随着数据黄金时代的来临，各个领域的经营方式发展已经开始著重数据分析观念。通过数据，他们能了解产品的优劣、用户的钟爱某种程度，进而用数据去解决产品存在的问题。

数据分析更多的是如前所述业务大背景来阐释数据，把暗藏在数据另一面的问题归纳出来，发现其中最有价值的东西，再予以优化。

在提炼出数据的整个过程中，人是直觉的，而数据是主观的。反之亦然的数据但不同人阐释出来的结果的确是不一样，但推论的这类并没有错。所以他们做电商数据分析师常用的方法有什么样呢？

当已经开始数据分析产品时，具体来说分别分析每一表达式，以叙述保有的是数据并评估结果其质量，接下去分析每一表达式之间的关系。这儿我把电商数据分析分为五大新浪网：即对照分析、转化分析、存留分析、产品平价。

1.对照分析

纵向对照：简单的说是和谁对照？倘若说他们不久前店铺的成交额增长了30%，所以他们是不是应该高兴呢？

总之不是，这儿他们更要参照竞争者的成交额，如果你的竞争者增长了50%呢？这个这时候他们就需要两个参照分项。数据黄金时代，他们能很轻而易举的领到竞争者的相关数据。

纵向对照：他们能把近15天的成交额以轮廓的形式显示出来，这种就能很确切的看到上周的成交额与否达到预期，有没有下降态势，总之他们也能以会计年度、月或鲁让县单位。

（相片源于互联网）

他们也要考虑到现实生活中的特定情景，比如说双11、双12、元月等活动打折，所以成交额与否会暴跌。所以在做纵向对照的这时候，一定要考虑所有的是情况，或许你的货品正逢周日是卖不出去呢？他们还能这种权衡：

（1）前段时间两个会计年度，每周日日的成交额。

（2）近十年双十一当日的成交额之类。

2.转化分析

这儿牵涉两个问题，评判标准一间电商企业需要加进的一些日常生活统计分项：

（1）店铺的目标用户数量：一间店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。

（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定与否达到盈利的分项。

（3）用户的复购率：判别产品满意度，倘若用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这种既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来够买。

根据公司目标用户，确定转化分项。

（1）混合模式：复购率不足30%，说明经营方式的中心应该放在维护老用户，以及大力发展新用户。

（2）忠诚度：老用户的复购率在60%，说明老用户对于公司的产品足够满意、放心，这个这时候你就能把重心放在发展新用户上。

3.存留分析

他们通过活动等形式把用户引流到他们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问他们店铺的用户称之为存留。

（相片源于互联网）

他们常常加进的日活跃用户量、月活跃用户量、会计年度活跃用户量，来检测他们店铺的流量。有的是这时候可能会看到他们的日活，在一段时期内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做存留分析的话，这个结果很可能是两个错误的。

存留是产品的核心，用户只有留下来，他们的产品才能不断增长。如果他们什么都不做的话，用户很快的就流失了。

4.产品平价

大部分电商公司会频繁搞打折，一般来说每次打的旗帜无非是全网最低，但是如何才能确定是全网最低呢？

这个这时候就需要他们去搭建两个平价系统，这个平价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台货品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。

（相片源于互联网）

通过对照其他平台的产品来战略性的调整自己的产品，这种就可以避免自己的产品价格调整后，消费者不买账的情况。

产品的定价是一件极其重要的事情，如何做到买一送一，买多少减多少的情况下，公司的盈利不受影响，这就需要他们数据分析师起作用了。

以上是我根据电商数据分析列出的五大板块，他们在不同的行业需要用不同的形式把它展示出来。在数据面前，清晰的知道自己应该如何运营，那一种方法解决实际问题才是最有效的，学以致用。结合情景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的，欢迎大家点评以及纠正！

CDA（数据分析师认证），由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新，迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准，具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。

本着提高企业、高校、学生、求职者之间联动性的宗旨，在数据界有志人士的共同努力下，CDA数据分析师认证应运而生并迅速得到中国银行、IBM大数据大学，中国电信，国家电网，德勤，CDMS、Oracle、德国云网、Meritdata、法国布雷斯特商学院等认可。

同时跻身为2020年终身学习品牌项目，担当连接企业、高校、从业者的纽带角色。