1.1电子商务数据分析概述;一、电子商务数据分析的含义

电子商务数据分析（Data Analysis in E-Commerce）:是指用适当的数理统计、数据挖掘以及大数据分析等方法对收集的大量电子商务数据进行分析与挖掘，为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据（Data）:是已知的用于进行推理或估算的基础性事实，是对客观事物的逻辑归纳。 ;二、电子商务数据分析的基本特点 （1）电子商务数据分析涉及多个学科领域知识； （2）电子商务数据分析的对象大多为半结构化和非结构化数据； （3）电子商务数据分析往往需要借助大数据处理模式。;二、电子商务数据分析的基本特点 （1）电子商务数据分析涉及多个学科领域知识； （2）电子商务数据分析的对象大多为半结构化和非结构化数据； （3）电子商务数据分析往往需要借助大数据处理模式。;三、电子商务数据分析的主要作用 1.评价、诊断作用 能够帮助电商企业或电子商务经营者评价经营绩效，找出问题的来源和解决方案。 2.预测作用 （1）分析某些指标异常变化的原因预测市场变化趋势。 （2）分析顾客访问企业网站的行为数据预测库存与消费需求。;三、电子商务数据分析的主要作用 1.评价、诊断作用 能够帮助电商企业或电子商务经营者评价经营绩效，找出问题的来源和解决方案。 2.预测作用 （1）分析某些指标异常变化的原因预测市场变化趋势。 （2）分析顾客访问企业网站的行为数据预测库存与消费需求。;识别商务需求 ;识别商务需求 ;识别商务需求 ;识别商务需求 ;识别商务需求 ;1.2电子商务数据分析的内容及业务指标; 电子商务数据分析的内容十分丰富，涉及电子商务市场经营环境数据、网站运营数据、电商客户数据、网络营销绩效数据等多方面的业务。;一、市场经营环境数据分析 电子商务市场经营环境主要包括市场竞争环境、物流仓储与配送环境、电子支付环境、交易安全环境与信用服务环境等. ; 市场经营环境数据分析业务指标;二、电子商务网站运营数据分析 电子商务网站运营指标是用来衡量电子商务网站整体运营状况的若干特征值，???括网站流量数量指标、流量质量指标、流量转换指标、商品类目指标、成本收益指标等。; 电子商务网站运营数据分析业务指标;三、电商客户数据分析 电商企业客户指企业产品或服务的消费者及潜在消费者。客户数据分析指标主要包括会员数据指标和客户价值指标两大类。客户价值通常由历史价值、潜在价值、附加值三方面构成。; 电子商务网站运营数据分析业务指标;四、网络营销绩效数据分析 网络营销绩效数据分析的目的是为了尽可能客观、全面地衡量企业进行网络营销的经济效果，需要借助相应的网络营销绩效评价指标体系。 相关评价指标包括促销效果评价指标、网络广告效果评价指标、社会影响效果评价指标、服务效果评价指标、竞争效率评价指标、财务效益评价指标等。;一级指标;1.3电子商务数据分析的主要方法;一、单纯的数据加工方法 1.描述性统计分析 是利用图表和统计量描述数据的基本分布特征的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析、离中趋势分析和数据分布分析三大部分。 2.相关分析 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象进行相关方向及相关程度的研究。;二、基于数理统计的数据分析方法 1.方差分析 方差分析(Analysis of Variance，ANOVA)，又称“变异数分析”“F检验”，是费雪（R.A.Fisher）发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 2.回归分析 回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，主要研究一个随机变量Y对另一个变量（X）或一组（X1，X2，…，Xk）变量的相依关系。 3.因子分析 因子分析（Factor Analysis）是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。;三、基于数据挖掘的数据分析方法 1.聚类分析 聚类分析（Cluster Analysis）指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。 2.分类分析 分类分析（Classification Analysis）在数据挖掘中，是指通过分析具有类别的样本的特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。常用的分类方法包括决策树、人工神经网络、贝叶斯分类法等。;三、基于数据挖掘的数据分析方法 1.聚类分析