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淘宝数据分析要看哪些数据?

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标签: 淘宝数据分析 淘宝数据
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1、行业数据

即对你产品所在的整个大环境进行分析。分析包括市场容易多大、利润多少、以你的实力能挣取到多少流量。也就是判断一个产品能不能在淘宝卖。

2、同行数据

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。通过对同行店铺的分析,可以找到店铺的优势和不足,很多东西也可以参考同行。

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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    数据挖掘中实用分析方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.基于历史的MBR分析

    基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。

    MBR中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用。

    MBR的优点是它容许各种型态的数据,这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力,它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据,有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时,不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

    2.购物篮分析

    购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品, 找出相关的联想(association)规则,企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说,零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

    购物篮分析基本运作过程包含下列三点:

    选择正确的品项:这里所指的正确乃是针对企业体而言,必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

    经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

    克服实际上的限制:所选择的品项愈多,计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增),此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

    购物篮分析技术可以应用在下列问题上:针对信用卡购物,能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言,经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言,在疗程的组合上,购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

    3.决策树

    决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

    4.遗传算法

    遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程,细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似,它必须预先建立好一个模式,再经由一连串类似产生新细胞过程的运作,利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合,最后仅有最吻合的结果能够存活,这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现,一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

    5.聚类分析

    聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛,包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体,在许许多多的分析中,刚开始都运用到群集侦测技术,以作为研究的开端。

    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。

    数据分析方法论有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、PEST分析法

    PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。

    宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

    对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

    政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

    社会环境:人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

    技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

    经济环境:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    2、5W2H分析法

    5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    该分析方法又称为七何分析法,是一个非常简单、方便又实用的工具,以用户购买行为为例:

    Why:用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

    What:产品提供的功能是什么?

    Who:用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

    When:购买频次是多少?

    Where:产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

    How:用户怎么购买?购买方式什么?

    How much:用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

    3、SWOT分析法

    SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

    SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析。

    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    4、4P营销理论

    4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion),在营销领域,这种以市场为导向的营销组合理论,被企业应用最普遍。

    可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行,也就是将:产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展,从而提高企业的市场份额,达到最终获利的目的。

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    5、逻辑树法

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关,也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同的问题总结归纳成要素。

    框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。

    6、AARRR模型

    AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型,从整个用户生命周期入手,包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

    每个环节分别对应生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。

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