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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

  • TA的每日心情

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    1#
    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。
    & w+ T6 F% K; z6 p/ u! C- |9 z  1、流量数据:
    ) G2 o: j0 I* t* u  a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。' u% r8 S; z3 X" v( f7 g
      b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。; [+ c/ [6 Z, _0 p& B9 e
      c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。; j7 q: P+ g3 e. T0 U& j
      d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。
    * \. s" J) h/ w! u/ |. d  e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。
    6 n% ?8 r/ T) Q' a6 |  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。
    7 ^  w, \) V- b  g)等等。* H$ Q  z8 D4 i9 J
      2、销售数据:
    # h* Q  B9 |5 i# g% O! k  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。
    7 d! L' p2 f5 }; \  b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。" D3 w' l: E0 L  D/ u! {
      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。- G. L. g5 @5 J5 w" z
      d)客单价。每个购买者的平均出价。
      g, O# K& [) j  e)件单价。每件销售产品的平均售价。; k) `9 Z3 G' q# ?% Q# }8 C
      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。% L1 O  P+ d" \1 G: O4 W& [7 Q
      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。3 P/ G% Y. q) r. Y& b+ g
      h)等等。
    " c5 s# M3 N: P9 ]3 Y  3、客户数据:2 _2 f0 @( B6 }" d0 x
      a)客户的年龄段分布。
    2 O5 P: _8 ?# T  t1 |  b)客户的地域分布。
    ; [5 ~3 Q4 M* o7 s  c)可以的收入状况分布。
    % k: H+ g) K( y  d)客户的购买次数。
    0 T3 k& p/ J) k. b  e)客户的忠诚度。
    $ a1 `, D6 |3 j4 c8 y$ O2 A  f)客户的详细购买记录。' C) {' j" M: n, F. ^
      g)客户感兴趣的产品。1 C* I. |  t& p- V5 u/ I
      h)客户需要的产品。
    3 R  u! A* L0 {  i)客户的兴趣爱好。0 w$ _5 e0 h0 e
      j)等等。' g0 T/ }6 ~) h6 V* Q2 \+ U
      4、产品数据:
    ! w; e" I( j4 I  a)单个产品的销量。
    " G; X# w- b9 ^# j6 O  b)单个产品的运营成本。
    ( {/ A& e1 h0 ^7 m  c)最畅销的产品。% r0 j! C- `  @9 t( i; R, r
      d)最不畅销的产品。
    ) f6 K; z  h3 U5 N1 C' k  e)活动产品的销售状况。
    ) v& s) j/ l! m/ i9 O  f)同类产品的网上的销售价格。. ]8 _+ }4 `2 p6 T8 v9 u
      g)关注度。
    & v2 z& x$ i5 U! J- b5 ^  h)收藏量。
    6 D* x9 x# n6 R# Y  i)销量。' N3 N7 W! N; B9 C* @* X" r
      j)评论数量。
    . x2 R* E' a6 C2 i  k)跳失率。
    ! Z6 k! W) T0 G  l)点击数。
    , L8 _. }- ]8 o6 a, M7 I  m)单品的转化率。
    / D+ t% ]" r; x. ]& N2 b, S  n)等等。
    $ p9 k. @. n( A- B8 A  5、网店页面:
    5 X$ F' g! B3 E7 b! @  a)点击数据。. H& x4 Q  h0 L# Q1 [
      b)链接数量。
    ! J" l8 x3 X1 w% F8 o  c)分类列表数量。0 S  B: _: a0 X: x+ f, L& [
      d)各个链接的详细点击数量。
    * K7 e/ [) Z2 E5 r! M3 f3 j  e)等等。
    4 D: B2 l6 ^5 `3 k  {7 @" ?  6、仓库数据:
    & N0 a6 ~+ e& j+ M9 u! j  a) 每天出库产品
    2 }! g( Z% S' b. q: K' ^. E  b) 每天出库产品数量) g0 A3 ?- d- W8 {0 ]
      c)每天出库货位8 O  k/ B, M) b" R$ v: L
      d) 货位的调整状况
    2 e& o' R4 t0 x1 W  b' ^' _$ q
    5 |( ?. X9 M4 u5 ~3 S  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。
    5 F5 U. H; ~3 b- W& n3 F
    + A/ O  N6 U. b+ T, j4 J% G: r
    , _) T/ e8 F2 `% W; S5 `0 j

    5 n2 T& ?0 t$ H5 s! l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。1 T% h. O; X& e# f+ Z5 j$ e1 K
    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!/ B# R4 L# K* J2 V2 x! _

    ( i9 z+ \  {3 }* G& q9 D; i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 P; o: x2 Y$ q& e; G3 d+ X( f2 Y
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    [LV.4]偶尔看看III

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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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    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
    2 u9 @' |5 n; |1 _+ J% M
    5 a  R) Y( @/ i8 O1、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。8 \, p+ A3 t. N. `
    2、数学功底扎实,擅长统计分析。- G/ R) w. }1 z% p- @# C6 b
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    4 B' R: f% |; r, K$ B* M
    联系方式:
    1 G! b% d  s4 k4 G* b电话:150244973115 f4 K6 n3 Y! s4 G. g+ P# e
    QQ:492961555$ i: g3 n+ G& I' y8 L: W
    邮箱:rongyuhangzhou@hotmail.com
    + a; Y1 [$ {% ]5 l7 V5 e2 {7 W$ E地址:杭州市余杭区
    / u8 q& C6 H# O3 N' A/ e+ p! B+ `
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