京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行业的应用,邀请到了经验丰富的电商运营专家刘航老师分享。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3832?targetId=6739&preview=0
刘航毕业于金融工程专业,起初从事证券销售工作,但发现自己更钟情于数据分析领域。学完CDA数据分析师就业班、考过CDA一级后,进入电商公司,从数据分析专员起步,历经数据分析师、店铺运营等岗位,目前担任推广分析师,负责多平台店铺推广工作。
在电商行业,数据分析贯穿于销售分析、绩效分析、转化率分析、用户画像分析等多个环节,可以说是布局了所有的行业。
以库存管理为例,通过监控商品每日实际销量和周期性数据预测,结合库存情况决定是否增加库存或进行限购。

在物流配送方面,可利用大数据优化配送路线,在保证速度的同时降低物流成本,就像滴滴打车通过后台数据优化线路一样。

然而,电商数据分析也面临诸多挑战。数据组数据隔日更新,导致数据时效性差,影响问题的及时分析和处理;商品花费和重要指标数据不清晰,难以深入了解业务情况;店铺推广端口和计划繁多,数据整理和表格制作耗费大量时间。

于是就需要数据分析知识配合着完成推广数据监测与调控。
在电商平台搜索商品时,带有广告标识的位置就是推广位。投放广告的目的是通过付费让产品获得更多曝光,吸引客户购买,提升店铺销售额,简单来说就是花钱买流量,让产品在搜索结果中更靠前。

直通车优化包含关键词、人群、地域、分时折扣和创意五个关键要素。
通过整合店铺同期销售数据、每日销售数据、不同渠道推广数据等,利用函数匹配和数据透视表,实现对店铺数据的实时监控。
例如,通过分析商品的花费占比和投产情况,判断推广策略是否合理。如果一本书的花费占比过高、投产过低,就需要检查投放关键词是否精准、创意图是否存在虚假宣传等问题;若花费占比低但产品卖得好,则可考虑加大花费以获取更多成交。

在思维层面,要明确数据分析的目的,即 “为什么做、做了有什么用”。同时,掌握统计学基础理论知识,如正态分布、均值、加权平均等,理解函数底层逻辑,避免死记硬背。
在店铺运营中,RFM 模型应用广泛。通过分析顾客最近购买时间、消费金额和购买频次,对顾客进行分类,开展针对性的会员活动,提升客单价,从而增加店铺销售额。

除 Excel 外,电商分析还会用到其他工具。八爪鱼和 Python 可用于数据爬取,其中八爪鱼操作相对简单,适合初学者;

Python 功能强大,但对使用者要求较高。PowerBI 可用于汇报展示,它有现成模板,能制作多维度动态图表,方便进行深度数据挖掘。
本次分享活动,刘航老师结合自身经历,从 CDA 学习考证到电商数据分析实战,全方位地为大家呈现了数据分析在电商行业的应用。希望大家能将所学知识运用到实际工作中,提升数据分析能力,在电商领域取得更好的成绩。如果大家想听刘老师完整版分享视频
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3832?targetId=6739&preview=0
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28