電商數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用試題集姓名_________________________地址_______________________________學(xué)號(hào)______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------線--------------------------1.請(qǐng)首先在試卷的標(biāo)封處填寫您的姓名，身份證號(hào)和地址名稱。2.請(qǐng)仔細(xì)閱讀各種題目，在規(guī)定的位置填寫您的答案。一、選擇題1.電商數(shù)據(jù)分析的主要目的是？

A.評(píng)估銷售業(yè)績

B.預(yù)測市場趨勢

C.客戶需求分析

D.以上都是

2.以下哪個(gè)工具不是數(shù)據(jù)分析的常用工具？

A.Excel

B.SQL

C.R

D.Word

3.什么是KPI（關(guān)鍵績效指標(biāo)）？

A.企業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo)

B.評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)活動(dòng)成效的重要指標(biāo)

C.產(chǎn)品定價(jià)策略

D.企業(yè)規(guī)模大小

4.數(shù)據(jù)清洗的目的是？

A.去除異常值

B.優(yōu)化數(shù)據(jù)處理過程

C.保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤

D.以上都是

5.以下哪種算法在電商推薦系統(tǒng)中使用最廣泛？

A.決策樹

B.樸素貝葉斯

C.支持向量機(jī)

D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法

6.在電商用戶行為分析中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)可以用來評(píng)估用戶的忠誠度？

A.交易金額

B.訂單數(shù)

C.購物車添加物品數(shù)量

D.平均訪問時(shí)長

7.什么是用戶留存率？

A.在一段時(shí)間內(nèi)，持續(xù)購買產(chǎn)品的用戶占總用戶的比例

B.在一段時(shí)間內(nèi)，新用戶完成購買的比例

C.每個(gè)用戶在電商平臺(tái)上消費(fèi)的平均金額

D.用戶瀏覽電商平臺(tái)的時(shí)間長度

8.在電商廣告投放效果評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)表示廣告投入與實(shí)際銷售額之間的比值？

A.ROI（投資回報(bào)率）

B.CPC（每次付費(fèi)）

C.CPM（每次千次展示付費(fèi)）

D.CTR（率）

答案及解題思路：

1.答案：D

解題思路：電商數(shù)據(jù)分析旨在全面評(píng)估企業(yè)的銷售業(yè)績、預(yù)測市場趨勢以及分析客戶需求，因此答案為D。

2.答案：D

解題思路：Excel、SQL和R都是數(shù)據(jù)分析的常用工具，而Word主要用于文檔編輯，不是數(shù)據(jù)分析工具，因此答案為D。

3.答案：B

解題思路：KPI（關(guān)鍵績效指標(biāo)）是用于評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)活動(dòng)成效的重要指標(biāo)，而非企業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo)、產(chǎn)品定價(jià)策略或企業(yè)規(guī)模大小，因此答案為B。

4.答案：D

解題思路：數(shù)據(jù)清洗的目的是去除異常值、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理過程和保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，因此答案為D。

5.答案：D

解題思路：在電商推薦系統(tǒng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力而被廣泛使用，因此答案為D。

6.答案：B

解題思路：訂單數(shù)是衡量用戶忠誠度的有效指標(biāo)，因?yàn)樗从沉擞脩粼陔娚唐脚_(tái)的購買頻率，因此答案為B。

7.答案：A

解題思路：用戶留存率是指在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)購買產(chǎn)品的用戶占總用戶的比例，因此答案為A。

8.答案：A

解題思路：ROI（投資回報(bào)率）表示廣告投入與實(shí)際銷售額之間的比值，是評(píng)估廣告投放效果的關(guān)鍵指標(biāo)，因此答案為A。二、填空題1.電商數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用于市場分析、客戶行為分析和銷售預(yù)測等領(lǐng)域。

2.在數(shù)據(jù)可視化中，折線圖常用于表示數(shù)據(jù)的變化趨勢。

3.在電商用戶流失率分析中，以下公式中的“留存率”表示在一定時(shí)間內(nèi)繼續(xù)使用服務(wù)的用戶占總用戶數(shù)的比例。

4.以下公式表示用戶生命周期價(jià)值（CLV）。

答案及解題思路：

答案：

1.市場分析、客戶行為分析、銷售預(yù)測

2.折線圖

3.在一定時(shí)間內(nèi)繼續(xù)使用服務(wù)的用戶占總用戶數(shù)的比例

4.用戶生命周期價(jià)值（CLV）

解題思路內(nèi)容：

1.電商數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域：電商數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括但不限于市場分析，用于了解市場趨勢和競爭對(duì)手情況；客戶行為分析，用于理解用戶購買行為和偏好；銷售預(yù)測，用于預(yù)測未來銷售趨勢，以便于庫存管理和資源規(guī)劃。

2.數(shù)據(jù)可視化中的折線圖：折線圖是一種常用的數(shù)據(jù)可視化工具，通過連續(xù)的線條來表示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他變量的變化趨勢，非常適合展示數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的增減變化。

3.用戶流失率分析中的留存率：留存率是衡量用戶忠誠度和產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)。它通常通過以下公式計(jì)算：留存率=（期末活躍用戶數(shù)新增用戶數(shù)）/期末活躍用戶數(shù)。

4.用戶生命周期價(jià)值（CLV）的計(jì)算：CLV是指一個(gè)客戶在其與企業(yè)關(guān)系的整個(gè)生命周期內(nèi)為企業(yè)帶來的凈利潤。其計(jì)算公式通常為：CLV=（客戶平均生命周期長度平均訂單價(jià)值）客戶獲取成本。通過計(jì)算CLV，企業(yè)可以評(píng)估不同客戶的價(jià)值，并據(jù)此調(diào)整營銷策略和客戶服務(wù)。三、判斷題1.電商數(shù)據(jù)分析只能通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行。（×）

解題思路：電商數(shù)據(jù)分析不僅可以通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，還可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、文本分析等多種方法進(jìn)行，因此說法錯(cuò)誤。

2.在數(shù)據(jù)挖掘過程中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助發(fā)覺電商平臺(tái)上商品的組合銷售情況。（√）

解題思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一種技術(shù)，它可以發(fā)覺數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，因此在電商平臺(tái)上，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以分析出商品之間的組合銷售情況，此說法正確。

3.數(shù)據(jù)清洗是為了保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，而數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)可能仍然存在噪聲。（√）

解題思路：數(shù)據(jù)清洗的目的是去除或減少數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和不一致，以保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。但是即使經(jīng)過清洗，數(shù)據(jù)中可能仍然存在一些無法完全消除的噪聲，因此此說法正確。

4.用戶生命周期價(jià)值（LTV）是指在一定時(shí)期內(nèi)，單個(gè)用戶為電商帶來的平均收益。（√）

解題思路：用戶生命周期價(jià)值（LTV）是指企業(yè)預(yù)計(jì)在用戶生命周期內(nèi)從該用戶身上獲得的全部收益，因此此說法正確。

5.電商廣告投放的優(yōu)化目標(biāo)是提高廣告投放效果的同時(shí)降低廣告成本。（√）

解題思路：電商廣告投放的優(yōu)化目標(biāo)確實(shí)是在提高廣告效果的同時(shí)降低成本，以達(dá)到最佳的廣告效益，因此此說法正確。

6.電商數(shù)據(jù)分析師需要掌握SQL、Python等多種編程語言。（√）

解題思路：電商數(shù)據(jù)分析師在處理和分析大數(shù)據(jù)時(shí)，需要掌握多種編程語言來有效地提取、處理和分析數(shù)據(jù)，因此此說法正確。

7.在電商產(chǎn)品定價(jià)策略中，市場滲透定價(jià)是一種常用的定價(jià)策略。（√）

解題思路：市場滲透定價(jià)是一種常見的定價(jià)策略，特別是在新產(chǎn)品進(jìn)入市場時(shí)，通過降低價(jià)格來吸引消費(fèi)者，快速提高市場占有率，因此此說法正確。

8.電商數(shù)據(jù)分析師需要具備較強(qiáng)的商業(yè)敏感度。（√）

解題思路：電商數(shù)據(jù)分析師不僅要處理數(shù)據(jù)，還需要將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為商業(yè)決策，因此需要具備較強(qiáng)的商業(yè)敏感度，以理解業(yè)務(wù)需求和提供有價(jià)值的分析建議，此說法正確。四、簡答題1.簡述電商數(shù)據(jù)分析的步驟。

【答案】

1.明確分析目標(biāo)：確定數(shù)據(jù)分析的具體目的和所需解決的問題。

2.數(shù)據(jù)收集：通過內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、外部數(shù)據(jù)源等方式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)清洗：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括數(shù)據(jù)去重、填補(bǔ)缺失值、修正錯(cuò)誤等。

4.數(shù)據(jù)整合：將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

5.數(shù)據(jù)摸索：通過可視化、統(tǒng)計(jì)分析等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步摸索，發(fā)覺數(shù)據(jù)特征和規(guī)律。

6.數(shù)據(jù)建模：根據(jù)分析目標(biāo)，選擇合適的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和預(yù)測。

7.模型評(píng)估與優(yōu)化：對(duì)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，不斷優(yōu)化模型以提高預(yù)測精度。

8.報(bào)告撰寫：將分析結(jié)果和結(jié)論以報(bào)告形式呈現(xiàn)，為決策提供依據(jù)。

【解題思路】

解答此題時(shí)，首先應(yīng)明確電商數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)和步驟，然后按照步驟進(jìn)行逐一闡述。注意每個(gè)步驟的具體內(nèi)容和順序，并結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行說明。

2.解釋數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法的應(yīng)用。

【答案】

Apriori算法是一種用于挖掘頻繁項(xiàng)集和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法主要用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，其主要應(yīng)用包括：

1.顧客購物籃分析：通過分析顧客的購物籃數(shù)據(jù)，挖掘出顧客購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助商家制定更合理的商品推薦策略。

2.預(yù)測銷售趨勢：利用Apriori算法挖掘歷史銷售數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，預(yù)測未來銷售趨勢，為庫存管理和營銷活動(dòng)提供支持。

3.推薦系統(tǒng)：在推薦系統(tǒng)中，Apriori算法可以挖掘出用戶行為數(shù)據(jù)中的頻繁購買模式，為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。

4.零售業(yè)競爭分析：通過分析競爭對(duì)手的促銷活動(dòng)和顧客購買行為，Apriori算法可以挖掘出競爭中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助商家制定應(yīng)對(duì)策略。

【解題思路】

解答此題時(shí)，應(yīng)先介紹Apriori算法的基本原理和特點(diǎn)，然后列舉其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用場景，結(jié)合具體案例進(jìn)行說明。

3.說明用戶流失率分析方法及步驟。

【答案】

用戶流失率分析方法及步驟

1.確定分析目標(biāo)：明確分析用戶流失的原因，以及如何降低用戶流失率。

2.數(shù)據(jù)收集：收集用戶流失相關(guān)的數(shù)據(jù)，如用戶行為數(shù)據(jù)、購買歷史數(shù)據(jù)、用戶反饋等。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合，為后續(xù)分析做好準(zhǔn)備。

4.描述性分析：分析用戶流失率的分布情況，如流失用戶在哪些時(shí)間段、哪些地區(qū)、哪些年齡段等。

5.原因分析：通過分析用戶流失的相關(guān)因素，如服務(wù)、產(chǎn)品、競爭對(duì)手等，找出導(dǎo)致用戶流失的主要原因。

6.模型構(gòu)建：選擇合適的模型，如邏輯回歸、決策樹等，對(duì)用戶流失進(jìn)行預(yù)測。

7.模型評(píng)估：對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，優(yōu)化模型以提高預(yù)測精度。

8.預(yù)防措施：根據(jù)分析結(jié)果，制定針對(duì)性的預(yù)防措施，降低用戶流失率。

【解題思路】

解答此題時(shí)，應(yīng)先闡述用戶流失率分析的目的和步驟，然后對(duì)每個(gè)步驟進(jìn)行詳細(xì)說明。注意結(jié)合實(shí)際案例，展示如何分析用戶流失原因，以及如何制定預(yù)防措施。

4.闡述電商數(shù)據(jù)分析師在日常工作中所需具備的能力。

【答案】

電商數(shù)據(jù)分析師在日常工作中所需具備的能力包括：

1.數(shù)據(jù)分析能力：熟練掌握數(shù)據(jù)分析方法和工具，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)建模等操作。

2.邏輯思維能力：具備較強(qiáng)的邏輯思維能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中找出規(guī)律和關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3.溝通能力：能夠與團(tuán)隊(duì)成員、管理層以及其他部門進(jìn)行有效溝通，保證分析結(jié)果得到有效利用。

4.業(yè)務(wù)理解能力：了解電商行業(yè)的發(fā)展趨勢和業(yè)務(wù)模式，能夠?qū)?shù)據(jù)分析結(jié)果與業(yè)務(wù)目標(biāo)相結(jié)合。

5.技術(shù)能力：熟悉電商平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)，了解常見的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理技術(shù)。

6.問題解決能力：具備較強(qiáng)的問題解決能力，能夠針對(duì)業(yè)務(wù)問題提出有效解決方案。

【解題思路】

解答此題時(shí)，應(yīng)從數(shù)據(jù)分析、溝通、業(yè)務(wù)理解、技術(shù)等多個(gè)方面，列舉電商數(shù)據(jù)分析師所需具備的能力。結(jié)合實(shí)際工作場景，說明每個(gè)能力的重要性。五、論述題1.闡述大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值。

（論述題內(nèi)容）

大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

精準(zhǔn)營銷：通過大數(shù)據(jù)分析，電商企業(yè)可以了解消費(fèi)者的購買行為、偏好和需求，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，提高營銷效果。

庫存管理：大數(shù)據(jù)分析可以幫助電商企業(yè)預(yù)測銷售趨勢，優(yōu)化庫存管理，減少庫存積壓，降低成本。

用戶服務(wù)：通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，電商企業(yè)可以提供更加個(gè)性化的服務(wù)，提升用戶滿意度和忠誠度。

競爭分析：大數(shù)據(jù)分析可以幫助電商企業(yè)了解市場趨勢和競爭對(duì)手動(dòng)態(tài)，制定更有效的競爭策略。

產(chǎn)品創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)分析可以為產(chǎn)品研發(fā)提供有價(jià)值的信息，推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新和升級(jí)。

（留白美觀區(qū)域）

2.結(jié)合實(shí)例，說明電商用戶畫像的應(yīng)用。

（論述題內(nèi)容）

電商用戶畫像的應(yīng)用實(shí)例

實(shí)例：某電商平臺(tái)通過分析用戶的瀏覽記錄、購買歷史、搜索關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了用戶畫像。例如一位用戶在瀏覽過運(yùn)動(dòng)品牌的產(chǎn)品后，短時(shí)間內(nèi)又多次搜索跑步裝備，平臺(tái)便推測這位用戶可能對(duì)跑步裝備有較高的需求。基于這一分析，平臺(tái)向該用戶推薦了相關(guān)的跑步裝備，從而提高了轉(zhuǎn)化率。

（留白美觀區(qū)域）

答案及解題思路：

1.闡述大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值。

答案：

大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值主要包括精準(zhǔn)營銷、庫存管理、用戶服務(wù)、競爭分析和產(chǎn)品創(chuàng)新等方面。

解題思路：

首先概述大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)；

然后分別闡述大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)的具體應(yīng)用領(lǐng)域，結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行說明；

最后總結(jié)大數(shù)據(jù)對(duì)電商行業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用。

2.結(jié)合實(shí)例，說明電商用戶畫像的應(yīng)用。

答案：

某電商平臺(tái)通過分析用戶的瀏覽記錄、購買歷史、搜索關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了用戶畫像，并基于此進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，提高轉(zhuǎn)化率。

解題思路：

描述用戶畫像的基本概念和構(gòu)建方法；

通過具體實(shí)例說明如何利用用戶畫像進(jìn)行精準(zhǔn)營銷和提升用戶體驗(yàn)；

分析實(shí)例中的關(guān)鍵步驟和數(shù)據(jù)來源，強(qiáng)調(diào)用戶畫像在電商應(yīng)用中的重要性。六、案例分析題1.案例一：分析某電商平臺(tái)上的一款熱門商品的用戶評(píng)論，從中挖掘用戶需求。

任務(wù)描述：

請(qǐng)選取某電商平臺(tái)上一款近期銷售量較高的熱門商品，收集該商品的用戶評(píng)論，并對(duì)評(píng)論進(jìn)行分析，總結(jié)用戶對(duì)該商品的需求點(diǎn)。

分析步驟：

1.收集數(shù)據(jù)：從電商平臺(tái)獲取該商品的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：篩選評(píng)論內(nèi)容，去除無效或重復(fù)的評(píng)論。

3.文本分析：使用自然語言處理（NLP）技術(shù)對(duì)評(píng)論進(jìn)行情感分析、關(guān)鍵詞提取等。

4.需求挖掘：根據(jù)關(guān)鍵詞和情感分析結(jié)果，總結(jié)用戶對(duì)該商品的需求點(diǎn)。

案例分析：

以某款智能手表為例，分析用戶評(píng)論，挖掘用戶需求。

2.案例二：針對(duì)某電商平臺(tái)的用戶留存問題，分析其原因并提出相應(yīng)的解決方案。

任務(wù)描述：

請(qǐng)分析某電商平臺(tái)的用戶留存情況，找出導(dǎo)致用戶流失的主要原因，并針對(duì)這些原因提出相應(yīng)的解決方案。

分析步驟：

1.數(shù)據(jù)收集：收集電商平臺(tái)的歷史用戶數(shù)據(jù)，包括用戶注冊(cè)時(shí)間、購買行為、活躍度等。

2.數(shù)據(jù)分析：使用數(shù)據(jù)分析方法，如流失率計(jì)算、用戶行為分析等，找出用戶流失的主要特征。

3.原因分析：結(jié)合用戶數(shù)據(jù)和行為分析結(jié)果，分析用戶流失的原因。

4.解決方案：針對(duì)分析出的原因，提出相應(yīng)的解決方案，如優(yōu)化用戶體驗(yàn)、改進(jìn)推薦算法等。

案例分析：

以某電商平臺(tái)為例，分析用戶留存問題，并提出解決方案。

答案及解題思路：

1.案例一答案及解題思路：

答案：

通過對(duì)智能手表用戶評(píng)論的分析，我們發(fā)覺用戶主要關(guān)注以下需求點(diǎn)：

電池續(xù)航時(shí)間

手表的外觀設(shè)計(jì)

運(yùn)動(dòng)追蹤功能

價(jià)格與性價(jià)比

解題思路：

1.收集評(píng)論數(shù)據(jù)，通過NLP技術(shù)提取關(guān)鍵詞和情感。

2.對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，識(shí)別用戶關(guān)注的核心需求。

3.結(jié)合情感分析結(jié)果，確定用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度。

2.案例二答案及解題思路：

答案：

分析發(fā)覺，用戶流失的主要原因包括：

用戶體驗(yàn)不佳

推薦算法不夠精準(zhǔn)

缺乏有效的用戶互動(dòng)

解決方案包括：

優(yōu)化網(wǎng)站界面和購物流程

改進(jìn)推薦算法，提高個(gè)性化推薦質(zhì)量

加強(qiáng)用戶互動(dòng)，舉辦線上活動(dòng)，提升用戶粘性

解題思路：

1.收集用戶數(shù)據(jù)，計(jì)算流失率，分析用戶行為特征。

2.通過流失用戶的行為數(shù)據(jù)，找出流失的關(guān)鍵因素。

3.結(jié)合用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)目標(biāo)，提出針對(duì)性的改進(jìn)措施。七、設(shè)計(jì)題1.設(shè)計(jì)一套電商數(shù)據(jù)分析師的工作流程。一、電商數(shù)據(jù)分析師工作流程設(shè)計(jì)1.1數(shù)據(jù)收集

確定數(shù)據(jù)來源：分析電商平臺(tái)的內(nèi)部數(shù)據(jù)（如訂單數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)）和外部數(shù)據(jù)（如市場調(diào)研數(shù)據(jù)、行業(yè)報(bào)告）。

數(shù)據(jù)采集：使用爬蟲工具、API接口或第三方數(shù)據(jù)服務(wù)獲取數(shù)據(jù)。

1.2數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)篩選：去除無效、重復(fù)或異常數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)整合：將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

1.3數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)摸索：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征。

深度分析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，發(fā)覺數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

1.4報(bào)告撰寫

結(jié)果呈現(xiàn)：將分析結(jié)果以圖表、報(bào)告等形式呈現(xiàn)。

意見建議：根據(jù)分析結(jié)果提出針對(duì)性的建議。

1.5風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

預(yù)測未來趨勢：基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來市場趨勢。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警：識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，并提出應(yīng)對(duì)措施。

2.設(shè)計(jì)一個(gè)電商用戶行為分析的指標(biāo)體系。二、電商用戶行為分析指標(biāo)體系設(shè)計(jì)2.1用戶基礎(chǔ)指標(biāo)

用戶數(shù)量：平臺(tái)總用戶數(shù)、新增用戶數(shù)、活躍用戶