电商数据分析案例 与 职责要求

一、数据分析的流程。数据分析的流程主要分为六步骤，

遵循这种方法，一个完整的数据分析项目就出来了。

（1）明确分析目的：我们接到一个分析任务，首先要弄清楚我们分析的对象是什么，要达成怎样的目的，不能陷于为了分析而分析。然后，要熟悉行业和业务，透彻的理解分析的目的，构建起分析的角度和体系。 （2）进行数据准备：我们有哪些数据，通过什么途径可以获取到需要的数据，往往涉及到内部数据和外部数据，内部数据常常是我们的业务库或者基础数据团队建立起来的数据仓库系统，外部数据方面，现在各行各业都有大数据交易源，还有大量的公开市场数据。 （3）进行数据加工处理：主要通过数据清洗工作，对重复值进行去重处理、对异常值错误值进行修正或剔除、对缺失值进行填充修正或删除。如果软件环境为支持大数据量情况下，还需要对数据进行抽样处理。经过这些预处理后，最重要的就是进行数据的计算统计、合并转换，让数据符合目标分析过程。 （4）进行数据分析挖掘：绝大部分的分析目标达成都可以刚才介绍的分析方法外加常见统计分析等达到。主要的分析：整体和组成分析、走势趋势分析、均值方差分析、排序TOP分析、同比环比纵横比较分析、频度频率分析、相关关系分析、数量和比例的双坐标分析、逻辑结构分析、金字塔分析、漏斗图分析、矩阵图分析、指标拆解分析、PEST分析、5W2H分析法、4P营销分析等等。还有一部分分析需要到更高级的数据分析方法才能得到结论，这一部分在第3章会详细介绍。 （5）进行数据结果图表展现：数据分析的目的就是要解决问题的，往往数据分析师不是需求的发起人，那么这就需要数据分析师把分析的数据和结论展现给需求方。最佳的方式就是通过图表，有理有据形象的重点突出且专业的表达出来。根据第（4）步骤的分析，我们可以选取恰当的图标。比如常用的有：折线图、柱形图、条形图、饼图、冒泡图、散点图、矩阵图、雷达图、双坐标图、瀑布图、帕累托图、金字塔图、漏斗图等等。 （6）写出分析报告：数据分析最终的结论全部体现在分析报告中，一个分析师水平如何，只要看他写过的一份分析报告就可以完全清楚了。综合灵活应用这么多的分析方法和各种各样的展示图表，分析报告一定会显得非常丰满。

三、a/b分析法

1、

1.对各个品类、市场的数据进行收集、筛选、分类,对数据进行深度挖掘并编制分析报告;负责跨境电商亚马逊平台数据分析,建立营销分析模型,为销售、备货、库存等提供有力证据;
2.定期跟踪平台进销存的情况,对销售数据进行各个维度的分析,提供销售日报、月报及各种临时数据报表和数据查询,为保证动销率提供数据支持;
3.配合销售制定销售目标分解及达成跟进,为公司业务运营、市场活动提供数据支持和各种分析数据。负责数据分析与挖掘、算法及规则设计,建立分析模型,设计分析报表。
4.定期向各部门提供各类准确的数据及报表,并能指出问题所在以及解决方向,支持其它业务部门的发展,总结规律、提出优化建议,尤其对异常数据进行解读挖掘,做实时异常提醒。

2、

对淘宝.京东.拼多多等平台店铺的运营与推广情况进行数据监测。2.负责公司线上平台访客行为分析，撰写数据分析报告。3.跟踪店铺/重点产品的发展变化，对店铺经营发展状态进行监控分析，提出策略建议报告。4.提炼产品数据需求，与团队协作进行运营工作，推动完善精细化运营数据分析体系。5.为运营决策.产品优化.投放及推广策略提供意见，包括不限于新业务.利润.竞对.客户需求.产品生命周期等。

3、

岗位职责：1.负责对行业数据.竞品及TOP商家运营情况进行监控跟踪分析2.负责公司新品进行数据预测和分析3.分析店铺各类推广数据（淘宝客.直通车.钻展.直播带货等），得出分析结论。4.对日常及促销活动销售情况进行科学预测，协助进行库存管理及预警。

4、

岗位职责：1.负责电商营销数据.运营数据.产品数据的分析研究工作；2.负责项目数据的监控和跟踪分析，并对异常情况进行深入分析和提交改善建议；3.分析电商行业数据及消费者行为数据，协助提供营销策略方案；4.制定营销项目的数据跟踪体系.报表体系。

5、

利用后台获取数据，可以分析店铺、消费者画像、行业趋势等数据维度。

6、

岗位职责：
1、负责对网上店铺的ip、pv、人均访问页数、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集、评估与分析;
2、负责向运营部门提供分析各平台店铺数据，并针对各类问题提出解决方案和营销方案;
3、负责整理客户资料，分析客户属性和消费行为;
4、撰写数据分析报告，为公司运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持;
5、负责为部门每周,每季度,年度会议数据分析报表统计,并根据分析结果对市场即将热卖的产品种类需求进行提前预测

7、

岗位职责：
1.负责罗莱电商（天猫，京东平台）日常基础数据的收集整理以及处理，能够发现异常值，及时准确汇报；
2.对行业信息、动态等数据敏感，做到及时全面跟踪、归类，并能及时作出总结汇报；
3.利用数学、统计类工具或理论模型对各种数据以及信息进行深层次分析，形成报告和成熟模型；
4.从运营角度看待各种数据，发现运营漏洞、行业规律，并能及时提报并做出解决、改进方案；

8、

工作内容：
1、搭建用户增长流量、用户两大方向分析思路体系框架，梳理指标定义及口径，挖掘数据价值以驱动业务增长，沉淀方法论；
2、对业务核心指标实时监控，及时根据阈值预警，能准确解读数据异动，追踪原因；
3、与渠道推广团队紧密合作，深入渠道投放业务，通过分析挖掘投放效果数据，优化投放策略，提升ROI;
4、通过用户运营专题分析，探寻业务提升点，支撑运营决策；
5、从日常数据需求中提炼数据产品需求，与相关团队协作推动数据产品落地；

9、

1. 能跨部门和产品，工程师，以及运营团队合作，一起促使一个项目的完成

2. 发现后台数据系统存在的问题，与数据工程师合作进行修正，确保数据的准确性

Original: https://blog.csdn.net/weixin_54217632/article/details/123627044
Author: Jack_2085
Title: 电商数据分析案例 与 职责要求