在產業(yè)互聯網時代下，產業(yè)互聯網時代的企業(yè)物質資產逐漸被“大數據”資產所取代，大數據是產業(yè)互聯網時代的生產資料。其仰賴的數據不僅是產業(yè)互聯網的引擎，數據化也將成為是否互聯網化的標準，是否形成數據閉環(huán)是關鍵，這絕非簡單的軟件化、信息化、IT化，而是對企業(yè)的整體生態(tài)系統(tǒng)進行數據化。如今電商3.0時代已經悄然而至（2012年至今），是品牌時代、細分市場時代、也是數據化運營時代、同時也是很多企業(yè)數據化的開始。對于電商來講，數據更是生命。那么在電商3.0時代，如何做好數據管理呢？如何才能正確的處理好數據呢？

第一方法：對照

對照俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。

這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣，比如選款測款丶監(jiān)控店鋪數據等，這些過程就是在做對照，分析人員拿到數據后，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等于無法從數據中讀取有用的信息。

第二方法：拆分

分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見“拆分”一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分后，我們就清晰了……。

我們回到第一個思維對比上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比后發(fā)現問題需要找出原因的時候？或者根本就沒有得對比。這個時候，拆分就閃亮登場了。

拆分后的結果，相對于拆分前會清晰許多，便于分析，找細節(jié)?？梢?，拆分是分析人員必備的思維之一。

第三方法：降維

是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷？當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。

這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以降維。成交用戶數丶訪客數和轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。

第四方法：增維

增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。

我們發(fā)現一個搜索指數和一個寶貝數，這兩個指標一個代表需求，一個代表競爭，有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競爭度（僅供參考）。這種做法，就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為輔助列。

增維和降維是必需對數據的意義有充分的了解后，為了方便我們進行分析，有目的的對數據進行轉換運算。

我們會發(fā)現到今天為止，有百分之八十的客戶拿到數據之后根本不知道怎么讓這些數據發(fā)揮價值。數據如果說他值錢，是因為我們可以通過分析數據可以得出公司經營中出現的問題，然后根據這些問題結合公司企業(yè)實際發(fā)展情況來做出一些決策去解決這些問題。

所以說數據更多的是發(fā)現問題，發(fā)現商機。如果不能通過數據去發(fā)現問題或者商機，那這些數據就是一堆數字，一文不值。在這個方面，數據圖表化，大大提升了大家分析數據的能力和效率，通過圖表可以很直觀的發(fā)現增長或者下降的趨勢，什么原因導致的，可以通過一層層的數據圖表去點擊查看。所以數據圖表化也是未來企業(yè)變大了所必須要做的事情。

未來，電子商務的發(fā)展與大數據息息相關，企業(yè)通過大數據對各種數據進行分析整理，以此來制定一系列的相應營銷策略，將大大縮小市場調查與決策分析的時間，使企業(yè)獲得更多的經濟收益，實現了一個良性的市場循環(huán)使各個環(huán)節(jié)都實現高效運作。大數據與電子商務的結合是必然的，它將帶領我們站在時代的潮頭。

本文名稱：電商數據分析，你知道多少？
文章網址：http://www.rwnh.cn/news26/173176.html

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