①确定想要的结果是什么

如果没有明确的目的和分析内容的框架，那么在这个过程中会感觉非常迷茫，因为 没有明确的目的，很多人在做数据分析的时候，根本不知道该干什么，只是一张又一张不停地做图表，却没有想过做这张图表有什么用、能达到什么目的。在做图表 的过程中，因为没有目的，所以也不知道到底应该做多少张图表，就像一只无头苍 蝇一样胡乱行动。

②数据采集

数据很多，但是我们只采集有用的数据。做数据采集的时候一般都是手动复制，或者下载，当然，也可以利用爬虫工具。

③数据处理

数据处理首先是取消各种合并单元格，统一格式，文本转换为数字，统一格式等等。那么下面的图片展示的数据，我们发现就是没有完整处理过的。

④数据展示和分析

在数据分析环节中，往往需要利用一些工具。最常见的有 Excel的计算功能，筛选功能，图标功能那个能来展示一个比较容易看懂的结果。

⑤撰写报告

撰写报告是要把分析的数据总结和呈现出来，很多的时候，在撰写过程的过程中，我们可以搭配脑图等工具。我们需要讲清楚，是为什么，为什么，怎么办。

⑥推动建议落实

单纯只是一份报告呈现结果是没什么用的，好的分析报告一定要有建立和解决问题的方案，而这些方案必须推动落实。在撰写报告的时候要以实用为主，因为真正目的在于解决问题的方案、在于真正地利用数据帮助决策和优化。

电商数据分析的意义在于：

发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。

基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

1)总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

2)网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。

3)销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4)客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。

5)商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。

6)市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。

7)风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。

8)市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。