思考电子商务中的数据统计及建模应用

厚积薄发

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。 　　1、流量数据： 　　a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。 　　b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。 　　c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。 ( a2 B- I4 K( a( y" j& b2 d0 ~　　d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 　　e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。 　　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。 　　g)等等。 　　2、销售数据： : B% }. a& |  o: }; @! }% X　　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。 　　b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。 　　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。 # E# q/ L4 v0 Y6 x' g　　d)客单价。每个购买者的平均出价。 3 C8 ~4 @3 N$ U. i2 X( w: _　　e)件单价。每件销售产品的平均售价。 　　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。 　　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。 　　h)等等。 # w* Z2 ]4 T( _& X( m/ O　　3、客户数据： 　　a)客户的年龄段分布。 4 Y1 L. w4 o% b6 A3 R2 }- N　　b)客户的地域分布。 　　c)可以的收入状况分布。 　　d)客户的购买次数。 　　e)客户的忠诚度。 7 b% r$ {( p7 A) M+ J+ L  i1 s9 y# ~　　f)客户的详细购买记录。 4 l1 o9 _2 S+ A　　g)客户感兴趣的产品。 　　h)客户需要的产品。 　　i)客户的兴趣爱好。 　　j)等等。 + J; Q( O* D: h, a　　4、产品数据： 　　a)单个产品的销量。 　　b)单个产品的运营成本。 　　c)最畅销的产品。 　　d)最不畅销的产品。 　　e)活动产品的销售状况。 　　f)同类产品的网上的销售价格。 * Y  [9 E! M2 F* {# D　　g)关注度。 7 `* {2 A# J9 J6 A; W# u+ p- I　　h)收藏量。 9 b/ E6 j' A. k$ l; J　　i)销量。 　　j)评论数量。 . w1 E; P, Z% f! a& s, x　　k)跳失率。 　　l)点击数。 - V* M. `# L* _" E' m　　m)单品的转化率。 . P/ B. C+ h) N3 R　　n)等等。 5 z' \( K- @# G　　5、网店页面： 　　a)点击数据。 　　b)链接数量。 　　c)分类列表数量。 , i8 e3 q2 ~8 M" e5 L7 C! G　　d)各个链接的详细点击数量。 # W) m  b0 W! G* _. W　　e)等等。 　　6、仓库数据： 　　a) 每天出库产品 # S5 d- l! t& H, a. ]9 d　　b) 每天出库产品数量 　　c）每天出库货位 　　d) 货位的调整状况 ) n. A* Q7 }5 n5 g: C6 N  x) m$ _ ! P1 M# {7 q* v) f8 n　　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。

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2 U) A" ]9 W) J* |% w3 c+ }- 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。
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！

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！
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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···

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孙诗潭

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嗯,不错,支持一下.

大鲵2003

后青春期的诗

赶快解决啊 哈哈

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