2024-07-21
1、CEIC： http：// - 提供20个行业和18个宏观经济领域的详细数据，包括GDP、CPI、国际贸易等，覆盖全球多个国家和地区。搜数： http：// - 汇集了中国44个行业近45年的统计资料，为你的研究提供丰富且详实的数据支撑。
2、百度统计作为百度推出的免费流量分析专家，百度统计以详尽的用户行为追踪和百度推广数据集成，助力企业优化用户体验并提升投资回报。其多元化的图形化报告，包括流量分析、来源分析、网站分析等，通过大数据技术与海量资源，为企业提供全方位的用户行为洞察。
3、接下来，是国内大数据分析领域的旗舰——中国统计网（iTongji.CN），作为国内最大的数据分析门户，这里不仅提供最新的行业新闻，还涵盖了统计知识、数据分析技术、商业智能和数据挖掘等深度内容，是学习者和技术爱好者的理想之地。
4、Apache Hadoop： 开源的分布式系统，用于存储和处理大规模数据集。 Apache Spark： 开源的大数据处理引擎，可以在内存中执行数据分析。 Tableau：基于云计算的数据分析和可视化平台，可以连接各种数据源，包括大型数据集和实时数据流。 Microsoft Power BI： 用于数据可视化和商业的平台。
1、而利用大数据做竞品调研主要市场销量销额的份额、热销SKU、品牌方的定价、促销政策、投放渠道等几个维度，可以了解用户的需求发现市场潜在机会，对比品牌间在市场的竞争力，跟自己的业务情况结合分析做出营销策略。
2、通过大数据进行市场营销 通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。
3、电商行业相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。当用户在电商网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了价值客户。
4、【受众分析：精准定位】通过茶叶数据为例，性别、年龄、地域和职业的消费者分布，让你洞悉目标受众的细微差别。【竞品分析：知己知彼】竞店交易金额的计算，如同透视镜，观察竞品的市场表现。利用STP理论，定位产品在细分市场中的角色，无论是领导者还是追随者，找到自己的差异化优势。
5、在市场分析这个纬度，我们主要分析 行业背景、市场规模 以及整个行业的发展趋势。然后，归纳出行业目前 面临的风险 ，以及 可采取的相关对 策。另外，了解整个市场下的 用户规模或特征 ，可为后期选择竞品指引方向。 如何获取以上这些信息呢？常用的方法是通过行业报告、行业白皮书等。
1、我觉得小型电商团队要想做好数据分析，要做到这些：要把所有平台的经营相关数据整合到一起，所有数据都很分散，每天都要花很多去各个看数据，浪费时间，要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态，快速响应，及时调整策略。所有的历史数据都能集中存储，因为数据是很宝贵的。
2、如果要看实际的电商大数据可视化分析，也可以去奥威软件的BI报表体验中心看看，那里有用虚拟数据制作的电商大数据可视化分析报表。或者你可以去了解下奥威软件的BI电商解决方案。
3、纵向对比：我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。
4、首先建立数据追踪体系。电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
5、京东进行大数据采集和分析主要是通过用户行为日志采集方案（点击流系统）和通用数据采集方案（数据直通车）。京东的数据目前包含了电商、金融、广告、配送、智能硬件、运营、线下、线上等场景的数据，每个场景的数据背后都存在着众多复杂的业务逻辑。
6、当用户在电商网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了价值客户。我们一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里，所以对于这些客户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户扩展营销的可能性。
京东进行大数据采集和分析主要是通过用户行为日志采集方案（点击流系统）和通用数据采集方案（数据直通车）。京东的数据目前包含了电商、金融、广告、配送、智能硬件、运营、线下、线上等场景的数据，每个场景的数据背后都存在着众多复杂的业务逻辑。
首先，京东通过大数据技术对用户行为数据进行收集和处理。这包括用户的浏览记录、购买记录、搜索记录、点击率、停留时间等。这些数据被实时地收集并存储在大数据平台中，为后续的分析和应用提供了基础。其次，京东利用大数据技术对商品信息进行整合和分析。这包括商品的价格、销量、评价、属性等多维度信息。
京东商城数字化运营用了以下几种大数据分析工具，首先就是潜在客户的分析，通过对一个地区客户购买东西的习惯大数据，预先在前置仓库预置相关产品，达到快速收发的目的。
首先，大数据分析技术总共就四个步骤：数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘，一般来说广义上的数据采集可以分为采集和预处理两个部分，这里说的就只是狭隘的数据采集。
降低库存持有成本、降低缺货成本。降低库存持有成本：京东工业通过精准预测备品备件消耗优化采购计划，有效降低库存备件、减少库存冗余呆滞，降低供应链综合成本。降低缺货成本：京东工业通过数智运维解决方案京备云和墨卡托标准商品库，重点解决供应链需求预测合理性问题，提高需求预测的准确率。
1、用户画像：通过收集用户的社会属性、消费习惯等数据，对用户进行标签化处理，并分析这些特征，挖掘潜在价值信息，从而洞察用户需求。 渠道数据分析：分析不同流量来源的数量和支付转化率，找出转化率较高的流量来源，并采取措施提高这些来源的数量和转化率。
2、电商数据分析可以采用多种分析方法，如描述性统计分析、相关性分析、聚类分析、回归分析等。同时，还可以借助各种数据分析工具，如Excel、Python、R等，来提高分析效率和准确性。例如，可以通过描述性统计分析来了解用户购买行为的基本特征，通过相关性分析来探索用户购买行为与其他因素之间的关系。
3、电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。