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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。! A% W  P0 }* u3 d9 @) L
      1、流量数据:- v: w. u& S6 x8 }- k, F# U* ^1 T
      a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。
    5 `! f9 a0 k9 L0 _9 Q  b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。; V8 [2 {  x* N  t: O: E
      c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。
    $ u7 Z6 i8 E- l( O" D  d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。
    ( B, [+ T5 D# B  e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。
    7 {) ]9 p; @. G0 M  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& i) _) {9 ?6 F; E* G  g)等等。( Z3 {2 P& y6 i% i) M; G
      2、销售数据:
    8 a- x* }- `9 k  \/ d. 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。: M0 a- Q5 k& A( R* M
      b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。; a- f+ A, `; @  H
      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。, v: C$ S7 b8 Q  s5 \# B$ j6 |
      d)客单价。每个购买者的平均出价。. f8 e8 G4 ^9 c9 H# S: \( S4 x
      e)件单价。每件销售产品的平均售价。& U0 }) O4 G9 n- A  Y- x
      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。+ x# t( `& D' Y( p; V3 g9 r
      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, Q( Y' D  Y6 X! u2 y
      h)等等。
    * H! f; e2 C% S  O0 [3 g! V  3、客户数据:5 X8 T) C. b! D/ X
      a)客户的年龄段分布。
    . m% M  f# @/ ~0 ]9 B  b)客户的地域分布。
    + h! X* ^7 ^' n& s5 m- I; l5 {2 Y  c)可以的收入状况分布。
      |& `7 k) R. r+ p  d)客户的购买次数。9 k9 P1 r# O3 `$ h! c! \7 |
      e)客户的忠诚度。6 h: i7 H* @  a; ~1 L  g
      f)客户的详细购买记录。
    + j. ]  d; t& i  g)客户感兴趣的产品。
      B; S, i( e2 \$ T" z0 n1 n6 U/ V  h)客户需要的产品。8 i5 m; t6 I4 u. L$ L2 B6 @
      i)客户的兴趣爱好。
    # o2 [. y3 W% t8 ^! ]  j)等等。
    0 ?; A. C$ }& Z+ z5 i9 t% M$ _7 l  4、产品数据:
    4 Y$ U9 w) g+ p+ V: ^  a)单个产品的销量。
    0 u& f4 K7 P9 O* F2 m# d* {3 t  b)单个产品的运营成本。
    ( N+ v* Q( p+ _9 t6 H+ ~  c)最畅销的产品。# w' ~- i5 J: R$ H7 Z) ~
      d)最不畅销的产品。
    ) E& A, z, N( |( y5 A, d  e)活动产品的销售状况。
    3 C* l  ~- G  ^' B1 p: |) u  f)同类产品的网上的销售价格。
    9 X; e# f+ R, ?  g)关注度。
    . L. `) L- I/ m: \, e  Q  h)收藏量。
    , W4 i6 y; y5 X9 F' A  ~  i)销量。: |& G5 u, I4 X% q
      j)评论数量。
    * f+ {) ~, i# l# m6 V3 q  k)跳失率。
    ; p# y' U! F) g- U* z. {- g  l)点击数。
    ' `! Z1 ~8 a4 X  k9 W0 L' z  m)单品的转化率。7 [' R( y+ j- j) X5 T9 n  s
      n)等等。0 B  }* m% U+ \; y$ _; Y8 O
      5、网店页面:" p4 {. m* o: M3 A8 Y
      a)点击数据。1 {/ l: x( _3 F# a& Q
      b)链接数量。
    * U# L8 n  y/ g  x  c)分类列表数量。9 ^: ^3 ~8 U: ?
      d)各个链接的详细点击数量。6 g: R4 y0 A& a' O: s, ?% W
      e)等等。( }3 t9 q0 ^/ ]' }; I
      6、仓库数据:5 n* {9 y% Q2 z% O7 X
      a) 每天出库产品
    # [+ J1 I4 s( B' l  b) 每天出库产品数量
      ]) |/ n; c% m  c)每天出库货位$ k' b- Z7 ~5 M
      d) 货位的调整状况
    3 p: U& ~$ Q' c! u9 h; B1 V3 ~; k
    2 X6 W( B# P$ x1 D! ]& I. `  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。) r# h2 a, k1 ~& S6 a& M
    $ ]3 \& |, J4 w. u
    , J- E: n& F$ x' o- T4 `

    - C/ T5 |7 E' |) Q/ ^, `& |: y# c# I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。
    7 @4 F( \* C, a% ^! ?
    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!
    * }4 E- p! @: ~6 c& |

    $ f# ]- F/ E* ]& I6 N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!0 _0 ]0 v% P3 t! P6 i% N3 `
    " P" h6 k$ x4 `' P: h" _! C( S& w
    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
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    ! y$ B. a: ]; O1 i1、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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    0 Q6 i) c0 }; v! A* d, b& y联系方式:
    ' b& M- f: U- V0 s; m* F! h电话:15024497311; E1 n- |7 f. @. O* p
    QQ:492961555/ M, g+ n: `+ q
    邮箱:rongyuhangzhou@hotmail.com
    ; f) l* ]) H' l/ u9 V( W地址:杭州市余杭区7 T- p5 P3 A7 Z- c, f7 H
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