从事电商行业，数据分析必不可少，例如流量来源去向，曝光转化到达率及销售订单退货等。
每个模块都可再细分到小版块，并“大作文章”。常说数据分析指导经营分析，只有日常持续关注负责产品的流量，销售，转化等数据，才能对产品了如指掌，并针对性地优化和提升数据指标。
一、数据取值和处理
任何数据，只看一天，是看不出趋势和规律的，所以要求运营长期关注数据的变化。如果临时分析整体数据，比如2020年以来的流量数据，取全量数据的话，工作量和数据量就比较大。
可以根据负责的产品不同，定点取值，尽量减少数据取值不准确给后续分析带来的误差。
首先，电商产品可分为大促和日常数据，观察大促节点和日常节点的数据变化；其次，扩大样本量，例如大促可以取6.1；6.18；9.9；11.1；11.11这几个行业的节点，日常如2.16；4.28；7.29；9.29；12.28等，剔除促销活动的影响，观察日常的流量趋势。
如果取值节点趋势平稳，没有因为单个节点影响整体分析，则节点可用。反之则需要更改取值节点，提高数据的准确性。
二、数据分析过程
基础数据处理后，可根据个人的分析需求选定分析的维度，同一批数据不同人看的视角不同，得到的结论也不同。举例电商产品如聚划算，可看流量的来源渠道和去向分析，以及商品详情页的到达率观察流量的质量。
1. 整体数据分析
以聚划算为例，首先可分析聚划算频道整体流量在不同时间节点占比淘宝整站的流量，观察在大促和日常期间的流量占比和趋势。
这样可观测出流量占比主站的整体趋势，如图可看基本在一个稳定的水平，说明流量结构是稳定而且相对健康的。
2. 细分来源分析
以聚划算为例分析流量的5大来源，分别是淘宝首页固定坑位，商品详情页，店铺页，搜索结果页及日活玩法。
可分析这几大渠道流量在聚划算整体流量的占比，对比淘宝主站该渠道的占比，即可分析出聚划算的流量结构和淘宝主站结构的差异化，并针对性的提高。
假设聚划算中搜索结果页的流量占比远远低于淘宝主站中搜索渠道的占比，则聚划算需要针对商品在搜索结果页的展示及流量入口进行调整，以获取到更高的流量和曝光。
假设聚划算在店铺页的商详页点击率较低，则需要优化商品在店铺页的交互及露出，或者增加更多的店铺页入口，提高店铺页的商详页到达率。
再例如可以查看聚划算某个渠道中，在淘宝该渠道流量占比较低，假设是商详页来源，则可以看出聚划算在商详页渠道获取流量的能力比较低，后续应该持续关注并提升。
3. 频道内数据分析
电商频道内含有广告位，品牌活动和单品活动等，要想衡量某个活动表现是否优秀，需要持续关注频道内的曝光、点击、UV、新UV等数据，来判断不同坑位【活动】的价值。
例如下图京东秒杀中顶部不同类目的点击次数和UV的差异，即可判断不同品类的运营情况。比如手机在京东是强势类目，那手机类目的点击等数据就会表现的比较好。
值得注意的是，任何数据的分析都要基于同一个维度比较才有意义，比如前文说的都是大促节点，或者多事日常节点，才能分析出问题。
并且要长期观察，例如京东秒杀首页版，维护不同的资源位和卖点，通过查看数据，即可判断每日促销活动的效果，这也是要长期观察数据的原因。
三、数据分析的小建议
1. 明确分析的目标
同一份数据，不同人看的角度不同，得到的结论就不一样。
所以在最初分析时候，就要明确分析的目的。比如分析电商频道数据，就是要分析单品坑位的流量分发，那就要考虑坑位的曝光，点击，次数等；进一步考虑坑位的价值，就要涉及到客单价，转化率等，结合起来即可。
2. 清楚分析的节点
数据分析的时间节点很重要，例如双十一大促后，电商人都要开始做本次大促的复盘。
大促的复盘又分为11.1和11.11这样的爆发节点，以及2-10号的蓄水周期。1号和11号更关注转化率，客单价和前XX小时的销售数据；2-10号的蓄水周期更关心外投渠道，流量来源等。
针对不同的时间节点分析出不同的结论价值。
电商运营的数据分析和经营能力不是一蹴而就，需要长期的坚持培养出对数据的理解和敏锐度。重要的不是数据本身，重要的从数据中得出来的结论和指导。
基于数据找到问题点，并找到合适的解决方案，是数据分析的初衷。再通过后期的效果跟进及前后数据对比，验证方案的效果，形成完整的闭环。