电子商务数据分析及应用（上篇，共上中下3篇）.pptxVIP

第1章电子商务数据分析基础1.1电子商务数据分析认知1.2电子商务数据分析流程及常用工具1.3电子商务数据分析维度

【章节目标及学习难点】章节目标1．了解电子商务数据分析的相关概念、作用及意义；2．熟悉电子商务数据分析的流程及常用工具；3．了解电子商务数据分析的主要维度。学习难点1．电子商务数据分析的流程；2．电子商务数据分析常用工具的安装使用。

【案例导入】抖音全域兴趣电商背后的数据价值抖音电商于2020年6月正式成立，2021年4月提出要做“兴趣电商”，意在抓住消费者刚需以外的潜在需求，并且主动帮助用户发展潜在需求。经过一年的发展，2022年抖音电商宣布同比2021年4月全年购买用户数提升了69%，商品意图有哪些信誉好的足球投注网站行为提升了217%，抖音商城的支付用户数提升了431%，同店铺复购订单数提升了76%。透过这4个用户行为数据，可以看出用户在抖音电商上已经有了更主动和多元的购物需求。为助力更多用户与商户，2022年5月，抖音电商战略再次升级，将“兴趣电商”升级到“全域兴趣电商”阶段。具体来看，通过覆盖用户全场景、全链路购物需求，完整覆盖货找人和人找货的双向消费路径，满足用户多元化的消费需求。

【案例导入】拓展思考1．在抖音的全域兴趣电商战略布局里，数据的价值是什么？2．抖音兴趣电商主要是基于精准算法推荐的电商，平台是如何做内容推荐的？

第1节电子商务数据分析认知1.1.1电子商务数据分析的相关概念1.1.2电子商务数据分析的作用及意义1.1.3电子商务数据分析师的职业要求

1.1.1电子商务数据分析的相关概念1.大数据数据是用符号、字母等方式对客观事物进行直观描述，是表达知识的字符集合，是信息的表现形式。数据（Data）是对客观事物的逻辑归纳

1.1.1电子商务数据分析的相关概念大数据（bigdata）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。IBM提出大数据的5V特点：Volume（大量）01Velocity（高速）02Variety（多样）03Value（低价值密度）04Veracity（真实性）04

1.1.1电子商务数据分析的相关概念2.数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。其目的是把隐藏在一大批杂乱无章的数据中的信息集中提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律

1.1.1电子商务数据分析的相关概念3.数据挖掘数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类法、聚类分析法、回归分析法、关联规则算法、特征提取法、偏差分析法、Web数据挖掘法等。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念分类法是一个查找分类器的过程，它通过一些约束条件将数据分配到不同的类中。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念聚类分析法聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。它可以应用到用户群体的分类、用户背景分析、用户购买趋势预测、市场细分等领域。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念回归分析法回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种数据分析方法。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念关联规则算法关联规则是从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系，它反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。它可以应用到营销效果分析中，为产品定位、定价，用户寻求、细分与保持和市场营销决策支持等提供参考依据。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念特征提取法特征提取是从一组数据中提取出这些数据的特征式，可以降维、去除不相关和冗余的数据。它可以用于用户流失因素的特征提取，获得导致用户流失的一系列原因和主要特征，从而有效地预防用户的流失。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念偏差分析法偏差分析是探测数据现状、历史记录或标准之间的显著变化和偏离情况的一种分析方法。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

1.1.1电子商务数据分析的相关概念Web数据挖掘法W