.png)
随着电商行业的不断发展，数据分析已经成为了电商运营中不可或缺的一部分。通过对数据的分析，电商企业可以更好地了解消费者的需求，优化商品策略，提高销售额和用户满意度。在本文中，我们将介绍电商如何分析数据，以提升电商运营效率。
1.确定分析目标
在进行数据分析之前，首先需要明确分析目标。例如，电商企业想要了解某一商品的销售情况，或者想要了解用户的购买习惯等。只有明确了分析目标，才能更好地选择数据源和分析工具。
2.收集数据
在确定了分析目标之后，电商企业需要收集相关的数据。常见的数据来源包括电商平台的销售数据、用户行为数据、市场研究数据等。通过收集这些数据，电商企业可以更好地了解消费者的需求和行为习惯。
3.清洗数据
在收集到数据之后，需要对数据进行清洗。数据清洗是指对数据进行筛选、去重、填充空值等操作，以保证数据的准确性和完整性。只有经过清洗的数据才能用于后续的分析。
4.数据分析
在完成数据清洗之后，可以开始进行数据分析。数据分析可以采用多种方法，例如数据可视化、数据挖掘、统计分析等。通过对数据的分析，可以发现潜在的商机和问题，以便电商企业做出相应的调整和优化。
5.做出决策
在完成数据分析之后，电商企业需要根据分析结果做出相应的决策。例如，如果分析结果显示某一商品的销售量较低，电商企业可以考虑优化商品描述、改进促销策略等。只有通过数据分析做出了正确的决策，才能提高电商企业的运营效率。
众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
本文利用百度指数对比“淘宝”、“京东”、“拼多多”、“亚马逊”、“网易考拉”这五个电商平台相关关键词，观察其一段时间内的搜索规模，涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，分析关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里等等。
通过比较国内主流电商平台相关关键词近半年全国范围内用户在PC+移动设备上的搜索指数，观察得出以下结论：
1），这类词的整体趋势是以周为周期的，且在周末降为波谷，但是拼多多则相反其搜索趋势在周末升为波峰；
2），在搜索规模上，可看到淘宝、京东两个关键词的搜索指数在十万量级，拼多多、亚马逊两个关键词的搜索指数在万量级，网易考拉关键词的搜索指数在千量级；
3），近半年电商搜索整体最低谷在2019年2月2日至2月10日，此段时间正值中国传统春节，在此期间国人大多休假在家欢度佳节，加上大部分快递停运是导致搜索量下降的主要原因；
4），另外在618年中大促期间出现近半年搜索最高峰，这与相关促销活动有关；
5），拼多多在1月20日出现搜索极高峰，与此期间拼多多被“黑灰产通过平台漏洞一夜交易额高达380亿”此条新闻有关；
6），亚马逊在4月29日出现搜索极高峰，与此期间亚马逊中国清仓大促活动有关。
（注：亚马逊此前表示，将在今年7月18日停止为亚马逊中国网站上的第三方卖家提供卖家服务。亚马逊关闭中国本土电商业务意味着，中国消费者未来无法在亚马逊平台上购买第三方卖家的产品，但仍然能通过亚马逊海外购平台购买来自美国、英国、丹麦、日本等地的商品。）
为了便于观察，我们根据数据量级差异，将数量级接近的淘宝、京东作为A组，将拼多多、亚马逊作为B组，网易考拉作为C组分别进行比对分析。
1.A组数据分析：
趋势研究：从上图可以看到淘宝和京东两个关键词的搜索走势基本一致，其整体趋势是以周为周期的，且在周末降为波谷，可见此部分用户多在工作日搜索，推测主要用户为上班族。
设备研究：从上图可以看到相关关键词的搜索走势在PC端与整体上一致，其整体趋势是以周为周期的，且在周末降为波谷；在移动端则相反，其搜索趋势在周末升为波峰，推测其原因可能与移动端用户多使用相关APP，而非搜索有关这一习惯有关。
地区研究：在地区研究中发现一个有趣的现象，在一线城市与省会城市等发达地区，周期性与整体趋势一致且周期性规律十分显著，而在其他地区则规律性明显变差，但总体来说仍符合整体趋势，推测这一现象与各地区常住人口结构分布有关，另外还可能与媒体推广等有关。
2.B组数据分析：
趋势研究：从上图可以看到亚马逊搜索与A组走势一致，以周为周期的，且在周末降为波谷，而拼多多搜索走势则在周末升为波峰，推测主要原因是拼多多用户多使用移动端，另外可能与拼多多目标人群有关。
设备研究：从上图可以看到相关关键词的搜索走势在PC端与整体上一致，其整体趋势是以周为周期的，且在周末降为波谷；在移动端亚马逊的搜索趋势趋于一致，没有十分明显的波峰与波谷，推测与其主战场在PC端有关。
地区研究：在地区研究可以看到亚马逊搜索与A组走势一致，在一线城市与省会城市等发达地区，周期性与整体趋势一致且周期性规律十分显著，而在其他地区则规律性明显变差；拼多多则在一线城市与省会城市等发达地区搜索走势平缓并接近于平均线水平，而在其他地区周期性与整体趋势一致，这与拼多多用户多处于二三四线及以下城市相符合。
3.C组数据分析：
趋势研究：从上图可以看到网易考拉搜索与A组走势一致，以周为周期的，且在周末降为波谷。
设备研究：从上图可以看到相关关键词的搜索走势在PC端与整体上一致，其整体趋势是以周为周期的，且在周末降为波谷；在移动端则周期性明显减弱，推测与网易考拉用户多使用移动端有关。
地区研究：图略。在地区研究可以看到网易考拉搜索与A组、B组走势一致，在一线城市与省会城市等发达地区，周期性与整体趋势一致且周期性规律十分显著，而在其他地区则规律性明显变差。
地区分布：从地域分布图中可以看到，各电商平台搜索指数在广东省搜索指数最高，其次是北京、上海、浙江、江苏等沿海发达省市，拼多多搜索指数在山东地区和中部地区较高；当切换到区域分布图（图略），可观察到淘宝在华东地区搜索指数最高，其次是华北和华南地区，京东在华东地区搜索指数最高，其在华北地区搜索指数指数高于淘宝，拼多多在在华东地区搜索指数最高，另外其华中地区搜索指数较高。
年龄分布：各电商关键词搜索人群90%左右年龄段在20-49岁，其中30-39岁占总搜索用户占比50%左右，另外40-49岁占比20%左右，在20-29岁同样占比20%左右；在年龄分布中拼多多在小于40岁用户群体中占比比其他平台较低，而在大于40岁用户群体中占比明显较其他平台高。
性别分布：各电商关键词搜索男性均多于女性，其中网易考拉搜索用户比例较接近。
兴趣分布：搜索拼多多用户人群与搜索其他电商平台关键词用户相比，在教育培训、书籍阅读、医疗健康、餐饮美食、家电数码、旅游出行方面兴趣偏低。
总结： 根据以上电商平台相关关键词近半年全国范围内用户在PC+移动设备上的搜索指数分析，可以观察出电商搜索具有明显的规律性，另外拼多多与其他电商平台在搜索趋势、用户人群等方面有显著地差异。
参考资料：
1，如何利用百度指数进行数据分析？
2，腾讯用4张图告诉你 拼多多的用户是怎样的
3，【PPT】企鹅智库:《拼多多用户研究报告》
4，拼多多的成功，最终是腾讯的作恶（此篇文章仅作为一种批判性思考参考资料存在，不代表作者观点）
