数据分析系列篇：电商中数据分析应用

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谈到零售，以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司，与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。

而他们的数据分析应用都有哪些呢?

1.网站分析(流量分析)

记得很久之前蓝鲸写过新手如何学习网站分析，现在也回顾下。

Web分析人员应该具备的5个基本素质 1. 需要了解互联网。2. 你需要知道一些网页技术的基本概念。3. 你需要会用一些最基本的工具。4. 你需要学习最基本的WA概念和定义。5. 你要有商业意识(Business Sense)。

进行网站分析当然要使用网站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics，或者更好能知道Omniture，WebTrends之类。除了知道，你最好还要能会用其中的某一个。我建议新手从Google Analytics开始，免费工具，实施简单，而且界面也简单，非常适合入门级用户。

WA的基本概念包括什么是visit，什么是PV，什么是bounce rate，什么是time on site……。想要知道这些，可以看英文的Avinash的博客，具体内容零散在他的博客的很多文章中(你可以直接点击他博客的site map，不过他的site map更新比较慢，新文章可能还没有被列入)。如果你想知道一些国际通用的WA概念和定义，你可以去WAA(WA联合会，Web Analytics Association)这个民间协会组织看看，IAB(互动广告协会)也有相关内容。当然，多阅读是很重要的，Avinash有一些他推荐的博客，大家没事儿随便挑几个阅读，会有收获。

有没有好书推荐?中文的书籍其实还没有太好的。Avinash的”Web Analytics One Hour A Day”是为数不多(也是我唯一知道)的翻译为汉语的书籍。因此我建议大家在互联网上寻找一些英文的书籍，比较推荐Google Analytics Short Cut(感谢Kurt的推荐)，以及Web Analtyics Dumb Book。

具体的应用我就不废话了。可以看看下面的链接。

新手应该如何学习网站分析(一)新手应该如何学习网站分析(二)新手应该如何学习网站分析(三)围绕流量分析这块，有网站流量分析日、周、月报告，也有很多网站流量监控报告。GA、百度统计都是这一类的。

2.用户分析(用户画像&用户行为)

用户分析已经讲了很多次，就不多说了。

3.产品分析

产品分析主要结合应用画像，应用的场景为购物篮、橱窗推荐等，挖掘一个品类的潜在用户，首先要找出此品类已有的用户，然后通过这些用户的行为、偏好、画像等信息对用户细分，挖掘其独有的特征，最后通过这些特征建立模型定位出该品类的潜在用户。

4.运营分析(活动分析)

运营分析主要针对的是运营活动前、活动中、活动后的分析，包括活动前的预期分析、用户分析、市场策划等，活动中的效果监控、A/B test，活动后的专题活动分析等。比如像量子恒利、淘宝魔方这些数据产品。

5.竞对分析(市场分析)

常见的有了解易观、艾瑞、派代网等行业分析数据，以及监控电商竞对的行业数据。

6.物流分析

电商中的物流供应链是最重要的环节之一，所以能够做好像双十一这样的提前备货，优化配送站的方案以及物流配送环节的数据监控，退货原因等分析是至关重要。

7.KPI分析

包括业务每季度、年度的经营分析情况

End.

作者@宿痕 来源@36大数据

玩转电商数据分析及运营，推荐你看这 7 本好书

导读：互联网中最丰富的资源是流量，而流量变现最直接的方式是电商，所以放眼当前各个主流App，诸如今日头条、快手、微信等，都在尝试直播带货和社交分销的运营模式。当然，以电商为核心商业模式的平台App，也都在以各种形式构建自己独特的营销玩法和商业壁垒。

今天为大家盘点电商存储、电商算法、电商运营、电商数据分析及数据化运营等好书。

01 《用户运营方法论：入门、实战与进阶》

作者：汪雪飞

百度资深产品和运营专家10余年经验

凝聚百度、小米、猫扑用户运营精髓

产品和运营双视角，9维度全面展开

推荐语： 这是一部以产品和运营双重视角，从9个维度全面讲解用户运营思维、方法、技巧的著作。它将带领产品经理和运营经理全面、系统地了解并掌握，头部的互联网公司究竟是如何做用户运营的。

作者在社区产品鼎盛时期加入猫扑，负责核心用户的社区运营，积累了大量一线经验；在小米初创期加入小米，进一步印证了用户运营的价值；加入百度后，因为积累了大量用户数据，进一步融合了宏观数据下用户的行为分析，使得对用户运营的理解更加全面，总结出这一套用户运营的方法论，对想了解用户和做好用户运营的从业人员有很高的参考价值。

02 《电商存储系统实战》

作者：李玥

基于实战案例系统讲解电商系统的存储设计

详细分析不同规模存储系统的构建方法

推荐语： 电商系统覆盖面广，在其他业务中遇到的技术问题，大多数在电商系统中也会遇到。本书以电商应用场景为例，讲解实战过程中常会遇到的各种存储问题。通过这样的学习方式，用户既可以快速地解决实际问题，还能提升技术能力。

内容精选：

03 《电商流量数据化运营》

作者：宋天龙

知名专家宋天龙新作，流量运营教科书

低成本、大批量、高质量流量引入

含大量案例、数据源和代码

推荐语： 这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。

内容精选：

04 《电商数据分析与数据化运营》

作者：刘振华

电商运营真经

推荐语： 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。

内容精选：

05 《阿里巴巴B2B电商算法实战》

作者：阿里集团 新零售技术事业群 CBU技术部

阿里官方出品

阿里巴巴CBU15年电商经验总结

推荐语： 本书是阿里巴巴CBU技术部（1688.com）深耕B2B电商15年的经验总结。阿里巴巴B2B在战略形态上经历了信息平台、交易平台和营销平台的升级迭代，本书聚焦营销平台商业形态背后的算法和技术能力，试图从技术和商业互为驱动的视角阐述技术如何赋能业务，并结合阿里巴巴集团在基础设域和算法创新上的沉淀，打造出智能B2B商业操作系统。

内容精选：

06 《智能搜索和推荐系统：原理、算法与应用》

作者：刘宇 赵宏宇 刘书斌 孙明珠

零基础掌握搜索和推荐系统

推荐语： 资深搜索和推荐系统专家合作撰写，阿里、美团、Hulu、Roku等企业多位技术专家高赞推荐！零基础掌握搜索和推荐系统的原理、架构、算法，以及机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐中的应用。

内容精选：

07 《构建企业级推荐系统：算法、工程实现与案例分析》

作者：刘强

企业级推荐系统领域集大成之作

推荐语： 推荐系统专家集10年实践经验之作，从场景、算法、工程、运营、实践等多维度深度梳理构建企业级推荐系统的方法。所有算法都有详细实现思路分析，可直接用于企业实战。

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