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电子商务中的数据分析方法和实践

不可否认，新时代电商平台所带给予商家和消费者带来的便利

和快捷性，使得电商行业越来越得到了人们的重视和关注。而在

电商运营中，数据分析被众多电商从业者视为是提高营销效果并

获得商业增长的重要途径之一。

一、数据分析在电商中的地位和意义

在这个商业化竞争日益激烈的时代，数据分析成为了电商运营

的一堵高墙，越来越多的电商在不断地利用数据分析方法进行运

营管理，在市场细分、产品定位、促销方式、营销策略等方面不

断精益求精，来提升商业效益。数据分析在电商中有以下几点重

要地位：

1、帮助电商发现市场、人群、产品的潜在价值：数据分析能

够对访客、会员、商家、甚至整个市场进行深度研究，找出各类

潜在价值点、挖掘新品的需求等，有利于电商平台建立独特的优

势。

2、优化消费者购物体验及建立消费者粘性：如通过购物车认

知度、订单交易率、留存率、点击率等方式获得数据，来了解消

费者购买习惯以及消费意愿，从而提供更优质的服务体验；并借

助数据挖掘的手段，为消费者量身以定的促销活动，奖励激励等

方式也具有良好的积极的推广事效。

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3、加快周期效应和提升商业增长：有效的利用数据分析方法，

能够提高周期效应并实现商业增长。通过识别目标消费群体，不

断对其推送的必威体育精装版产品和优惠活动，被吸引的用户数量将增加，

从而提高运营收益。

二、数据分析方法

数据分析方法实际上就是一个实时分析的过程，包括数据采集、

数据清洗、数据分析、数据可视化四个阶段。各个阶段的过程都

很重要，特别是首先要采集和清洗数据，在清洗后才能进行更深

层次的分析。下面具体介绍：

1、数据采集

运营人员在进行数据采集时，需要重视以下内容：

首先，确定好自己在采集什么，目标明确，整理出数据字段表，

以便工程师充分的准备和规划，并确认数据的来源。

其次，确定好采集方式，适合自己公司的信息系统和数据。

最后，通过统一的格式制定采集规范，确保其公正性、权威性

以及数据的一致性。

2、数据清洗

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数据清洗主要包括数据去重、缺失值填充、异常值检查和异常

数据过滤等操作。数据清洗过程要确保数据的可靠性、一致性、

完整性和准确性。

3、数据分析

数据的分析是整个数据分析过程中最为重要的一个环节。数据

分析可以通过Web分析、自然语言处理、分类与预测、分组研究、

异常值检测、分层抽样等多种不同的方法来实现。通过数据分析

过程，可以挖掘出更深层次的问题，从而提供更细致的优化解决

方案。

4、数据可视化

数据的可视化包括图表制作、数据展示、文本自动化、报告生

成等技术手段，数据可视化能够呈现出真正的价值。数据可视化

对商家来说非常重要，因为这能够帮助他们快速而有效地了解到，

人群的兴趣点、偏好、特征以及在某些事件和政策下更可能的行

动方式，从而更准确的进行目标人群的驱动推广。

三、如何运用数据分析实现效果

1、制定更科学的商业规划

数据分析可以帮助判断未来市场变化的趋势，了解产品的热门

程度以及消费群体的需求，从而制定更加科学合理的商业规划。

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