电商的大数据分析_电商大数据的类型

电商数据分析一站式平台九数云BI-数据自动获取、清洗模型封装、拖拉拽式指标计算、数据大屏决策。电商数据可以分为后台数据和前台数据两大类:后台数据，顾名思义就是运营者可以直接从店铺后台下载得到的数据，其中最重要的是店铺订单数据。

数据分析的流程都大差不差；这里从【数据获取】-【数据清洗】-【数据分析及可视化】-【数据决策】来跟大家一起梳理一下电商数据分析的工作流程电商数据分析一站式平台九数云BI-数据自动获取、清洗模型封装、拖拉拽式指标计算、数据大屏决策

点击 「链接」即可体验九数云一、电商数据分析的基本流程：数据获取电商数据可以分为后台数据和前台数据两大类：后台数据，顾名思义就是运营者可以直接从店铺后台下载得到的数据，其中最重要的是店铺订单数据前台数据，即在平台前台网站中可以查看、抓取、分析的一系列数据源。

一般可以用rpa进行数据采集前台数据就可以帮助运营者更好地理解竞争对手，后台数据可以帮助运营者更好地理解自己电商后台数据分布在电商平台（如淘宝、京东、抖音，小红书，拼多多等）和电商数据平台（如生意参谋、京东商智等）上，有的卖家由于使用了ERP工具对订单进行管理，还会涉及常见的ERP订单管理平台。

电商后台数据的获取方法可以分为三类:人工采集、报表采集、自动化抓取采集运营者可以根据自身的需求灵活使用上述三种方式体量特别大的卖家可以尝试组建自己的数据化IT团队，自主研发采集程序而体量中小的卖家，挑选适合自己的数据工具（如九数云BI），可以直接连接电商平台、erp平台等进行取数，也可以通过api接口进行取数。

点击 「链接」即可体验九数云二、电商数据分析的基本流程：数据清洗采集到的第一手数据一般都是无法直接进行分析的，这时候就需要对数据进行“清洗”当运营者完成数据的采集和清洗工作后，就需要对数据进行分析和处理。

数据清洗的步骤一般分为表格整理：包含列名整理、删除空行、转换数据格式等基础的表格处理内容补全缺失值：拿到的数据可能因为手工填写误差等缺少某日的数据，这个时候我们需要补全或直接删除数据拆行拆列：系统导出或手工填写的数据可能不符合我们分析的需求，对不该在一行、一列的数据进行拆行拆列，常见的如省市信息写在了同一栏

添加图片注释，不超过 140 字（可选）删除重复数据：对数据进行删除重复数据处理，以防因手工填写或系统故障导致错误的数据分析结果行列转换：将手工填写的二维表转化为一维表电商每月、每周分析清洗的数据格式都是大同小异的，因此数据清洗的过程也大同小异，我们可以直接用【九数云BI】一键封装公司的数据清洗步骤，从而实现更新数据后，数据自动清洗

九数云BI计算模型封装示意图点击 「链接」即可体验九数云三、电商数据分析的基本流程：数据分析数据清洗之后，对数据进行指标计算，从而获得我们想要的分析结果；并对其进行可视化，从而使数据表达变得直观；这里给大家列举电商常用的几大数据指标体系：

电商数据分析指标大全电商每月、每周需要分析的数据指标实际上也是大同小异的，但有的时候可能会有一些轻微的调整，比如优惠券的发放数变了，规则有改动等等；因此除了可以使用【九数云BI】封装指标计算步骤之外，还可以借助其流程式数据分析步骤，返回改动的部分进行数据处理过程的修改，无需再从头开始进行分析

九数云BI-流程式数据分析示意图点击 「链接」即可体验九数云四、电商数据分析的基本流程：数据决策在完成数据采集、清洗和分析工作后，就可以结合具体的可视化表格进行决策和店铺的运营优化如：当订单转化率小于20%时，就可以及时提醒对应的负责人，该商品需要优化了。

当销售额低于一定值时，去查看低于销售额平均值的店铺有哪些。这个时候，数据分析的作用就可以真正体现在电商运营的过程中了，帮助电商小伙伴有诀窍的进行运营

九数云BI电商数据分析解决方案点击「链接」 即可体验九数云希望可以帮到大家哈