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标题: 思考电子商务中的数据统计及建模应用 [打印本页]

作者: 厚积薄发    时间: 2011-5-21 14:44
标题: 思考电子商务中的数据统计及建模应用
引用:
在电子商务行业也有一年的时间了。说长不长,说短不短。一个偶然的机会接触了电子商务行当的数据统计,以前认为数据挖掘是那么神圣,其实更重要的是对数据的敏感。那些数据有用?那些数据没用?那些数据有什么用?那些数据对什么有用?下面说说我的一些看法。一个电子商务网站应该统计那些数据。
; K8 d0 R" Q! N/ ^) m  1、流量数据:6 F$ u% k1 \! f  q1 l; z
  a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。1 `% X3 n* p! }, H) g
  b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。8 M+ [8 n! a$ B4 Q
  c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。
- c' t. \! M9 g  d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。5 ~- Q/ B! i( E% {
  e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。
& N0 r2 @1 @9 S/ \5 ?  f)访客的收藏。顾客比较关心的东西,至少当时客户曾经想购买来着。* i! o: h. @5 ]/ |" I
  g)等等。
- i5 ?7 Y6 P' B$ X$ i! p  2、销售数据:1 p8 v% U1 N8 F* V, |9 Z6 Y
  a)收货人信息。订单的分布区域。说明目前产品在那个区域比较受欢迎。& L3 }& v) M3 a6 b' k* ~$ r: `1 a
  b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。
* X3 K# B- G2 s' j9 t4 ~  c)订单支付率。对这些不付款的人进行一些技巧性的跟踪,可以让我们更有针对性的设计页面,排除顾客的疑虑。: |, c' M. ^+ B+ Z, g- M2 P( z
  d)客单价。每个购买者的平均出价。" ^$ u( a7 ]/ k0 d3 j' g+ L
  e)件单价。每件销售产品的平均售价。. |. p! u" c# }0 |$ C7 z' g; g% k
  f)流量价值。看每个流量是否带来怎么的价值。与引流的支出成什么样的比例。7 P& Z  i. X8 D( X
  g)单品的销售数量。店铺内的热销产品、店铺内最不畅销的产品。
" f& h  p% ~) O3 ]  h)等等。
& ]7 w0 H- S2 a; z* R% q; |8 H  3、客户数据:8 b# Z* Q' f. j' B6 [/ B4 U8 |
  a)客户的年龄段分布。
2 ?: P" k9 p0 r, e' j  b)客户的地域分布。
) s* M8 Y9 i, N8 h; y4 y* l! k1 L" i0 h  c)可以的收入状况分布。
% j. L* `6 G+ D8 E& I* O; e  d)客户的购买次数。- j6 U$ C- O' A; P; K
  e)客户的忠诚度。
& C3 i' M, W! c5 u2 G: M  f)客户的详细购买记录。0 l) l( o$ P' R+ L5 W9 g
  g)客户感兴趣的产品。; n. G; C( D: C
  h)客户需要的产品。- @/ Z6 u  n, Y2 d9 F
  i)客户的兴趣爱好。0 q5 ?+ ~4 d7 a7 f
  j)等等。- ]* G3 q0 A  l2 [3 I+ Q
  4、产品数据:
; }5 K9 U- M0 N0 m& X  a)单个产品的销量。
, q5 L# K0 p4 S7 k% x  b)单个产品的运营成本。
/ C' e$ r) l1 H# l0 r, x+ R" W  c)最畅销的产品。0 j2 L! ]% c: s/ ^$ J
  d)最不畅销的产品。- U$ ]) |% y4 G& K9 }3 g
  e)活动产品的销售状况。
+ x: C. M( J* Z; H5 d/ l. L" k  f)同类产品的网上的销售价格。6 w/ w) ]! U9 O, n' x! f' M
  g)关注度。/ n% i9 S. \2 ]  V
  h)收藏量。6 `2 ?7 k. y" E" M) D! X
  i)销量。
& S# y' N/ m/ m1 f2 b* e& e  j)评论数量。1 _6 T. m2 ^" w8 d. ], Z1 w$ ^
  k)跳失率。
" n4 i) ?& r) l. ]/ s9 C& L: P  l)点击数。
3 @0 b+ R* q; }1 v6 S  m)单品的转化率。# |: x3 ~  C: F
  n)等等。9 {/ h( P; J; D" B/ N: q8 S
  5、网店页面:
/ Z! G7 A5 A9 y5 W" e7 a4 [  a)点击数据。& ~4 c; B2 Z( T; }/ b. Y
  b)链接数量。6 t! m6 a, h9 J! T  g
  c)分类列表数量。
7 z1 @8 y/ q( o/ h  d)各个链接的详细点击数量。# ]6 r& Y) N; E! K: {: t
  e)等等。
. u! e9 m0 H& c; {7 Q  6、仓库数据:/ y4 w7 Y' a1 `" ^3 B$ M5 @" a
  a) 每天出库产品- P7 p' L/ F2 {8 k* U  U0 B5 R
  b) 每天出库产品数量! b; U) \7 F0 K8 D3 W) z
  c)每天出库货位) m6 ]5 m( n% ]+ a0 \
  d) 货位的调整状况' I. b+ ~1 _+ g8 I3 o) ~. ^

* t8 c5 ]' g9 Q9 a$ f/ K; E  不过我认为做数据分析的人,不应该停留在数据分析,而应该对数据分析进行建模,一个人对数据分析的数量的能力应该停留在千这个数量级吧,再多了,应该就分析不过来了。但是现在我们依赖于计算机,对数据建模。相信在建立了合适的模型后,不用说几千条数据,就是几个T的数据,分析起来都得心应手了吧。
: e- l" j- R9 D2 N, L  r
4 C3 q  [$ l2 I% ]& ^! E

+ x4 G$ _: i0 Q- p: h4 ?
/ _$ {; U& r1 E" M3 j8 w$ B3 h
上面的帖子是我在网上看到的一个帖子,其大致描述了电子商务中数据分析内容,数据分析指标要素等。* {- [  [+ a% Y& x2 F3 `" W
在此,大家可以跟帖提出自己的数据模型,目标是将这些指标形成一个系统,从而出现一个或者少量几个综合指标,对于完成出色的同学,会给予30个体力的奖励!
9 U5 s* T5 r! K' z- t/ G& q, T
% I9 Q2 N7 N9 x* z8 X, y, D" N) o
寄言:当进入社会,从事这些工作的时候,就会觉得现在的分析是多么有帮助了,欢迎大家加入本次活动!
4 ^+ U3 Y& a# J) G- x( U5 @( P3 A# R4 @! J3 W0 A2 {

作者: mvmmvmmvm    时间: 2011-5-21 15:58
在微博看到 LZ的连接,就匆忙的赶来,谢谢楼主提供的思路及建议···
作者: 攻城掠地    时间: 2011-7-14 21:01
高薪诚聘专业数据分析人员
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! W4 L( O. |& Q0 ]6 M1、概率统计、计算数学、数据挖掘等相关数学专业本科及以上毕业生,硕士优先。2 W5 w5 |$ z  v' x! v% n9 t$ G
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6 E  t1 b1 H; k1 c8 a7 Q! U+ e本单位财务部门因业务需求涉及期货投资项目,急需招聘1.专业数据分析人员和2.高级编程人员,待遇优厚,欢迎广大人才前来应聘。本次招聘对专业水平要求较高,虽然我们有学历要求但是更看重的是专业能力以及解决问题的能力和创新能力,如果你对自己的专业水平有信心,学历可以酌情考虑。背后有私募大资金支持,你有多大能力我们会给你多大舞台。希望有意者将简历投到指定邮箱。6 k& u% u3 J* T( y
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电话:150244973115 t* f, o$ L0 E: E( c
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邮箱:rongyuhangzhou@hotmail.com
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作者: 孙诗潭    时间: 2011-7-15 10:35

作者: ehi28    时间: 2011-12-7 09:24
嗯,不错,支持一下.
8 g6 Z& @0 B: Y/ j
作者: 大鲵2003    时间: 2012-2-2 11:48

作者: 后青春期的诗    时间: 2012-2-5 11:07
赶快解决啊 哈哈
作者: alair004    时间: 2012-2-6 15:13
我是新手,所以学习一下,谢了!5507318496662104
作者: _白色、T恤    时间: 2012-3-1 23:10
dddddddddddddddddd
作者: hand1    时间: 2013-8-17 16:40
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
作者: sadlegend    时间: 2013-11-17 21:50
写的很好,谢谢楼主~
作者: 山林隐逸    时间: 2014-4-23 13:45
赞一个O(∩_∩)O~




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