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思考电子商务中的数据统计及建模应用

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数学中国总编辑

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    发表于 2011-5-21 14:44 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。$ g# v2 k. l" z2 Y( o, W
      1、流量数据:6 d6 Z8 j. g( r, I
      a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。
    " d/ R& o9 U- P4 s9 s  b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。0 i6 I6 V- k3 Y
      c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。' `- g6 P) O4 u$ l* v. T
      d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。
    9 q  _( l5 H3 ~; x9 {  e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。& V- y) L+ q' i) h* ~) H
      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。
    8 h* I* {$ Y; @" i: y2 w$ m  g)等等。# L. H4 c  b% l) g+ I
      2、销售数据:
    ( E$ M) q/ |& `  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。. s$ I: ~$ p$ N7 `+ {3 \: q' F% k
      b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。' n0 a. x. i2 ^
      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。
    7 e. a& s, ]1 ?" X1 F, ]  d)客单价。每个购买者的平均出价。2 C: O6 F% w- t
      e)件单价。每件销售产品的平均售价。+ E# K2 M$ a7 Q. {( g+ v
      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。# A" O8 n3 S6 w" L6 L# A
      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。
      ]$ J; ]5 o( b$ b  h)等等。7 @3 ?$ L& l; v" g  S
      3、客户数据:
    / @# ?: \$ Z+ q: r  a)客户的年龄段分布。
    ( ^9 u1 b/ T1 _6 ~  a2 P  b)客户的地域分布。& X3 a$ [- l# d. J4 `1 p/ n% K) p
      c)可以的收入状况分布。# r; M4 `; [0 e8 b/ |0 Q
      d)客户的购买次数。1 `7 w' E% J* [- p
      e)客户的忠诚度。
    3 b2 ]" l7 ]& l7 k  s. g  f)客户的详细购买记录。
    5 ~  @9 |7 D0 H. z: I  g)客户感兴趣的产品。
    4 y+ g4 K, V* ]+ b5 E. M! V  h)客户需要的产品。
    * I/ _$ l$ u: k; t/ s& k! q+ U  i)客户的兴趣爱好。9 I' ?% m7 j( `4 _- A
      j)等等。
    7 m( y8 E$ j; t# F& P  4、产品数据:: \$ Z: l7 \/ K  Z' T; a
      a)单个产品的销量。
    8 i$ a' {; F! M  b)单个产品的运营成本。
    7 E9 P% o$ E4 h  c)最畅销的产品。  v; p. m. i& ]4 b' l2 N+ w$ \$ f
      d)最不畅销的产品。9 W- v/ p( }+ ^5 w" u4 @
      e)活动产品的销售状况。
    + l) Y% `3 i% H& x% y$ x  f)同类产品的网上的销售价格。
    / f; x# Y3 L7 j8 ~' s: |5 |) R  g)关注度。+ h! P1 Y9 Y: b6 [# q+ k
      h)收藏量。8 l  G) ]4 R) ^# \1 f" l2 ^
      i)销量。" ]6 D; D6 o" D- Z+ l
      j)评论数量。
    + b0 }) M! F: H  k)跳失率。  L  x6 H2 U; H% y- C
      l)点击数。
    # Y/ O" w1 c) n6 h& o1 v) j5 Z  m)单品的转化率。) C) W9 q! {" j% L
      n)等等。
    " e; s9 H5 R) S0 L- F" W; ^  5、网店页面:
    ! H6 v7 f8 x: Q0 \' ^$ c' K4 K* p  a)点击数据。$ M- J. X/ O3 q
      b)链接数量。
    5 c( o1 t- ?+ E* c# Y' [: E$ e# R  c)分类列表数量。
    8 {6 Q# C; L4 R, p2 B, G  d)各个链接的详细点击数量。
    4 Z. X5 k+ \4 _3 p7 B, g  e)等等。) _/ z4 n& L% w
      6、仓库数据:
    * D4 W  ]) s" L5 j9 T" I: o0 Z* d$ M  a) 每天出库产品
    8 `0 B9 V8 X: @  t  b) 每天出库产品数量: Z- o" v2 f9 z7 p
      c)每天出库货位
    9 P: N2 ~+ {3 Q" F  d) 货位的调整状况; p5 M/ @9 i6 Z( A3 i6 T5 z
    6 \) o% M# I7 V, F% X4 @
      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。
      Q' V2 t- ?: v+ e" O

    2 \: `  T# D7 o4 L( g( K; r

    4 S1 _+ b0 L) L; z0 x4 M& N7 p

    . m5 c; z0 S+ x6 a! b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。3 R5 u( H( V5 I% k3 j& Q  u
    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!8 V. W3 d( r) ~. t; X
    5 m; f. U- L9 ], {
    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!6 \: O5 ?# H# O% s0 n
    ' u! z$ O- @# i" I3 P
    zan
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    [LV.4]偶尔看看III

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    群组东北三省联盟

    群组计量经济学之性

    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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    厚积薄发  楼主是个有心人,希望能对你产生些启发  发表于 2011-5-21 18:44
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    高薪诚聘专业数据分析人员( R2 ]. z; W: G
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    联系方式:/ p+ }' o: [5 _0 r! G/ d
    电话:15024497311- C3 G/ R+ M2 f
    QQ:492961555
    : B) ~, {) t& E, h9 U2 `, `邮箱:rongyuhangzhou@hotmail.com" _4 Y. _) K- L* M9 F
    地址:杭州市余杭区: ]. x% E- B2 i) W+ [2 _! J) L5 `
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