隨著資料時代的到來，各行各業的經營發展開始注重資料分析思維。通過資料，我們可以了解產品的好壞、使用者的喜愛程度，從而用資料去解決產品存在的問題。
資料分析更多的是基於業務背景來解讀資料，把隱藏在資料背後的問題總結出來，發現其中最有價值的東西，再加以優化。
在提煉資料的整個過程中，人是主觀的，而資料是客觀的。同樣的資料但不同人解讀出來的結果肯定是不一樣，但結論的本身並沒有錯。那麼我們做電商資料分析師常用的方法有哪些呢？
當開始資料分析產品時，首先分別分析每個變數，以描述擁有的資料並評估其質量，接下來分析每個變數之間的關係。這裡我把電商資料分析分為四大版塊：即對比分析、轉化分析、留存分析、產品比價。
1.對比分析
橫向對比：簡單的說就是和誰對比？假如說我們上個月店鋪的成交額增長了30%，那麼我們是不是應該開心呢？
縱向對比：我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或週為單位。
我們也要考慮到日常生活中的特殊場景，比如雙11、雙12、元旦等活動**，那麼成交額是否會暴漲。所以在做縱向對比的時候，一定要考慮所有的情況，也許你的商品恰逢週末就是賣不出去呢？我們還可以這樣考量：
（1）最近乙個季度，每週六日的成交額。
（2）近三年雙十一當天的成交額等等。
2.轉化分析
這裡牽涉到乙個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：
（1）店鋪的目標使用者數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對於市場的影響以及使用者對於產品的滿意度。
（2）平均消費金額：店鋪每年平均每位使用者消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標。
根據公司目標使用者，確定轉化指標。
（1）混合模式：複購率不足30%，說明經營的中心應該放在維護老使用者，以及大力發展新使用者。
（2）忠誠度：老使用者的復購率在60%，說明老使用者對於公司的產品足夠滿意、放心，這個時候你就可以把重心放在發展新使用者上。
3.留存分析
我們通過活動等形式把使用者引流到我們的流量池裡，但是經過一段時間後，使用者可能就會慢慢的流失了。那些留下來或者經常訪問我們店鋪的使用者稱之為留存。
我們常常用到的日活躍使用者量、月活躍使用者量、季度活躍使用者量，來檢測我們店鋪的流量。有的時候可能會看到我們的日活，在一段時期內都是逐漸增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是乙個錯誤的。
留存是產品的核心，使用者只有留下來，我們的產品才能不斷增長。如果我們什麼都不做的話，使用者很快的就流失了。
4.產品比價
大部分電商公司會頻繁搞**，一般來說每次打的旗幟無非是全網最低，但是如何才能確定是全網最低呢？
這個時候就需要我們去搭建乙個比價系統，這個比價系統的目的主要是為了去抓取各大電商平台商品的**。通過各大電商平台的**以及優惠額，來制定你自己的策略。
通過對比其他平台的產品來戰略性的調整自己的產品，這樣就可以避免自己的產品**調整後，消費者不買賬的情況。
產品的定價是一件極其重要的事情，如何做到買一送一，買多少減多少的情況下，公司的盈利不受影響，這就需要我們資料分析師起作用了。
常用的四種大資料分析方法
本文主要講述資料探勘分析領域中，最常用的四種資料分析方法 描述型分析 診斷型分析 型分析和指令型分析。當剛涉足資料探勘分析領域的分析師被問及，資料探勘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們的是，資料探勘分析領域最重要的能力是 能夠將資料轉化為非專業人士也能夠清楚理解...
最常用的四種資料分析方法
當剛涉足資料探勘分析領域的分析師被問及，資料探勘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們的是，資料探勘分析領域最重要的能力是 能夠將資料轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。使用一些工具來幫助大家更好的理解資料分析在挖掘資料價值方面的重要性，是十分有必要的。其...
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