电商数据分析模型-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商数据分析模型的问题，于是小编就整理了4个相关介绍电商数据分析模型的解答，让我们一起看看吧。

1. 电商运营如何做数据分析？
2. 电子商务概念模型的3个主体是什么？
3. 开网店不知道如何数据分析，数据蛇里有哪些的工具？
4. 数据分析有哪些书籍和工具可以推荐？

电商运营如何做数据分析？

一. 电商数据分析架构

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三. 线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

电子商务概念模型的3个主体是什么？

电子商务的概念模型是对现实世界中电子商务活动的一般抽象描述，它由电子商务实体、电子市场、交易事务和信息流、资金流、物资流等基本要素构成。

　　1、在电子商务概念模型中，电子商务实体,又称为电子商务交易主体,是指能够从事电子商务活动的客观对象，它可以是企业、银行、商店、***机构、科研教育机构和个人等；

　　2、电子市场是指电子商务交易主体从事商品和服务交换的场所，它由各种各样的商务活动参与者，利用各种通信装置，通过网络连接成一个统一的经济整体；

　　3、交易事务是指电子商务交易主体之间所从事的具体的商务活动的内容，例如询价、报价、转帐支付、广告宣传、商品运输等等。

开网店不知道如何数据分析，数据蛇里有哪些的工具？

网店的数据分析，最好是智能数据可视化分析，这样分析快、数据有直观易懂，更重要的是多维立体分析，更深入全面。何况，奥威BI数据可视化工具里还有成熟的电商数据分析方案，预设了销售、财务、库存、广告四大类数据分析模型，可满足电商数据分析共性需求。

朋友！我就是开网店的，刚开始我经营中遇到瓶颈，客户访量低，不知道如何入手，商品往往得不到很好的展示，现在我的商品比过去强多了，多上新，做下基础销量，配合数据分析，每天也有几十单，还是不错的，这些我都是跟数据蛇商店学院***里面学到的，那里面的介绍很详细，每一个阶段应该怎么做，都有一定的规划，他们的老师也很热情，教授课程的32老师是我最喜欢的，非常的专业，有问必答的，你可以针对你自己的网店，单独问，单独咨询。

数据分析有哪些书籍和工具可以推荐？

我是一个普通的电商运营，因此我推荐的书最多只是适合普通电商运营的日常需求，我推荐的也必是我阅读过的，我认为对我工作有用的。下面是我推荐的书，也是我阅读时的笔记：

刚在做《从1开始：数据分析师成长之路》这本书，作者是张旭东。

1.好的作者写的书籍，总是能够把一门技能、一种思维由浅入深地娓娓道来，并且这过程有哪些注意的点，在实践过程中会出现什么问题，都能够一一说明，这才是有丰富实践经验的作者，这才是真正有无与伦比的作者！

比如作者论述excel图表时是这样说的：

拆线图反映变化趋势；

饼状图反映组成成分；

柱状图反映数值大小；

散点图反映数据集中度；

面积图反映数据累积情况。

并针对现实场景进行了一一举例。

这虽然是对图表简单的描述，也正是这么基础的描述，你能感受到作者是经过多少实践、也大概率是在不断教导新人的过程中总结出来的经验，而绝对不是东拼西凑成书的。

另一个例子是论述数据需求处理时，作者给出的流程是：

需求方（提需求）——分析师（确认需求的目的）——目标数据拆分——提供数据——效果追踪。

这是简单的流程，作者分别对每一步进行说明，并且对第一步需要用到的实用技巧也提点出来了，比如目标数据可以如何拆分：可以从属性、行为这两个维度，

属性：地域、年龄、性别、星座......

行为：浏览、点击、收藏、加购、购买......

同一属性、不同行为描述概括，比如了解某一年龄阶段的一系列行为；

不同属性、同一行为的对***析，比如不同城市的收藏加购数据对比。

还是简单的论述，但却是思路清晰，内容实用，让我马上对自己日常工作的数据分析有了条理和清晰的思路！

这才是实战的作者，实践经验丰富的作者知道读者们需要什么，因为这就是他每天在做的事情。

2.在本书的前面作者也对数字、数据、数学、统计学以及平均值、方差等基本概念做了简单的说明，对常用逻辑思维也有例举，算是对小白的普及引导，对于一个日后将成为专业的运营管理人员来说，无疑能够增加不少认识；当然别的书籍也会有这样的描述，本书作者好的地方就在于其简单明了地说明，也有些简单的例子，让人看了就懂、理解，不会觉得枯燥， 最重要的，不会让读书觉得作者在凑字数！说一些大话、空话！在我经历了那么多各种东拼西凑、重复啰嗦凑字数的烂书之后，发现能够这样简单明了把事情向读者说得清楚的书(和作者)是多么难得。

3.作者说到数据分析的逻辑时，并没有一一列举常见的一些数据分析逻辑，可能不是作者想要论述的或作者平时常用的经验，但我习惯性地在笔记本写下：常见的数据分析逻辑有哪些？然后自己想到什么就一一先写下来，并且举例子，比如我写下其中一个逻辑是：结论——论据＋论述——结论，大概是总分总的模式，然后我举的例子是最近我觉得抖音直播是会很快过时的一种带货方式(这是我的结论或判断)，然后自己写出几个论据(理由)。这是我习惯的一种笔记方式，后续复习笔记时我想到什么，可以继续补充发挥，以积累这方面的知识。

4.书中有一句话戳中了我的痛点：许多人为了学习一门技能，先后购买了许多书和教程……不断与人交流学习……经过一番折腾后却发现收效甚微，到头来才发现没有基于应用场景的学习只能停留在皮毛阶段……。简单来说就是学习要理论与实际先结合，但这耳熟能详的道理却往往被我们忽略，不少人都在走这样的弯路，最终落得个草草收场，认为学习真的是太难了，不是一般人能做的事情！我前几年一直在走这样的弯路啊！另外即使明白这个道理也养成了习惯，习惯基于应用场景的学习以保重高效，但有些技能的应用场景本身就很少甚至你没有机会接触应用场景，那也很难高效学习，比如管理学、领导力、人际关系这些学问。

总的来说这本书带给我的启发是不少的，这是我阅读过的最好的数据分析的书了，带给我的更多的是认知上的提升。另外之前看过的数据分析相关的书中也不错的有《谁说菜鸟不会数据分析》《你早该这么玩excel》，这两本书就偏向于具体的数据处理技能，更工具性。

到此，以上就是小编对于电商数据分析模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商数据分析模型的4点解答对大家有用。