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。 % L4 R! v2 Y; r0 Y- i　　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。 & E( H2 }/ v# I# V　　d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 6 H9 m* P& v  v' i　　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。 % i$ {+ l1 T5 d) o  A* |# l　　g)等等。 / r5 \5 W5 Y$ h% _# b  B　　2、销售数据： 　　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。 ! D) c  _% h0 r9 J+ b" ^7 ~　　d)客单价。每个购买者的平均出价。 　　e)件单价。每件销售产品的平均售价。 5 {/ F8 e6 w  T　　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。 + r- P) o( R' H1 m. _　　h)等等。 　　3、客户数据： 　　a)客户的年龄段分布。 　　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。 ; b8 f6 ^/ B) @　　e)客户的忠诚度。 ' c; q- l! a, \9 O1 B* M- q  ]1 u  d　　f)客户的详细购买记录。 # v4 B+ W+ X  \0 z1 U0 ]　　g)客户感兴趣的产品。 　　h)客户需要的产品。 1 D2 b$ c9 `- ~' l　　i)客户的兴趣爱好。 8 D5 m" o: N+ ?, m! K　　j)等等。 ( b  ^! ^# k& z* |' \' ]　　4、产品数据： 　　a)单个产品的销量。 　　b)单个产品的运营成本。 5 P; l$ U3 l# K8 g9 D　　c)最畅销的产品。 " L( R5 `5 D# d; u9 m　　d)最不畅销的产品。 　　e)活动产品的销售状况。 " Z$ K6 C3 Y' G) M6 }& n　　f)同类产品的网上的销售价格。 　　g)关注度。 　　h)收藏量。 : _3 x0 K- s; H1 W; e9 a　　i)销量。 $ s: Z9 Y. }5 f  ]　　j)评论数量。 　　k)跳失率。 　　l)点击数。 　　m)单品的转化率。 　　n)等等。 ) m- w. w; P0 W2 H! o; i% I/ p　　5、网店页面： 　　a)点击数据。 　　b)链接数量。 , Y. P& Z1 l. g8 d) f% C" s　　c)分类列表数量。 3 d) c+ j8 v# C" t2 B　　d)各个链接的详细点击数量。 　　e)等等。 　　6、仓库数据： 　　a) 每天出库产品 ) D8 @' V  I4 h# [) ~　　b) 每天出库产品数量 2 O" ]3 D4 e5 u5 }* m　　c）每天出库货位 　　d) 货位的调整状况 　　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。 - x1 Y4 j4 R* y4 {0 {+ ^2 Z

* N; c* p$ K3 R. I/ s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！
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2 O& [  ~8 ?$ v3 F) a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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嗯,不错,支持一下.
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赶快解决啊 哈哈

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