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电商数据采集API接口

生活中的数据分析

日常工作和生活中处处都有数据分析的存在，比如消费者在购买不同商品前，经常会对儿“性价比”进行简单分析，价格表现为固定的货币数字。性能则具体体现在商品质量、客户收务等客观因素和客户对该商品的需求程度等主观因素上。如果目标是购买“性价比”高的商品并且可以量化各种影响因素，如商品的品牌、评价、销量、价格、优惠活动等，那么通过分析就可以直接做出购买决策。从这个例子可以大致了解数据分析中的一些要素，如分析目标、影响因素等。

电子商务数据分析

电子商务数据分析是基于商业分析目标，有目的地进行数据收集、整理、加工和分析，提炼有价值的信息的过程。电子商务数据分析的一般流程如图1-2所示。

一、明确数据分析目标

数据分析要有目标性漫无目的的分析很可能得到的是无用的分析结果。因此，明确数据分析目标是确保数据分析过程有序进行的先决条件，同时也为后续的数据采集、处理、分析提供清晰的方向。

在电商企业的日常工作中，数据分析目标主要包括以下几点：

(1)将数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。

(2)从大量的原始数据中提取、推导出对企业运营有价值的信息，以作为企业后续运营和决策的依据。

(3)科学保存和管理已经处理过的大量数据，以便能够方便而充分地利用这些信息资源。

二、电商数据采集

数据采集是建立在数据分析目标之上的，按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，为数据分析提供了素材和依据。

三、数据处理

    数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，其基本目的是从大量的、散乱的、难以理解的数据中抽取出对解决问题有价值的部分，并根据数据分析目标加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。

数据处理主要包括以下几种方法：

(1)数据清洗。

(2)数据转化。

(3)数据提取。

(4)数据计算。

四、数据处理

数据分析是用适当的分析方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

分析方法

一方面要熟悉常用的数据分析方法，如描述性统计分析、趋势分析、对比分析、频数分析、分组分析平均分析、结构分析、交叉分析等；

分析工具

另一方面要熟练掌握数据分析工具，便于进行专业的统计分析、数据建模等。常用的数据分析工具包括Ecxel、SPSS、SAS、Python、R语言等，掌握Excel的基础分析功能，就能解决大多数的数据分析问题。

五、数据展现

数摇展现即数据可视化的部分，即如何把数据观点展示出来的过程。一般情况下，数据是通过图表的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。还可对数据图表进一步加工整理，变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。

图表制作一般分为以下六个步骤：

(1)确定图表的表达主题。

(2)选择合适的图表类型。

(3)选择数据制作图表。

(4)完成图表的美化。

(5)检查是否真实反映数据。

(6)检查是否完整表达观点。