小红书数据分析？

一、小红书数据分析？

小红书销售数据分析

1.参与过活动的人会比未参与过的人消费更多金额。 这一部分用到了matplotlib来进行分析和可视化描述,来展示以下指标分析;它的原理其实跟ps有一点相似,都是画层的一个叠加。

2.小红书的消费用户和主要营收都来自40岁-70岁的中老年人。 上面的结论与刻板印象(使用小红书的大多是20-30的年轻人)正相反。

3.男性顾客的数量远远大于女性,是女性的21倍,男性顾客的平均购买金额远超女性。

二、什么是电子商务的数据分析？

电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤： 建立完整的数据追踪体系 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进 一、首先建立数据追踪体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。 需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据： 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据 社交媒体：社交媒体后台数据 展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析 从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题 三、提出解决方案 根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。

重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。

三、电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入）

8年电子商务运营经验，4年新媒体内容赛道产品和运营经验，陪跑2000+商家。电商该如何做数据分析，分享一些我的经验。

要观测数据，首先就要建立一套完备的数据指标体系，定义清楚我们要看什么，怎么看。我们来看一下电商行业最经典的数据分析工具“生意参谋”，里面都提供了哪些管理店铺，需要数据监控的指标。

电商数据是用来记录用户行为的数字信息，包括用户的注册、登录、流量、点击、消费、复购等一系列行为习惯的量化数据。

要分析这些数据，首先得了解电商的业务流程，通过业务流程分析用户的业务路径，每个路径需要关注什么指标，以及需要每个路径可能带来的业务损耗。最终形成一个完善的业务漏斗。

从用户的角度出发，电商的业务流程可包括以下重要节点：1. 注册用户是从哪些渠道成为电商注册用户的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付宝、抖音、小红书等。这里需要重点观测每个渠道的注册用户数以及每个渠道的获客成本，例如CPA（单个注册成本）。

2. 流量当用户注册完成后，会有电商页面进行承接，也就意味着用户会产生浏览和点击行为，此时可以通过用户的浏览行为，判断用户的喜好兴趣和潜在交易。这里需要重点观测每个页面的UV、PV、浏览时长、商品点击率等。需要注意的是，在电商阵地中，搜索是一个非常重要的入口，当用户有明确的购物意向时，更可能通过搜索直接到达商品。因此需重点关注搜索的相关流量，包括搜索UV、PV、有结果率等。

3. 转化当用户到达商品层面后，就会进入下单和交易的转化环节。这是电商的核心黄金流程，也是用户交易的重要路径。这里需要重点关注下单量、下单人数、下单金额、支付单量、支付人数、支付金额、客单价、毛利率等。同时需要注意售后订单的情况，但订单因为售后或者其他异常原因关单时，对于平台来说也是一部分流失。所以需要关注售后订单量、关单量、关单率等。

4. 复购对于平台来说，获取一个用户后，当然会希望他尽可能的多复购，多产生GMV（销售额），也就是尽可能提高ARPU值（单用户贡献价值），这需要重点关注用户活跃度、复购率、购物车情况等。购物车其实是一个下单工具，但根据用户习惯，加到购物车的商品更可能后续购买或复购，所以在这阶段也可以关注用户购物车的使用率。

电商各个流程的分析，离不开数据分析。如果你的数据分析能力比较薄弱，推荐去学习知乎知学堂官方的数据分析课程，课程从数据基础开始教起，在里面你不仅可以系统的学习数据分析课程，还有老师手把手带你进行实战项目，美团、阿里、boss直聘，很多大厂的数据分析案例拆解，讲解得清晰透彻，帮你精准定位业务的问题，摆脱业务瓶颈！感兴趣的同学可以报名参加，链接如下：

电商比传统零售要分析的数据复杂得多，数据来源渠道也很多样化，需要的基础数据指标一般有：流量数据指标、订单数据指标、、转化率数据指标、运营数据指标、会员数据指标.....电商运营日常需要监控、分析的数据如下：流量数据：IP、PV、在线时间、老用户比例、新用户比例订单数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利率转化率数据：下单转化率、付款转化率运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货会员数据：会员总数、所有会员购物比率(新会员，老会员)掌握了大量的电商原始数据后，我们需要通过电商获客转化漏斗，一点点拆解、分析自己店铺里的数据，从数据出发找到店铺问题的关键，并且及时做出调整，让流量效率、转化率都达到最大化，最终实现达成GMV（商品交易总额）的总目标。

通过数据分析：我们通过分析渠道的流量结构、广告投放策略，把用户引入着陆页，通过详细的商品介绍、突出卖点，想办法激活用户；通过跳出率、用户停留时长等数据分析，调整你的策略，想办法留住用户，让用户产生加入购物车、生成订单等购买行为。举一个简单的案例

A店铺近3年双十一数据表现从数据中，我们可以分析出如下问题：

现象1：店铺流量逐年降低从20-22年双11的店铺访客数从6134下降到5830，再降低到5531，每年较前一年呈现5% 的下降趋势。结合抖音、小红书等产品的火速发展，猜测是淘系整体的一个流量占比在电商市场受到了外部产品的蚕食，导致了淘系整体流量变少，各店铺的流量也随之减少。

现象2：转化率基本稳定近 3 年的转化率分别是 20.0033%、20.3945%，20.7738%，整体都在 20%，有一点点细微的提升。说明店铺的消费者人群的转化率还是比较稳定的，没有因为流量减少，出现下滑。

现象3：客单价较大提升客单价这3年呈稳定的上升趋势，从323.93上升到390.96再上升到了412.41，通过销售额=客单价X支付买家数的公式，推导出近3年的销售数据分别为397462.11，464851.44，473859.09，并得到销售额呈上升的趋势分别增长率为16.95%和2.27%。

由此可推测客单价的提升从使店铺销售数据没有因为流量下滑而大幅度下降，甚至在 21年对20年还有较大程度的提升。

结合3个现象可以猜测今年也就是23年双11，店铺的流量还会存在一定程度的下降，在转化率得以维持的情况下，可以继续在客单价方向上发力，通过策略提升消费者的客单价，保证店铺销售数据不会出现大规模的下降。

但从客单价每年都有较大的增长情况下，22 比 21 年的销售额提升比例远远小于 21比 20 的提升，说明客单价对于稳定店铺销售数据的意义可能在减弱，但因为数据只有 1 年的变化不具备代表性，所以在选择继续提升客单价的同时，可以考虑寻找新的策略来实现店铺的销售数据的增长。以上就是电商行业中比较常见的数据分析场景，数据分析是电商精细化运营中非常重要的一环，大家一定要学会熟练的应用。

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四、电子商务大数据分析专业就业前景？

就业前景不错。

电子商务大数据分析就业前景非常广阔，一般是互联网公司、电子商务类企业，做数据分析工作，比如数据统计、调查与分析应用、数据化营销与管理等。当然这一块，个人更建议，了解各类经济板块后，学习一些专业上的技能来弥补不足，数据类知识偏向于计算机科学，可以多学习分析软件的作用，多积累经验，这个专业学历没有那么看重，所以学生完全可以凭能力和经验取胜。

五、3种电子商务数据分析法？

对比分析、转化分析、留存分析、产品比价

六、数据分析 电子商务

--- title: "数据分析在电子商务中的应用" category: 电子商务 --- > 在当前数字化飞速发展的时代，电子商务已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，电子商务的繁荣背后，隐藏着许多数据问题。如何从这些海量数据中提取有价值的信息，从而优化电子商务的运营，提高销售额，是每一个电子商务企业都需要面对的问题。而数据分析，正是解决这一问题的关键手段。 **一、数据收集** 数据分析的第一步是数据收集。电子商务企业需要从各种渠道收集数据，包括但不限于网站访问量、用户购买行为、社交媒体数据等。通过这些数据，企业可以了解用户的行为模式，从而制定相应的营销策略。 **二、数据清洗** 收集到的数据往往存在许多噪音和错误，需要进行清洗。这需要专业的数据分析师进行数据清洗和校对，以保证数据的准确性和可靠性。只有准确的数据，才能提供有价值的信息。 **三、数据分析** 数据分析的核心在于使用适当的统计方法和工具，对数据进行深入挖掘和分析。通过分析，企业可以发现数据中的趋势、模式和异常，从而为决策提供依据。例如，通过对用户购买行为的分析，企业可以发现哪些产品最受欢迎，哪些促销活动效果最好，从而优化供应链和库存管理。 **四、数据可视化** 数据分析的结果需要通过图表进行展示，以便于理解和分析。数据可视化可以将复杂的数据转化为直观的图表，帮助企业更好地理解数据，制定决策。同时，数据可视化也可以提高企业的竞争力，吸引更多的客户。 总结来说，数据分析是电子商务企业不可或缺的一项技能。通过数据分析，企业可以更好地了解用户需求，优化运营策略，提高销售额。而随着大数据技术的不断发展，数据分析的应用范围也将越来越广泛。"

七、电子商务 数据分析

电子商务数据分析的重要性

电子商务行业正在飞速发展，数据分析在其中起着至关重要的作用。通过数据分析，商家可以更好地了解消费者的购物习惯和需求，从而优化产品和服务，提高销售额和客户满意度。

数据分析如何助力电子商务

数据分析可以帮助商家收集大量的数据，包括交易数据、用户行为数据、市场数据等。通过对这些数据的分析，商家可以发现市场趋势、预测销售表现、优化产品设计、提高服务质量，从而在激烈的市场竞争中取得优势。

数据分析的挑战和解决方案

虽然数据分析在电子商务中发挥着重要作用，但也面临着数据质量、数据安全和数据分析技能不足等挑战。为了应对这些挑战，商家需要采用先进的分析工具和方法，建立完善的数据治理体系，培养一支高素质的数据分析团队。

未来的电子商务数据分析

随着大数据和人工智能技术的发展，未来的电子商务数据分析将更加智能化和自动化。商家可以利用人工智能技术对数据进行深度学习和模式识别，预测市场趋势、优化产品设计、提高客户体验，从而在竞争中保持领先地位。

结论

电子商务数据分析是一个不断发展和变化的领域，需要商家持续关注市场动态、提升数据分析技能、采用先进的分析工具和方法。只有不断优化数据分析，才能在激烈的市场竞争中取得成功。

八、电子商务数据分析证书有什么用？

含金量非常高，

数据分析深刻影响未来行业发展，电子商务的优势就是可以通过数据进行所有监控，而数据分析贯穿电子商务商品采购、视觉设计、网店销售、营销推广、客户服务、物流管理等全链条岗位

九、为什么要认识电子商务数据分析指标？

认识电子商务数据分析指标是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地理解和评估我们的电子商务业务表现。

通过了解和跟踪关键指标，我们可以获得有关我们的网站流量、转化率、销售额、客户满意度和其他关键业务指标的深入了解。

这些指标可以帮助我们识别我们的成功因素和问题，并采取相应的措施来改进我们的业务表现，提高收入和利润。因此，了解电子商务数据分析指标是实现业务成功的关键步骤之一。

十、小红书怎么看数据分析？

后台，设置，把每个流量都看一般