电商数据分析师常用到的4种数据分析方法

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随着网络技术的迅猛产业发展、移动设备的急速普及化，B2C不断涌现并且以快速的产业发展速度在急速的产业发展。经过了20百余年的产业发展，B2C行业已经趋向成熟。实体店许多现代民营企业也在积极向B2C化结构调整，B2C化早已成为现代零售的标准配置，另外这也意味着B2C的竞争在急速加大。在这样的市场环境下，越来越多的民营企业开始重视统计数据数据挖掘组织工作，加入了统计数据数据挖掘的战团。

民营企业统计数据数据挖掘更加注重销售业务大背景，以销售业务大背景为依据积极开展统计数据数据挖掘、阐释，发掘出深藏统计数据数据背后的有效关键信息。统计数据数据挖掘师在其中就起到了公路桥的作用，同时实现将统计数据数据转化成为关键信息，达到难题解决或是满足需求的目的。例如B2C统计数据数据挖掘师透过预测统计数据数据，能了解到商品的畅销某种程度、发现商品的Vizille，做到透过统计数据数据挖掘掌握商品的详细情况从而制订有前瞻性的商品方案，最终同时实现增加收入。在整个统计数据数据挖掘的过程中，B2C统计数据数据挖掘师是怎么做的呢？现在小小编给大家总结一下B2C统计数据数据挖掘师在展开统计数据数据挖掘组织工作时常见到的4种方式。

在积极开展统计数据数据挖掘组织工作前，能先制订评估结果国际标准，然后以此为参照国际标准去分别预测商品的每两个表达式的质量以及每两个表达式间的关系。B2C统计数据数据挖掘师在展开统计数据数据挖掘组织工作时常见到的4种方式是：对照、转化成、存留预测及商品平价。

一、对照预测

对照预测又包括纵向、纵向对照。纵向对照看的是跟谁比，须要挑选出两个合适的竞争者设为对照的国际标准。纵向对照，就是他们和他们对照，比如把店面的每日的成交金额都附注，就能清楚的看到成交金额的变化。当然对照的天数单位也能是周、月份、会计年度等等。

二、转化成预测

关于转化成的难题，须要先了解许多常见到的统计数据分项。如想知道一家店面在市场上的声望，能看店面的最终目标使用者数量；想预测店面是否在盈利，能看在一年天数里平均值每人使用者的总收入，即平均值消费金额；辨别使用者对商品的满意某种程度，就能看使用者的复购率。确认以上统计数据分项后就能根据店面的最终目标使用者数量，确认转化成的分项。

三、存留预测

我们能从对日、月、会计年度等活跃使用者量来判断店面的网络流量情况。但在店面的经营中须要的不只是网络流量，更关键的是要有存留，即在网络流量池内那些耶尔圣的或是会常来出访店面的使用者。有存留，才能同时实现商品的快速增长，所以店面做存留预测是非常关键的。

四、商品平价

在许多打折活动中，部分店面会给他们的商品贴上全站超低价的条码，这个条码是如何确认的呢？这就须要专门搭建两个平价系统，以此抓取同类型商品店面在全站的价格，店面再以此为参照去制订他们的打折策略。以统计数据数据为支撑能让他们的打折策略更科学、可靠，避免出现打折失误的发生。

以上就是B2C统计数据数据挖掘师在展开统计数据数据挖掘组织工作时常见到的4种方式，还有很多其他预测方式，这就须要大家去发现总结啦~掌握预测方式固然关键，擅用统计数据数据挖掘工具也是非常关键的，如思迈特软件Smartbi就是民营企业级的BI工具，能够满足各种民营企业不同应用场景的统计数据数据挖掘需求。而且其设计过程也是可视化的，拖拉拽就可快速完成统计数据数据准备、统计数据数据挖掘、统计数据数据可视化探索、仪表盘制作等需求。

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