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  • 第一部分:电商数据分析师的职业图谱 适用人群 零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群 期次简介 本门课程作为电商数据分析师的开篇导论,将从数据分析师的岗位及透过岗位理解业务为切入点,讲解数据分析师的职业...

    第一部分:电商数据分析师的职业图谱
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群
    期次简介
    本门课程作为电商数据分析师的开篇导论,将从数据分析师的岗位及透过岗位理解业务为切入点,讲解数据分析师的职业诉求,发展路径,及数据分析在业务中的存在价值,如何通过数据分析理解业务的价值和发现机会点。

    课程核心关键词:

    认识数据分析师

    如何透过数据理解业务?
    教学大纲
    第一章:认识商业分析师
    1.1:什么是商业分析师?
    1.2:商业分析师,解决什么业务问题
    1.3:成为商业分析师
    1.4:商业分析师的进阶之路

    第二章:透过岗位理解业务

    第二部分:电商数据分析师的技法修炼
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群。
    期次简介
    本门课程主要阐述作为一名分析师必备的技法和应用指南,从入门→理解分析需求→数据处理技能→数据可视化贯彻全线,帮助学员快速掌握数据分析所需的思路、方法论和工具。

    课程核心关键词:

    分析思路

    需求分析

    SQL/Python入门及技巧

    数据可视化

    教学大纲
    第一章:数据分析入门指南
    1.1:系统方法–数据分析的基本框架
    1.2:业务实践–三大典型场景实践分析框架
    1.3:能力升华–数据分析能力培养

    第二章:一切分析之基础
    2.1:需求理解&分析

    第三章:筱说图表–0基础到图表达人
    3.1:“说在前面”
    3.2:图表思维
    3.3:图表运用
    3.4:玩转图表

    第四章:SQL技能
    4.1:SQL基本介绍
    4.2:DDL、DML和DQL
    4.3:SQL常用函数和操作实例
    4.4:补充Hive简介

    第五章:Python新玩家的上手攻略
    5.1:Python基本介绍
    5.2:Python数据分析核心工作包
    5.3:Python入门策略规划

    第三部分:实战(一):数据分析师的宏观视野
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析感兴趣的人群。
    期次简介
    本课程带你从外到内看业务机会和风险, 手把手带你搭建电商指标体系,并进行目标管理,助力业务自我审视,发掘突破点,达成目标。

    课程核心关键词:

    行业格局

    电商指标体系

    KPI管理

    教学大纲
    第一章:格局:如何从外向内看业务的机会和风险?
    1.1:行业研究的意义与内涵
    1.2:如何观察行业:估计规模&三种视角
    1.3:如何观察行业:四种规模&三种视角
    1.4:聚焦竞争者研究
    1.5:本章回顾&进阶难点

    第二章:框架:业务要如何自我审视?–电商指标体系
    2.1:业务要如何自我审视?——电商指标体系
    2.2:三大族谱:财务+经营+体验
    2.3:聚焦生意本质:财务指标篇
    2.4:助力业务增长:KPI+KSF
    2.5:从满意到忠诚:NPS体系
    2.6:指标体系要素&tips
    2.7:指标体系监控闭环

    第三章:目标:业务要如何达成目标?–KPI管理
    3.1:目标的理解与设置原则
    3.2:目标设置方法与思路(上)
    3.3:目标设置方法与思路(下)
    3.4:目标的联姻效益与动静相宜
    3.5:有始有终的目标管理体系

    第四部分:实战(二):人·全链路用户分析
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群。
    期次简介
    本门课程带你从数据、研究多维刻画用户。同时,让你知道如何基于“拉新-复购-价值提升”的全链路用户分析,助力精细化用户运营。

    课程核心关键词:

    渠道分析

    用户刻画

    拉新、复购

    价值提升
    教学大纲
    第一章:拉新–从渠道看如何获取用户
    1.1:渠道精准追踪实现原理
    1.2:渠道归因方法及优缺点
    1.3:推广目标制定及效果评估
    1.4:渠道评级及组合最优化
    1.5:数据化决策推广营销策略
    1.6:作弊鉴别及预防

    第二章:电商用户数据分析的内功与招式
    2.1:结合业务场景理解什么是用户数据分析
    2.2:用户数据分析武功秘籍
    2.3:用户数据分析产品化实战–以CRM产品为例
    2.4:用户研究赋能数据分析

    第三章:从数据到用户,探究现象背后的原因
    3.1:为什么要学习用户研究
    3.2:全链路用户研究框架搭建
    3.3:我们的用户是谁?–聊聊用户刻画
    3.4:如何助力用户获取?–聊聊0→1,1→2单用户研究
    3.5:如何助力用户终生价值提升?聊聊会员体系研究

    第五部分:实战(三):货·商品分析
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群。
    期次简介
    本门课程让你知道:①怎么样进行品类管理,了解品类当前的发展状态和潜在的问题,②如何识别明星商品?③如何更好的辅助类目运营和商品销售?④怎么样构建一个完整的商品分析的框架体系。

    学完本课程,您将能够从点到面,围绕商品而不是仅仅着眼于商品,注重人货场的结合,注重分析的体系化,让分析的结论更具实际的指导意义。

    课程核心关键词:

    品类管理

    爆品橱窗

    商品评级
    教学大纲
    第一章:玩转商品–从电商的核心要素说起
    1.1:商品:贯穿电商全流程

    第二章:品类管理
    2.1:品类定位和诊断
    2.2:多品类联动–打组合拳

    第三章:打造“爆品橱窗”
    3.1:新品上新–如何一炮而红
    3.2:推广运营–如何打造持续爆品
    3.3:商品分类管理

    第六部分:实战(四):场·数据分析师的双11
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人员。
    期次简介
    本门课程带你看:别人都在买买买的双11,数据分析师都在做什么?他们的分析与你看到的商品、促销活动有什么关系?当然,通过本门课程的学习,你也可以以数据分析师的角度去洞察双11,去看别人眼中看不到的双11。

    课程核心关键词:

    活动数据

    分析框架

    实例剖析
    教学大纲
    第一章:活动分析的三个阶段
    1.1:场·活动数据分析理论和实践-成片
    1.2:活动分析的三个阶段

    第二章:活动分析典型分析框架剖析–以双11“红包”项目为例
    2.1:活动分析典型分析框架剖析

    第三章:大型促销分析项目管理方略
    3.1:大型促销分析项目管理方略

    第七部分:实战(五):不容忽视的品牌要素
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群。
    期次简介
    品牌的意义和价值何在?为什么企业愿意大手笔投品牌广告呢?你的购买行为和品牌有关系吗?本课程将带你探寻品牌的意义和价值,紧密结合业务,搭建一套品牌资产管理的研究支撑体系,助力业务占领用户心智。

    课程核心关键词:

    品牌价值

    定位理论

    感知监测
    教学大纲
    第一章:理解业务–什么是品牌管理?
    1.1:思考–什么是品牌?
    1.2:研究赋能–品牌研究的模块和闭环

    第二章:心智占领–如何支持你业务的品牌定位?
    2.1:定位理论&定位的产生
    2.2:情感属性:帮助你的品牌建立人设

    第三章:如何建立监测机制,实现价值点管理?
    3.1:建立监测机制,实现价值点管理

    第八部分:复盘:0到1成为数据分析师
    适用人群
    零基础小白,对电扇、数据分析有兴趣的人群。
    期次简介
    本课程总结数据分析图谱,归纳实用宝典技能,助力你成为优秀的电商数据分析师。
    教学大纲
    第一章:复盘–0—1成为数据分析师
    1.1:你的数据分析知识图谱
    1.2:你的数据分析实战宝典
    1.3:从1到2

    第九部分:延伸:职场秘籍
    适用人群
    零基础小白,对电商、数据分析有兴趣的人群。
    期次简介
    严选一线老师教你如何给你的业务方讲一个好故事,作为一个数据分析师在日常生活中如何学习,并且如何保持终身学习,不断提高自己的核心能力与知识体系。
    教学大纲
    第一章:如何给你的业务方讲一个好故事
    1.1:如何给你的业务方讲一个好故事

    第二章:保持终身学习
    2.1:知识的游牧民族
    2.2:数据分析师的终身学习规划

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  • 电商数据分析

    万次阅读 多人点赞 2018-08-07 11:17:39
    电商数据分析 一、数据来源、分析目的和思路 1. 数据来源 为了做商品、用户购物行为分析,从阿里云天池搜索获取数据集: ...

    电商数据分析

    一、数据来源、分析目的和思路
    1. 数据来源
    为了做商品、用户购物行为分析,从阿里云天池搜索获取数据集:
    https://tianchi.aliyun.com/datalab/dataSet.html?spm=5176.100073.0.0.30a36fc1OydpSl&dataId=649
    该数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(点击、购买、加购、喜欢),数据集信息如下:
    表1 变量信息

    编号变量说明数量
    1userid用户id987,994
    2itemid商品id4,162,024
    3categoryid商品类目id9,439
    4type行为类型:pv(商品详情页pv,等价于点击)、buy(商品购买)、cart(将商品加入购物车)、fav(收藏商品)100,150,807
    5timestamp时间戳-

    2. 分析目的
    网站、商品、用户的购物行为分析。

    二、 分析正文
    1. 数据清洗
    因数据量太大,随机选取了3000个用户的行为日志进行分析。共有304920条行为数据,假定该数据为网站总数据。没有缺失值。为考察异常值,绘制变量5的箱线图如下。
    这里写图片描述
    图1 timestamp异常值分析

    由图可知timestamp中有异常值,查询发现,数据集中含有129条时间小于11月25日的记录,和50条时间大于12月3日的记录,不符合要求,因此删除此179条记录,得到304741条行为记录,包含3000个用户,163438个商品,4349个商品类目。

    2.网站分析
    2.1 PV
    网站每天的PV(与行为类型中的pv区别)统计如下;日均PV为33860。
    这里写图片描述
    图2 网站日PV

    由图可知,PV在11月25日到12月1日较为平稳,12月2日大幅增加,达到本周最大值,12月3日小幅回落,推测因12月2、3日为双休日,所以PV增加。但此段时间不涉及节日,11月25、26日也为双休日,其PV理应与12月2、3日类似,可作为异常点分析,定位原因。 根据PV可调整广告等资源投放的时间、数量,节约成本,使营销更高效。

    2.2 DAU
    网站DAU如下图:
    这里写图片描述
    图3 网站DAU

    由此份数据计算得到日活,变化趋势与日PV一致。异常点也是11月25日和11月26日,可以进一步分析原因。先定位出现异常的用户群体,再从内部、外部用排除法寻找原因。外部影响因素有PEST、竞争对手,内部因素有网站调整、商品的价值和用户需求、营销方案。

    2.3 访客
    定义:在当天之前没有行为的用户为新用户,否则为老用户。将每天的新老用户数统计如下:
    这里写图片描述
    图4 用户数
    针对此份数据,从11月26日开始,新增用户数缓慢减少,12月1日为0;老用户数缓慢增加,12月2日突增。新老用户数总体平稳。

    2.4 留存率
    将留存率整理如下。
    表2 网站留存率(%)

    日期次日留存率3日留存率5日留存率7日留存率
    11-2578.6877.8078.1298.98
    11-2667.5968.0269.5197.87
    11-2766.1864.7396.14-
    11-2865.2269.5794.57-
    11-2971.1197.78--
    11-3091.1897.06--
    12-01----
    12-02----
    12-03----

    因12月1日-12月3日的新增用户数为0,所以无法计算留存率;12月2日和12月3日的活跃用户多,对应这两日的留存率也较高。留存率一般趋势为逐渐减小到平稳,总体来说因为数据较少,时间较短,未能得到常见留存曲线,但可锻炼计算方法。此外根据留存和新增可以预测日活。
    2.5 转化率
    在304741条行为记录中,统计行为类型数据,假定cart、buy、fav都基于pv,计算各转化率见下图。
    这里写图片描述
    图5 网站行为类型转化率

    结合经验,根据各个转化率能判断2017年11月25日至2017年12月3日这段时间,产品质量、网站的销售等情况。

    3.商品分析
    categoryid为2885642的商品类和itemid为1927740的商品在此段时间被购买次数(buy)最多,为热销商品。店铺根据商品销售情况,可进行引流和促销。
    categoryid为4756105的商品类目和itemid为812879的商品被访问(总行为数)最多,但被购买次数较少。部分浏览量高,却卖不出去的商品,可收集详细信息,专题分析其原因。

    4.用户分析
    用户分析包含行为事件、转化、留存、分布、点击、用户行为路径、分群、属性、粘性分析等方面。根据数据进行用户分群分析。
    根据userid,将每位用户cart、fav、buy和pv的4种行为计数,因样本量较大,采用K-means方法聚类,经分析数据符合聚类要求,对比聚类数目3和4的结果,根据变量对分类的贡献和实际类别特征,选择聚类数3。聚类结果如下:
    表3 最终聚类结果

    聚类中心第1类第2类第3类
    cart3128
    fav184
    buy232
    pv44286133
    各类别用户数1850262888

    聚类结果将3000个用户分为了3类,方差分析结果表明4个变量(pv、buy、fav、cart)都对分类贡献显著。根据类别,统计计数3000个用户的各个行为(pv、buy、fav、cart)总数,绘制条形图如下(其中“pv”数据按比例缩小,乘系数0.2)。
    这里写图片描述
    图6 不同聚类类别type行为计数条形图

    被分为的3类中,第1类人数最多,该类的用户特点为商品浏览次数较少,将商品加入购物车率(cart)和购买率(buy)相对最大;第2类人数最少,该类用户特点为将商品加入购物车率、收藏率和购买率相对最少,是最不活跃的一类用户;第3类用户人数和特点介于第1、2类之间,商品浏览次数相对最多,比其它两类用户更喜欢收藏商品。针对分类,可进行精准营销。

    浏览商品是用户购买的前提,用户购买是商家最终目的,因此,选取各用户pv和buy计数数据,绘制散点图,采用矩阵关联分析法。其中浏览(pv)行为均值为91.1813,购买(buy)行为均值为2.0017。
    这里写图片描述
    图7 pv-buy矩阵图

    根据矩阵图,将用户分类,对不同类的用户采取不同措施,达到精准营销的目的。由图可知,第I象限为浏览量大,购买量大的用户,此类用户购物较谨慎,喜欢多对比物品。第II象限为浏览量少,购买量大的用户,购物快准狠,主动性强,对该类用户无需投入过多资源维护。第III象限的用户浏览量少,购买量少,该类用户可能不喜欢网购,也可能是购物目的性强,对该类用户可采取投放广告、优惠券的措施。第IV象限用户浏览量大,购买量少,对该类用户可投放满减活动。确定营销方案后,随机抽取不同类的用户进行营销方案测试,再通过假设检验评判实施效果。

    三、总结
    以上分析了2017年11月25日至2017年12月3日此段时间,网站(PV、DAU、访客、留存、转化)总体运营,商品以及用户的一些指标。根据K-means方法,用户被聚为3类;根据浏览量-购买量(pv-buy)矩阵分析,将用户分为4部分;以上两种方法从不同角度对用户进行了分类,目的是精准营销。因本例未包含商品、用户详细数据,如用户性别、年龄,用户购物数量、金额等,未能进一步分析;且网站分析部分计算得到了一些绝对数据,有一定局限性。本文旨在锻炼思维、练习工具的使用和代码撰写的能力,希望以后结合业务经验,能做出更深入的分析。

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  • 四周上手BI 电商数据分析---本课程从经典电商业务分析入手,案例贯穿,注重实操,在较短的时间里教您快速掌握BI数据分析技巧,让“人人都成为数据师”不再是一句口号!快速掌握BI数据分析,人人都成为数据师,经典...
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  • 《Power BI电商数据分析实战》光盘资源,BI学习入门首选,经典案例帮助快速进入电商数据分析领域
  • 电商数据分析和挖掘

    2014-11-06 14:46:05
    电商数据分析和挖掘
  • 基于Scrapy的电商数据分析系统设计与实现.pdf
  • 电商数据分析报告

    2020-08-03 16:18:45
    电商数据分析报告 根据某电商2017-2018两年的数据,分析两年内该电商的销售、商品、用户的基本情况,并给出相应的解决方案 第一次做分析报告,报告中肯定存在不当之处,希望大家给出改进意见,共同进步! ...

    电商数据分析报告

    根据某电商2017-2018两年的数据,分析两年内该电商的销售、商品、用户的基本情况,并给出相应的解决方案

    第一次做分析报告,报告中肯定存在不当之处,希望大家给出改进意见,共同进步!

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  • 某团购网站离线电商数据分析平台视频、ppt、文档,某团购网站离线电商数据分析平台视频、ppt、文档,某团购网站离线电商数据分析平台视频、ppt、文档
  • 电商数据分析指标整理,分别从8个方面来说明。分别是总体运营指标,网站流量指标,销售转化指标,客户价值指标(RFM),市场营销活动指标,风控类指标,市场竞争指标。
  • 基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用.pdf
  • 基于Hadoop的电商数据分析系统的设计与实现.pdf
  • 电商数据分析理解

    千次阅读 2019-04-06 23:35:58
    电商数据分析,是一个数据信息收集很多的数据行业。对电商数据进行分析意味着有更大的可能向市场进军。在电商数据分析这块,结合之前工作中的业务进行如下总结: 1.了解本行业动态 行业热度高,则店铺推广上容易被...

    电商数据分析,是一个数据信息收集很多的数据行业。对电商数据进行分析意味着有更大的可能向市场进军。在电商数据分析这块,结合之前工作中的业务进行如下总结:

    1.了解本行业动态

    行业热度高,则店铺推广上容易被削弱,大家都争先对该关键词的竞价推广,对个人店铺会造成一定的影响。

    2.了解互补行业和共栖行业

    每一个行业,基本都不是独立存在的,或多或少依赖其它产品,再换句话说,不同的产品也不是独立存在的,很可能也会和其它产品相互存在,彼此存托,为此了解互补行业,通过互补行业的互相推荐,多利共存。造就如啤酒和尿不湿相关的应用场景,这是一个很好的市场思路。

    3.了解店铺整体的访客

    任何一家的店铺访客随着历史时间增加,必会导致相应的访客增加,访客的增加说明日流量下转换的效益。

    4.选定竞争不同目标层次的对手进行长期研究

    (1)潜力追赶的对手
    (2)同水平的对手
    (3)中水平对手
    (4)高水平对手
    结合4种对手的近期策略,营销活动进行定量分析,对行业进行透析

    5.流量运营和客单转换

    在这方面不同的策略,投入的营销活动和力度,导致了竞价搜索排名的不同,没有办法确切的进行分析,只能通过转化率,点击率,搜索率和渠道,成交额,营业额上来进行。

    6.策略营销

    策略营销这块,主要是对价格和产品进行定制,比如降低价格而提升销量,增加节日的产品回扣而达到收益。

    7.数据分析和电商业务的结合

    统计人流量,对客户群体进行业务需求画像,对产品功能进行刻画描述,对不同时间段的客户访问和客服的班次进行优化等皆可进行。

    展开全文
  • 基于Spark的电商数据分析平台,包括数据模拟,数据分析,数据存储以及数据可视化等模块。
  • GA 电商数据分析实践课

    千次阅读 2018-04-12 10:04:41
    碰到这些异常,作为电商数据分析师的你需要查出导致异常数据的主要原因(或甚至更深层的原因)。但是,单单看常规报告中的数据,99% 的场景中是无法正确推理出导致异常的原因。所以你需要通过学习一套系统性的数据...
  • 四周上手BI 电商数据分析视频教程-附件资源
  • 电商数据分析(一)

    千次阅读 2019-09-03 23:21:00
    1、零一--电商数据分析与实战 数据与业务结合。应用在电商的数据分析既要懂得分析也要懂得业务,甚至还要懂得平台 【思维】+【业务】+【工具】+【数据】 1、行业分析看:阿里和淘宝的运营指数 ...
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电商数据分析