（2）如果研究全校学生的身高，什么是总体？什么是个体？
表1-1 某某学校全体学生资料一览表
姓名
性别
身高（cm）
体重（kg）
爱好
张三
男
➢ 平均身高172cm
表1-1 某某学校全体学生资料一览表
姓名
性别
身高（cm）
体重（kg）
爱好
张三
男
175
68
篮球
李四
男
172
70
唱歌
王二
女
163
50
舞蹈
……
➢ 平均体重62kg，这些数据，在统计学上都称为统计指标。
电子商务平台运营数据分析指南
电子商务平台运营数据分析指南第1章电子商务数据分析概述 (4)1.1 数据分析在电商平台的重要性 (4)1.1.1 提升决策效率 (4)1.1.2 优化用户体验 (5)1.1.3 提高营销效果 (5)1.1.4 降低库存风险 (5)1.2 数据分析的方法与工具 (5)1.2.1 描述性分析 (5)1.2.2 摸索性分析 (5)1.2.3 因果分析 (5)1.2.4 预测分析 (5)1.2.5 数据库管理系统 (5)1.2.6 数据挖掘与分析工具 (5)1.2.7 商业智能（BI）工具 (6)1.3 数据分析流程及关键环节 (6)1.3.1 数据采集 (6)1.3.2 数据预处理 (6)1.3.3 数据分析 (6)1.3.4 结果呈现 (6)1.3.5 决策应用 (6)1.3.6 持续优化 (6)第2章数据获取与预处理 (6)2.1 数据源及数据采集 (6)2.1.1 数据源概述 (6)2.1.2 数据采集方法 (6)2.1.3 数据采集注意事项 (7)2.2 数据清洗与整合 (7)2.2.1 数据清洗 (7)2.2.2 数据整合 (7)2.3 数据存储与管理 (7)2.3.1 数据存储 (7)2.3.2 数据管理 (7)第3章用户行为分析 (8)3.1 用户行为数据概述 (8)3.1.1 用户基本信息：包括用户的年龄、性别、地域、职业等属性，这些信息有助于了解目标用户群体的特征。
(8)3.1.2 用户活跃度：反映用户在平台上的活跃程度，如登录频率、在线时长等。
(8)3.1.3 用户浏览行为：包括用户访问的页面、浏览的商品、搜索的关键词等，这些数据有助于了解用户的兴趣偏好。
(8)3.1.4 用户购买行为：包括用户的购买频率、购买金额、购买商品类目等，这些数据有助于分析用户的需求和消费能力。
(8)3.1.5 用户互动行为：如评论、收藏、分享等，这些行为反映了用户对平台内容的认可程度。
(8)3.2 用户行为数据挖掘 (8)3.2.1 数据预处理：对原始用户行为数据进行清洗、去重、缺失值处理等，提高数据质量。
电子商务的数据分析与大数据应用
电子商务的数据分析与大数据应用第一章：引言电子商务是指通过互联网进行商品和服务交易的商业活动。
随着互联网的普及和技术的进步，电子商务在全球范围内都得到了快速发展。
而在电子商务的背后，数据分析和大数据应用发挥了重要的作用。
本章将介绍电子商务的概念以及数据分析和大数据应用在电子商务中的重要性。
第二章：电子商务的概念与特点本章将介绍电子商务的概念和特点。
首先，我们将阐述电子商务的定义和发展历程，以及电子商务与传统商务的区别。
其次，我们将介绍电子商务的特点，包括全球化、实时性、互动性和个性化等。
最后，我们将探讨电子商务对商业模式的影响。
第三章：数据分析在电子商务中的应用本章将介绍数据分析在电子商务中的应用。
首先，我们将介绍数据分析的概念和分类，包括描述性分析、预测性分析和决策性分析等。
然后，我们将探讨数据分析在电子商务中的具体应用，包括市场分析、用户行为分析、销售预测和风险管理等。
最后，我们将讨论数据分析对电子商务发展的影响。
第四章：大数据在电子商务中的应用本章将介绍大数据在电子商务中的应用。
首先，我们将介绍大数据的概念和特点，包括数据量大、速度快和多样性等。
然后，我们将探讨大数据在电子商务中的具体应用，包括个性化推荐、精准营销、供应链管理和客户关系管理等。
最后，我们将讨论大数据对电子商务发展的影响。
第五章：数据安全与隐私保护本章将介绍数据安全与隐私保护在电子商务中的重要性。
首先，我们将介绍数据安全和隐私保护的概念和原则。
然后，我们将探讨数据安全与隐私保护在电子商务中的具体挑战和解决方案，包括身份认证、数据加密和合规合法等。
最后，我们将讨论数据安全与隐私保护对电子商务发展的影响。
第六章：未来发展趋势与挑战本章将探讨电子商务数据分析与大数据应用的未来发展趋势与挑战。
首先，我们将分析电子商务数据分析与大数据应用在技术和应用方面的发展趋势。
然后，我们将讨论电子商务数据分析与大数据应用面临的挑战，包括数据质量、技术人才和隐私保护等。
电子商务数据分析 第1章 容大数据时代——电子商务与数据分析
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值
AB测试法的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
在大数据的环境下，数据反映出来的就是市场、消费者和商品各方面的情况，这些在实体 市场只能通过市场调研等低效率的手段来进行收集和整理。因此，在大家都关注电商数据并进 行分析时，自己更应该利用好这些数据，以求在竞争激烈的电商市场站稳脚跟。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
12
1. 推广类岗位的数据分析
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
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大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
咨询洽谈
网上订购
网上支付
交易管理
意见征询
服务传递
15
所谓直接观察法，是指利 用各种电商平台和工具对数据 的分析功能，直接观察出数据 的发展趋势，找出异常数据， 对消费者进行分群等。借助于 强大的数据分析工具，可以有 效提升信息处理的效率。
1.2.3 电商数据分析的常用方法
16
2. AB测试法
AB测试法的经典应用就是淘宝直通车创意设计，比如对直通车图片进行优化时，一般是对 当前图片进行分析，并提炼现有的创意要素，然后分析各要素的表现情况。如果发现某张图片 点击率较低，并认为可能是文案不理想而导致的结果时，可以测试另一种更好的文案效果；如 果发现图片点击率较低是拍摄问题，则可以测试另一种拍摄方案等。
分类型数据 反映事物类别的数据，如商品类 型、地域区限、品牌类型和价格 区间等
1.1.3 认识电子商务数据
9
2. 数据的作用
数据的诊断作用
数据的预测作用
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.2.1 分析电子商务数据的原因
在大数据的环境下，数据反映出来的就是市场、消费者和商品各方面的情况，这些在实体 市场只能通过市场调研等低效率的手段来进行收集和整理。因此，在大家都关注电商数据并进 行分析时，自己更应该利用好这些数据，以求在竞争激烈的电商市场站稳脚跟。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
12
1. 推广类岗位的数据分析
20
杜邦拆解法基于杜邦分 析法的原理，利用几种主要 的财务比率之间的关系来综 合分析企业财务状况，评价 企业盈利能力和股东权益回 报水平，其基本思想是将企 业净资产收益率逐级分解为 多项财务比率乘积，这样有 助于深入分析比较企业经营 业绩。
1.2.4 电商数据分析的常用指标
经营环境指标 网站运营指标
营销活动指标
21
消费者价值指标 销售业绩指标
1.2.5 分析电商数据的步骤
22
1. 常规分析步骤
1.2.5 分析电商数据的步骤 2. 内外因素分解分析步骤
23
内外因素分解法善于处理 这类情况，它可以把问题拆分 为4个因素，通过四象限图的 结构，完成对内部因素、外部 因素、可控因素和不可控因素 范围下的数据分析工作，然后 再一步步解决每一个问题。
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
AB测试法的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
11
电子商务企业除了关注商品的整体数据外，更需要关注各种数据所反映的问题，而进行数 据分析则是一项战略性的投资。这里的数据代表着很多含义，包括电子商务行业的整体数据、 网站运营数据、消费者数据、各种转化率数据及广告投放数据等，而最终反映的数据或许只有 企业账户里的数字，但如果没有前面这些数据，企业账户里的数据可能会越来越少或者增长会 越来越慢，以至于失去这个账户。
与竞争对手或行业大盘 对比
活动前后对比
1.2.3 电商数据分析的常用方法
18
4. 转化漏斗法
转化漏斗法也是最常见和 最有效的数据分析方法之一， 无论是注册转化漏斗，还是电 商下单转化漏斗，应用都非常 普遍。
转化漏斗法的优势在于， 它可以从先到后还原消费者转 化的路径，并分析每一个转化 节点的效率。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
14
3. 采编类岗位的数据分析
在采编类岗位中，由于人的审美没有统一的标准，因此编辑在对排版和颜色等方面的新创意不 一定符合当前消费者的品味，而通过网页的浏览量、商品的销量等信息，能够对这些创意的效果好 坏进行较为直观的评估
Hale Waihona Puke 1.2.3 电商数据分析的常用方法 1. 直接观察法
1.2.5 分析电商数据的步骤
24
2. 内外因素分解分析步骤
DOSS分析步骤是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化 解决方案的数据分析思路。
1.2.3 电商数据分析的常用方法
5. 七何分析法
何时（When） 何地（Where）
何人（Who） 何事（What） 何因（Why） 何做（How） 何价（How Much）
19
这种方法通过主动建立 问题，然后找到解决问 题的线索，进而设计思 路，有针对性地分析数 据，最终得到结果。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 6. 杜邦拆解法
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值