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电商数据分析有什么方法?

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标签： 电商数据分析 电商数据分析方法
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刘老师 数据分析师

1、市场分析

有市场需求的产品，即使产品品质很好也是没有前(钱)途的。虽然目前淘系电商推广渠道多样化了，但是到目前为止绝大多数客户仍然是通过搜索关键词找到需要的产品。所以如果你产品相关的关键词在淘宝上搜索量过少，至少说明当下是不太适合在淘宝上销售。

2、同行分析

做生意是一定要研究对手数据的，可以这么说，在当下电商运营中，同行的信息应该是最有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在监控和分析同行的店铺。

3、分析自己店铺

数据是店铺问题诊断的基础，当我们的店铺出现问题，比如说流量下滑、转化率下滑，这肯定是有原因的，绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概，我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析，如果不经过这一步，你只是主观上分析的话，很容易出错。

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    数据挖掘的完整步骤是怎样的?
    刘老师 数据分析师

    1、理解数据和数据的来源(understanding)。

    2、获取相关知识与技术(acquisition)。

    3、整合与检查数据(integration and checking)。

    4、去除错误或不一致的数据(data cleaning)。

    5、建立模型和假设(model and hypothesis development)。

    6、实际数据挖掘工作(data mining)。

    7、测试和验证挖掘结果(testing and verification)。

    8、解释和应用(interpretation and use)。
    数据挖掘工程师需要掌握的技能有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

    2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

    3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

    4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
    数据分析师应该具备的素质有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、态度严谨负责

    严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有奔着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结的问题。

    2、好奇心强烈

    好奇心热皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更加强烈，要积极主动地发现挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果是不预期的那样等等，这一系列问题都要在进行分析时提出来，并且通过通过数据分析给自己一个满意的答案。

    3、逻辑思维清晰

    除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。

    通常从事数据分析时所面对的商业问题较为复杂，要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要数据分析师对事实的足够了解，同时也是需要真正理清问题的整体以及局部的结构进而理清结构中相互的逻辑关系。

    4、擅长模仿

    在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速的成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。模仿主要是参考他人优秀的思路和方法，成功的模仿需要领会他人方法的精髓，理解其成分析原理。

    5、勇于创新

    通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿时间不宜太长，每次模仿后都要进行总结，提升可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断创新，才能提高自己的分析水平。

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