一个企业,特别是电商类的,如何进行大数据分析

作者&投稿:郅殃 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
在电商行业如何进行大数据分析的~

电商行业相对于传统零售业来说,最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。
当用户在电商网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了价值客户。
我们一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里,所以对于这些客户,我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位客户的价值,及针对每位客户扩展营销的可能性。

我觉得小型电商团队要想做好数据分析,要做到这些:
1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起,所有数据都很分散,每天都要花很多去各个看数据,浪费时间,要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态,快速响应,及时调整策略。
2、所有的历史数据都能集中存储,因为数据是很宝贵的。
3、处理、分析数据的速度要快,要是每天花一堆时间在处理、分析数据上,那你还有什么时间去调整业绩呢。
4、还有一个,就是可以做到共享,让团队内的小伙伴都能实时了解数据动态。
分析这块举个例子,电商平台定期都要对商品销售进行分析,比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析,可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析,这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看,除了显示分析周期的数据,最常用的分析方式是同比和环比(BDP个人版也能一键选择同环比增长值或增长率),时间区间可以是年、季和月,甚至是周,不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析,先是商品总的数据预览,如图(图表是我在BDP个人版上制作的,且BDP也能满足上述的几个要求,实现对电商庞大数据进行更好整合、查看,让小型团队工作变得更加有效。):

这是选取8月23日的数据,可以看出,整个平台的上架的商品量还有4372万,量还比较多;商好评率为93%,是整个平台的平均值,那应该还算不错啦!本月的月销量还有12%,只有24-31日一共8天,完成剩下的12%应该问题不大,相当于这个超额完成销量啦,是不是平台近期上架了很多夏天商品,所以8月份超额完成也是正常,比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动,让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样,至于原因还是需要自己去找哈。


自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况,作为运营者应该很了解的,均价当然也要了解,均价可能直接影响到网站客单价,网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如,某个网站均价5000,那可能可以属于轻奢侈品网站了,可能主要人群是年收入过10万的女白领等等,这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据,商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析,大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然,电商平台除了商品分析,还有订单数据、用户行为等分析值得探讨。

无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据,所以进行大数据分析,很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的,采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据,才能进一步对其进行系统化的处理分析,提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤:
1、数据采集
明确分析的目的和需求后,通过不同来源渠道采集数据。
2、文本清洗和预处理
文本清洗首要是把噪音数据清洗掉,然后根据需要对数据进行重新编码,进行预处理。
3、分词
在实际进行分词的时候,结果中可能存在一些不合理的情况。因此,在基于算法和中文词库建成分词系统后,还需要不断通过训练来提升分词的效果,如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况,算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。
4、词频和关键词
词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说,一个词在文本中出现的频次越高,这个词在文本中就越重要,就越有可能是该文本的关键词。
5、语义网络分析
语义网络分析是指筛选统计出高频词以后,以高频词两两之间的共现关系为基础,将词与词之间的关系进行数字化处理,再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图,可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。
6、情感分析
情感分析,主要是分析具有情感成分词汇的情感极性(即情感的正性、中性、负性)和情感强烈程度,然后计算出每个语句的总值,判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句,判定总舆情数据样本的整体情感倾向。
7、数据可视化展现
通过可视化展现形式,可直观呈现多维度数据表现,用于总结、汇报等。
想要快速进行大数据分析,可通过新浪舆情通实现,系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务,针对各行业还提供定制化大数据解决方案。

觉得团队要想做好数据分析,要做到这些:
1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起,所有数据都很分散,每天都要花很多去各个看数据,浪费时间,要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态,快速响应,及时调整策略。
2、所有的历史数据都能集中存储,因为数据是很宝贵的。
3、处理、分析数据的速度要快,要是每天花一堆时间在处理、分析数据上,那你还有什么时间去调整业绩呢。
但是个人的力量是有限的,最好把这些工作外包除去,比如创因科技,可以帮你管理电商类的大数据。

大数据不仅仅意味着数据大,最重要的是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力:数据挖掘可以让分析员更好地理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理:通过标准化的流程和工具对数据进行处理,可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析:不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求,可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
语义引擎:由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据,语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
数据挖掘算法:可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的,集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值,这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据,无遗漏搜集整理归档,并且支持各种图文分析报告;针对微博或网站或微信,活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档,统计分析精准预测制造新数据;针对某个论坛版块数据精准采集,数据归类,出分析报告,准确定位最新市场动态;针对某个网站监测用户的操作爱好,评定最受欢迎功能;针对部分网站,做实时数据抽取,预警支持关注信息的最新扩散情况;针对全网数据支持定向采集,设置关键词搜集数据,也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论,归类成文档,支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展,主要看是想要利用数据做什么了


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