电商数据分析的基本流程？
电商数据分析的基本流程如下：
1.明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。
2.数据采集：收集与目标相关的数据，这些数据包括网站流量、订单数据、用户行为数据等等。
3.数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。
4.数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等等。
5.数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。
6.数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。
7.制定行动计划：根据分析结果，制定相应的行动计划，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等等。
8.实施和监控：实施行动计划，并定期监控分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。
以上是电商数据分析的基本流程，其中需要注意的是，在整个流程中需要保证数据的准确性和可靠性，并结合业务实际情况，灵活调整分析方法和策略。
电子商务数据分析包括哪些内容？
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。 1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。 2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。 3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。 4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。 5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。 6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。 7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。 8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。