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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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  • 最近一段时间主要重心在Amazon电商数据分析上,这是一个偏数据分析和可视化的项目。具体来说就是先获取Amazon的商品数据,数据清洗和持久化存储后作为我们自己的数据源。分析模块和可视化模块基于数据进行一系列的...

      最近一段时间主要重心在Amazon电商数据分析上,这是一个偏数据分析和可视化的项目。具体来说就是先获取Amazon的商品数据,数据清洗和持久化存储后作为我们自己的数据源。分析模块和可视化模块基于数据进行一系列的操作。

      显然,整个项目中最基本,也是最重要的就是前期数据的获取,本篇文章就是针对数据获取和清洗过程进行一个简单的介绍和总结。

      整个项目我们采用了Python作为开发语言,其中可视化模块基于Django搭建,当然在数据获取,即爬虫模块,我们也是采用了Python作为我们的开发语言。

        对于爬虫模块,因为需求是确定的,并且爬取站点也是固定的——Amazon.com,因此在爬虫模块主要需要考虑的是调度问题、页面解析问题以及流程自动化的问题。

      首先说明一下爬虫的整体架构,一开始我们是采用单机器爬取,启动方式也很简单——命令行启动,但这样带来的问题是显著的,不稳定,需要手动启动任务。之后我们将爬虫部署成服务,对于进入的任务,可能是用户提交的,也可能是我们内部提交的,通过一个提交系统加入到服务队列中,之后爬虫服务检测并启动爬取任务。这样一定程度上解决了不稳定的问题,但随着数据增长,带宽等因素凸显出来,因此,我们又加入一些机器,构建一个小型的爬虫集群来分布式爬取。但这不算是真正意义上的分布式,并没有节点

     

      具体实现方面我们采用Python的一个开源爬虫框架——Scrapy,该框架提供了基本的调度、页面爬取等功能。我们需要做的是基于该框架设定DOM解析方案和后续数据的处理存储方案,同时基于该框架搭建一个小型的伪分布式爬取系统。

     

      下面来介绍一下我们在爬虫设计过程需要考虑的几个问题。

     

      首先页面解析问题,因为JS异步加载的原因,爬虫实际得到的页面DOM元素和我们在浏览器中打开页面得到的DOM元素有点区别,这就不能完全依靠浏览器来定位具体的DOM元素。其次,在访问达到一定次数,特别是并发访问请求达到一定次数后,Amazon会对请求进行封杀,返回Robot Check页面甚至是500 Server Error。针对这种情况,一种解决方案是减少并发请求的数目,根据我们实际测试发现,每秒钟发送的请求如果超过50条会被Amazon返回500 Server Error(可能现在Amazon会不断更新策略),因此我们设置了并发请求数为32,即一秒钟一台机器发送32个请求。对于可能会有Robot Check的情况,这个我们还在探索阶段,因为此类页面出现较少且集中出现在商品信息页面,而该页面由于信息比较固定可以较长时间不更新。目前是加入Proxy作为下载中间件(DownloadMiddleware)。另外考虑到可能因为国内访问过于频繁的话也会导致此类问题的出现,我们目前正在将爬虫迁移到Amazon EC2上,一来比较稳定,另外访问也会比在国内机器上快点。

     

      其次是调度问题。在单机器单任务的爬虫中不存在这样的问题。但是在多机器多任务中这是一个比较重要的问题,多个任务提交后怎么进行调度,如果有优先级的话是按照优先级来,否则是默认放在任务队列里依次进行。在我们的爬虫系统中,多台机器组成的爬虫系统是由一个调度控制,当一个爬取任务提交后,调度将任务拆分并分发到不同的爬虫机器上,在单个的爬虫机器上,会有一个爬取队列,队列中是分发到该机器上的所有爬取子任务,在目前是默认从队列中依次获取任务,一台机器上能同时启动六个爬取任务进行并行爬取。

     

      最后是流程的自动化问题。在我们的系统中,需要实现任务提交后,在网站上直接看到处理后的数据以可视化图表展现。这就需要将整个流程实现自动化,提交任务后开始爬取数据,爬取任务完成后对数据进行处理和归并,生成一些统计信息,最终得到规范化的数据并在前端可视化展示。这一系列过程主要分为两个阶段,爬取和处理,爬取阶段任务提交分发后爬虫会启动爬取任务,在爬取完成后,利用Scrapy的接口实现了对爬取任务状态的修改,例如对于一个任务T,启动时在数据库中加入状态,{‘name’: T, ‘jobid’: ‘Task_id’, ‘status’: ‘running’},在爬取完成后,修改状态为 finished,同时,会有定时脚本轮询看数据库中各任务是否完成。如果完成的话,启动数据处理的流程。数据处理完成后归并数据到正式的项目数据库中,完成数据的前端可视化展现。由于本项目部署在Linux服务器上,因此就直接采用了linux下的cronjob来实现了脚本的轮询和执行。简单来说,写入几个crontab后,启动cronjob,这几个脚本串接了上述说的每个流程,使其成为完整的一套流程。

     

      上述说的是数据爬取过程中的几个主要问题,也是比较重要的问题,说实话,即便是现在的系统,仍然没有完美解决这几个问题,解析依然会遇到Amazon的封杀,自动化的鲁棒性太弱等等。这可能是下一阶段需要考虑的问题,同时,数据爬取存储后依然有不少脏数据(Dirty Data),需要进一步的清洗。

    转载于:https://www.cnblogs.com/skymoney/p/amazon_da_data_fetch.html

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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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  • 接下来一步步给大家介绍怎样获取评论的数据来供我们分析,以天猫查找李子柒的螺蛳粉为例。第一,登录网站找到目标页面。登录天猫,搜索“李子柒螺蛳粉”,点击一款推荐商品进入详细页,见图1。第二,找到要爬取的...

    现在的电商平台的商品琳琅满目,咱们足不出户就可以淘到性价比很好的尖货。但是东西多了大家不免要比较一番,这个时候看看商品粉丝的评论就尤其重要。

    接下来一步步给大家介绍怎样获取评论的数据来供我们分析,以天猫查找李子柒的螺蛳粉为例。

    第一,登录网站找到目标页面。

    登录天猫,搜索“李子柒螺蛳粉”,点击一款推荐商品进入详细页,见图1。

    第二,找到要爬取的目标的数据项。

    点击F12进入开发者界面。前后翻阅几页评论文字后,会发现开发者界面Network标签页,下面出现了很多内容。认真观察一下,发现list开头的数据项就是包含的评论内容,见图2。

    仔细分析一下传入参数,发现主要变化的就是2个参数:currentPage(评论的页数)和callback(回调的标志)。评论的页数可以通过迭代来依次增加,回调标志没有实际意义,可以写死。

    这样,访问的URL地址就确定了。

    第三,写代码获取数据。

    接下来进而到了python的编程环节。

    首先是构造URL地址和参数。主要步骤包括了URL构造、Headers构造,然后就是requests.get获取数据,最后是re.findall提取数据和json.loads转化为json格式。以上就获取到了一页的评论数据。

    然后就是获取你赶兴趣的字段内容了。比如你关心评论粉丝的名字、评论时间、评论内容、商品类型等。

    最后把获取到了内容存储起来。获取到的数据像图4这样。

    一般来说为了模拟人登录真实一点,每个迭代程序最好设置间隔时间,比如这样:

    time.sleep(5)#

    休眠5秒。

    以上就完成了电商平台的用户评论数据获取,是不是很简单呢?

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    关注公众号【科技爸遇到文艺妈】,头条号【科技爸】,了解更多干货好文。

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  • 巴西电商数据分析项目

    千次阅读 热门讨论 2020-03-16 21:46:48
    从kaggle上找了一份巴西电商数据集,结合python+MYSQL+tableau等分析工具,从多个维度对网站的各项指标进行分析,发现网站现存的问题并对网站提出优化建议。
  • 那么电商数据采集的方法有哪些呢?我给大家分享一下,我爬虫的个人经验,我们在采集类似电商数据网站的时候会遇到什么技术问题,然后再根据这些问题给大家分享采集方案. 一、写爬虫采集网站之前: 为什么经常听到...
  • Olist巴西电商数据分析 上篇指路:https://blog.csdn.net/jlycd/article/details/113887419 文章目录Olist巴西电商数据分析项目背景搭建数据分析架构数据分析商品维度销售维度总结与建议 项目背景 本项目是来自...
  • 因此对于电商企业来说,获取有效数据是非常重要的,企业的营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果。 利用数据来发现企业内部的不足,营销手段的不足、客户体验的不足等等;利用数据挖掘来了解客户的...
  • 电商数据分析总结

    千次阅读 2019-09-27 13:09:08
    1. 数据分析第1步:提出问题 - 我们要分析哪些业务指标? 2. 数据分析第2步:理解数据 - 熟悉 Excel 的工作界面 - Excel各个字段表示什么含义? - Excel中有哪些数据类型? - 数据的基本操作 3. 数据...
  • 电商数据分析方法和指标整理

    万次阅读 多人点赞 2018-11-25 12:06:14
    对于电商行业来说,数据分析的核心公式是:销售额 = 流量*转化率*客单价。因此,分析可以从流量、转化率和客单价这三个维度进行: 1、流量 流量分析,可以从中发现用户访问网站的规律,并根据这些规律改进网站设计...
  • python3今日头条App电商数据抓取

    千次阅读 2018-12-17 11:12:34
    最近有几个同学让我们帮忙抓取今日头条app的数据,有的同学需要头条app 的广告数据,有的同学需要电商资讯的数据,之前已经在博客中发布过头条app的广告数据,这里我就来用电商数据来给大家讲解。 1.想要抓到app...
  • MongoDB电商数据建模

    2017-11-10 22:16:50
    面向文档的数据 Schema 设计原则 在任何数据库系统中建模数据时,下面这些问题都需...RDBMS有即时查询和联结操作查询,MongoDB也有即时查询但不支持联结操作,键值存储只能根据单个键获取值。 应用程序的访问模式是...
  • 随着数据时代的到来,各行各业的经营发展开始注重数据分析思维。...那么我们做电商数据分析师常用的方法有哪些呢? 当开始数据分析产品时,首先分别分析每个变量,以描述拥有的数据并评估其质量,接下来分析每个变
  • 电商数据分析中的核心公式是流量*转化率*客单价,以商品为核心,组成了供应商→经营主体(一般为店铺)→客户的业务链条,以包含市场竞争在内的业务框架为基础,根据不同的业务目的进行数据分析。 根据资料总结...
  • 淘宝电商数据分析-Python

    千次阅读 2020-04-13 11:47:17
    1.明确分析目的 1.1 2.获取数据,并清洗数据 2.1 3.代码实现+可视化+分析 4.得出结论
  • 1)在kaggle上获取国外一家电商2010年12月-2011年12月的交易数据,如下,分别包括订单编号(InvoiceNo)、商品编码(Stockcode)、商品名称(description)、下单数量(quantity)、下单日期(InvoiceDate)、商品单价...
  • 关于获取电商优惠券

    2013-09-05 14:28:04
    我们想做一个电商优惠券的页面,但我们不太清楚去哪采集这些电商优惠券的数据。 是那种密码券的,有显示剩余数量,点击后,获得最新的密码券,有使用时间限制和使用活动的限制。 请问有大神做过类似的的活动和...
  • 二、课程内容 《大数据电商数仓项目实战》视频教程,从项目架构的搭建,到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现,我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别...

空空如也

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