本篇教程介绍了大数据分析在电商中的应用，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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　　谈到零售，以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司，与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。

　　而他们的数据分析应用都有哪些呢?
 
　　1.网站分析(流量分析)
 
　　记得很久之前蓝鲸写过新手如何学习网站分析，现在也回顾下。
 
　　Web分析人员应该具备的5个基本素质 1. 需要了解互联网。2. 你需要知道一些网页技术的基本概念。3. 你需要会用一些最基本的工具。4. 你需要学习最基本的WA概念和定义。5. 你要有商业意识(Business Sense)。
 
　　进行网站分析当然要使用网站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics，或者更好能知道Omniture，WebTrends之类。除了知道，你最好还要能会用其中的某一个。我建议新手从Google Analytics开始，免费工具，实施简单，而且界面也简单，非常适合入门级用户。
 
　　WA的基本概念包括什么是visit，什么是PV，什么是bounce rate，什么是time on site……。想要知道这些，可以看英文的Avinash的博客，具体内容零散在他的博客的很多文章中(你可以直接点击他博客的site map，不过他的site map更新比较慢，新文章可能还没有被列入)。如果你想知道一些国际通用的WA概念和定义，你可以去WAA(WA联合会，Web Analytics Association)这个民间协会组织看看，IAB(互动广告协会)也有相关内容。当然，多阅读是很重要的，Avinash有一些他推荐的博客，大家没事儿随便挑几个阅读，会有收获。
 
　　有没有好书推荐?中文的书籍其实还没有太好的。Avinash的”Web Analytics One Hour A Day”是为数不多(也是我唯一知道)的翻译为汉语的书籍。因此我建议大家在互联网上寻找一些英文的书籍，比较推荐Google Analytics Short Cut(感谢Kurt的推荐)，以及Web Analtyics Dumb Book。
 
　　具体的应用我就不废话了。可以看看下面的链接。
 
　　新手应该如何学习网站分析(一)新手应该如何学习网站分析(二)新手应该如何学习网站分析(三)围绕流量分析这块，有网站流量分析日、周、月报告，也有很多网站流量监控报告。GA、百度统计都是这一类的。
 
　　2.用户分析(用户画像&用户行为)
 
　　用户分析已经讲了很多次，就不多说了。
 
　　
 
　　3.产品分析
 
　　产品分析主要结合应用画像，应用的场景为购物篮、橱窗推荐等，挖掘一个品类的潜在用户，首先要找出此品类已有的用户，然后通过这些用户的行为、偏好、画像等信息对用户细分，挖掘其独有的特征，最后通过这些特征建立模型定位出该品类的潜在用户。
 
　　4.运营分析(活动分析)
 
　　运营分析主要针对的是运营活动前、活动中、活动后的分析，包括活动前的预期分析、用户分析、市场策划等，活动中的效果监控、A/B test，活动后的专题活动分析等。比如像量子恒利、淘宝魔方这些数据产品。
 
　　5.竞对分析(市场分析)
 
　　常见的有了解易观、艾瑞、派代网等行业分析数据，以及监控电商竞对的行业数据。
 
　　6.物流分析
 
　　电商中的物流供应链是最重要的环节之一，所以能够做好像双十一这样的提前备货，优化配送站的方案以及物流配送环节的数据监控，退货原因等分析是至关重要。
 
　　7.KPI分析
 
　　包括业务每季度、年度的经营分析情况
      
      
          

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