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电商网站的数据分析中,有哪些关键数据需要特别注意?

  电商网站的数据分析非常的重要,事关对目标客户的定位及产品的经销利润。故此,怎么进行电商网站数据分析是不少电子商务网站管理运营者们最为关心的问题。下面来详细介绍一下,如何做好电子商务网站运营中的数据分析?
 

 
  一、数据分析的逻辑
 
  一般而言,数据分析的逻辑是:梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑)——界定出关键用户行为和数据——分析数据找到问题——思考解决方案。
 
  二、数据分析的方法
 
  1、定性分析,就是对事物的性质作出判断,究竟它“是什么”。比如最近某一个产品的用户活跃度大幅度提升,而结合该款产品最近的更新情况可知,用户活跃度之所以大幅提升是该款产品上线了一个新功能导致的。
 
  2、定量分析,是指对事情的数量做出统计,衡量它“有多少”。比如产品优化了登录注册流程,这一优化的效果是怎样的,带来了多少新注册用户,增长率是多少。
 
  数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合,不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设,最终抽丝剥茧,逐渐接近真相。数据是相互印证的,彼此之间有如通过无形的网络纵横连接,只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。通过数据分析得出的结论,应当能反推出其他数据,或是与其他数据分析得出的结果相一致。
 
  三、数据分析的流程
 
  流程:明确目的——拉取数据——处理数据——寻找异常点——得出结论——验证结论
 
  清楚并理解此次分析的目的是什么,这就要求先确认分析维度,包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响:而且很多时候我们需要自己动手从数据库里拉取相关数据,在保存数据的时候要保存拉取出来的数据作为原始数据,保留相应的语句;掌握常用函数。至于寻找异常点、得出结论这两步,则是需要结合具体的业务才能进行,而验证结论,则是需要从其他维度去验证一下结论的可靠性。
 
  以上是关于电商网站数据的一些概括,对于数据分析,需要我们以理性的眼光对待,值得注意的是精细化的运营数据分析工作,思维不能乱,思维乱了,全盘皆乱。因为各家对相关数据定义不同,算法不同,在对数据进行分析时需要我们看清分析误区,理顺思路,有大概的数据构思之后再做行动;只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。


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