DataFocus於電商行業的應用

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圖1-1 國內電商的發展曆程

我國是世界上最大的紡織服裝生產國、消費國和出口國。電商的蓬勃發展必然會給傳統的服裝行業帶來巨大的沖擊，如何搭上時代的“浪潮”，借助電商營銷提高成交轉化率，這就要求我們必須合理規範地進行電商運營，同時這也是電商數據分析誕生的契機。電商數據分析

電商數據分析師，就是將“運營”、“數據”、“工具”這三種能力綜合運用，從專業角度提出數據依據，解決電商行業的具體運營問題的職業。因為，一名合格的數據分析是必須具備下述三個方面的能力：懂運營業務、有結構化思維、精通一兩門數據工具。

首先是具備運營頭腦。服裝行業最重要的特點是周期，服裝的生命周期、風格的生命周期，就連時尚趨勢也是有生命周期的，通過對“周期”的理解，可以幫助數據分析在宏觀層面更具指向性。除此之外，還要求電商數據分析師對電商平台的運營節奏、運營規則、平台屬性，店鋪的人貨場甚至對競品深入了解。

其次是數據思維，數據思維強調的是數據分析是所用到的分析手段，比如對比分析、細分分析、轉化分析等。

熟練掌握一至兩款常見的數據分析工具可以幫助數據分析師將表格數據以更美觀、更便捷的方式進行展示，如果說前面兩種能力都屬於“紙上談兵”的話，這一步就是實實在在的“躬行”了。接下來的電商數據分析，我們都將借助DataFocus這一搜索式BI工具來進行。

圖2-1 DataFocus官網首頁數據分析步驟

網上關於數據分析步驟的內容數不勝數，歸納總結後得出最重要同時也是最基礎的四個步驟。

明確目的。主要內容包含明確需求、溝通關聯部門或人員、明確分析目標等。做任何數據分析之前，我們必須先了解本次數據分析的受眾人群，目的是什麼診斷、預測還是總結？

構思邏輯。主要內容包含構思報表大綱、羅列關聯指標、確定報表結構、梳理說服邏輯等。針對本次分析的目的，我們需要從哪些角度來構建數據分析邏輯？采用線性式的因果邏輯，還是分布式相關邏輯？

開始分析。主要內容包含收集數據、數據清洗關聯、開始分析、得出分析結論等。確定報表的說服邏輯後，需要對此次分析用到的數據源進行選擇，確定關聯路徑和取值範圍，最後根據這些數據，得出分析的結論。

美化報表。主要內容包含制作數據報表、驗證報表、美化報表等。整理好的數據進行取舍，按報表的說服邏輯排序，並編寫相關文字觀點。其次，適當美化報表，讓報告更具可讀性

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