【电商数据采集】电商数据分析+电商API接口接入

电商数据分析

什么是数据分析呢？数据分析能在电商运营中发挥怎样的作用呢？快往下看看吧！我们将从数据分析的概念以及数据分析在电商中的应用两方面展开~

【电商数据采集】

（一）数据分析基本概念及作用：

       简单描述这个过程呢，其实就是是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。

       在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营方面发挥着作用。

tips

数据分析对电商运营的影响是very关键的喔！

①  大数据处理使电子商务的运营方式数据化。通过数据分析出顾客的需求，并以此对日后的经营提前做预测，从而使成本最小化、利润最大化，也尽可能为个性化需求提供产品或服务。

PS：例如，亚马逊企业的分别为FDFC和FC的两种 数据化运营模式，前者主要用于预测热销商品，而后者则 用于小众商品的分析。

②大数据处理使行业应用得以垂直整合。简单来说，就是大数据能够配合供应链体系的管理，高效率完成多方主体之间的合作。这样使得企业自身对供应商与营销商的整合能力不断增强，其间的资源 得到更好的共享，如此一来，还能把企业与用户的关系越来越近，也就获得了更多制胜的机会啦！

PS：以下几张是电商运营几个板块的数据分析结构图展示噢！

数据分析结构图示例

（二）具体数据分析流程

了解完数据分析概念和具体对我们电商运营的意义之后，让我们探讨一下如何在电商运营中实操吧！

1.1 数据要求

       数据要求首要做的是确立分析目标。以电商为例，要知道目标分析的主体，并做好上述提到的结构图整理，如消费者的消费行为习惯，偏好等进行罗列分析；然后去理解数据分析的核心意义，为的是做好科学的决策呀！最后就是要知道如何利用各类平台进行数据收集和分析啦。PS：后面会提及到相关的辅助平台哦~

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1.2 数据收集

       数据是从各种来源收集的。通过辅助平台尽可能收集到我们罗列目标分析主体的各项指标数据，而且最好是多维度展开哦，分析目标，方法适当多元化。

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1.3 数据处理

       用于将原始信息转换为可操作的情报或知识的情报周期的阶段在概念上类似于数据分析中的阶段。这样清晰处理后是为了便于进行分析。

Tips：例如，在电商运营中，我们收集到的数据在EXCEL里面以表格格式(即结构化数据)放入行和列中以供进一步分析。

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1.4 数据分析

以电商为例描述：

电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。

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流量分析

电子商务也就是贩卖流量的生意，流量是保证企业盈利的重要保证，因为根据马太效应知道，流量越高往后带来销量也越高。重要提醒：但是你要分清楚哪些是真实流量，哪些是虚假流量，因为有可能是平台恶性竞争的订单，分析清楚是一个关键所在噢！

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流量效率分析

流量效率是指流量到达网站的是不是真实数据，能从一下四个方法去分。

到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。

二跳率：如果是有效流量的话，一般会有合理的二跳。如果是虚假点击的话，一般是没有二跳的。

PV/IP比：如果有效的流量而且网站内容好的话一个IP能有3个PV以上。

订单转化率：这个数据是最最真实，最最核心的，如果没有订单转化率，其他都是白费的。

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站内数据分析

站内数据分析，通常都会分析产品分布和采购流程，然而都会通过页面流量排名，参照销售比例从而调整销售结构。也会关注购物车到订单提交页的相差大不大来进行调整。

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用户特征分析

这个是电子商务最为重要的，因为你要知道产品适合哪些用户，地区、年龄、工资状况都会成为产品发布的一个重要点，通常数据分析是绝对离不开这一点。

Tips：其他可参考的运营指标数据图~

1.5 撰写数据报告

       从电商运营来说，撰写报告首先主要是清楚——想要通过数据的分析得到怎样的判断以及做出怎样的决策。

       其次是需要对店铺里的产品线运营有统筹能力，并对产品线的时间做规划部署。这样去统筹团队运营，会形成有效的协同。

       还需要对店铺的整体数据做到心中有数，每日向老板和团队同步核心数据的动态。让团队做到清晰做事。

       比较重要的就是基于周期时间下的销售达成。这样你可以及时知道GAP(差距)，并形成策略对GAP进行填补。

分析整理好以上数据，就能较好地写出一份完整的报告啦！

点开看大图

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那么电商平台数据来源和数据类型又有那一些呢？

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数据来源复杂

• 大数据时代，其数据囊括的范围特别广,这些数据来源于四面八方的数字统计系统。所使用的数据既有来自于电商平台其自身的，也有来自于相关的竞争对手、供应商、客户等。既有来自于电商平台内部信息系统的,也有来自于各大互联站上不同的数据统计库，其比较繁杂

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数据分析工具

       此外用于数据分析的免费软件编辑免费数据分析软件包括:

• DevInfo——联合国发展集团认可的用于监测和分析人类发展的数据库系统。

• ELKI—— Java中的数据挖掘框架，具有面向数据挖掘的可视化功能。

• KNIME—— Konstanz Information Miner，一个用户友好和全面的数据分析框架。

• Orange——一个可视化编程工具，以交互式数据可视化和统计数据分析、数据挖掘和机器学习方法为特色。

• Pandas——用于数据分析的Python库

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数据分析常用的方法

通常是有列表法和作图法；

列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系。也可通过建模将数据可视化。