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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。
    6 i9 g- y4 y6 U, q5 d  1、流量数据:
    # k" e0 A8 I7 @2 d: D$ ^  a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。
    + G  W% A/ y# P" C6 L: I; C; L0 X  b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。$ P& s/ T/ X$ U' [
      c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。
    $ z1 i' U" N6 |  d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。/ _3 h) h  |4 l/ a: v$ |# M
      e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。( S8 T( r9 y. ?% G3 p$ ]7 _* K, ]' J
      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。
    & ]* `2 s- g1 s  g)等等。8 z% _: e9 X% a" k5 o# F
      2、销售数据:/ H1 Z9 Z. f$ x! ?; L
      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。
    ) N: B+ D# b* o$ z9 l  b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。  d1 q0 Y; O/ B6 P, i& z
      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。
    2 u; f( L: F) M) b  d)客单价。每个购买者的平均出价。; a, {" O9 M# ~: Z
      e)件单价。每件销售产品的平均售价。
    2 M3 C" o" r: ]. h/ C/ ^; e7 t9 u  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。8 K0 \/ I" L  o$ }
      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。
    - T; r/ ^  y4 }5 \# ^  `+ D  h)等等。* P7 Y# y6 K; o
      3、客户数据:, ?; F7 R2 }! f2 g
      a)客户的年龄段分布。
    8 p7 T1 V9 C3 v3 e. \  b)客户的地域分布。
    ; }. k* n4 E/ F  c)可以的收入状况分布。/ S6 @1 j+ L( M2 x4 B
      d)客户的购买次数。
    : j8 f2 p: G: g' F* F! b. Q2 P  e)客户的忠诚度。
    . {% h, ]7 }. m  f)客户的详细购买记录。
    6 L  _' c- R3 H' o8 D' C  g)客户感兴趣的产品。1 p: O3 E9 K2 b# W3 l6 R0 y
      h)客户需要的产品。0 _$ U* c- B. N! P/ y2 N7 g- T
      i)客户的兴趣爱好。8 s9 G( ?# n- w# C: M" g$ y
      j)等等。
    ; \* d, V3 }5 G* ^) g6 q$ h  4、产品数据:
    9 h7 e& Z1 O$ m8 Z  a)单个产品的销量。" t! P" j3 t2 p
      b)单个产品的运营成本。
    2 Y* `4 L6 V( c0 y& B9 t  c)最畅销的产品。
    ) J$ d+ [0 L+ W' [; V3 c5 h  d)最不畅销的产品。
    * v/ V6 v4 g. q; c& j  e)活动产品的销售状况。
    $ S6 z7 x. C+ ^5 Z' k9 K  {  f)同类产品的网上的销售价格。4 u& H. }  Q6 }7 u& o! O. B' {5 O* g" O
      g)关注度。
    / O; w6 d% N# p3 s. d0 }* R6 j  h)收藏量。
    3 g7 D# n" H) y' a. W1 ~8 \7 R  i)销量。
      v6 f' p# U5 T$ O7 d; Y- M  j)评论数量。8 k' _+ m. _4 J0 f: @
      k)跳失率。  a. ]* y! a3 m' u8 U) n
      l)点击数。+ i% Z4 c2 U6 Z
      m)单品的转化率。' G, k5 x/ P8 x
      n)等等。9 I% ?9 d# _3 m8 z& [
      5、网店页面:
    ! @: v& Q) `8 l! P% f+ g# C8 Q  a)点击数据。7 y2 t$ F0 o3 A- B0 F/ I4 n7 _
      b)链接数量。1 d$ n* M; p5 O7 V! V4 D% {, n: W/ X
      c)分类列表数量。
    1 E: s8 E" B5 N( F# D3 W  d)各个链接的详细点击数量。4 _9 ^5 b# {2 \; ^9 Q
      e)等等。7 u& J* g* F1 B' J3 [1 S
      6、仓库数据:3 Z  U* P% Y. L/ K
      a) 每天出库产品
    - |# `3 G, Q1 W4 m7 V; h- K  b) 每天出库产品数量+ V/ Z1 i% ?1 ~0 \+ `
      c)每天出库货位: w: w, G3 i9 b: ?
      d) 货位的调整状况: D, |2 l8 c6 x- y3 n6 j1 C9 E. M
    $ ~/ o- }1 u3 n) d3 _
      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。
    ! n6 k* r3 |; d7 G# }

    3 Q  {4 y& R) A& q4 I
    9 s& c; U+ q( F/ B- ^: }' H: F
    $ j0 }0 B  d" O  Q
    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。
    % n! M5 W% Y# H8 t
    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!# h! x! ]! d; F1 B1 |! R
    8 y  [2 K$ O5 u+ C* a# 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 g1 i; U5 m3 P, T' {1 O: C/ o& b4 J" m% N
    zan
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    [LV.4]偶尔看看III

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    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3 G; b7 A4 K- J2 G8 C
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    1、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。
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    + g3 N! m6 p- q& L, F4 a+ {" s6 D联系方式:# h" v- x, ^; |& j
    电话:150244973119 L9 n0 i: o5 F( w1 K! c
    QQ:492961555* B* e+ \8 i2 z% L# \( q0 a
    邮箱:rongyuhangzhou@hotmail.com2 e. M6 I. j* d0 e1 d9 R
    地址:杭州市余杭区
    6 ~' t2 X3 `9 P4 ~% p* Y, Q& l
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