尚硅谷大数据项目之电商数仓(2业务数据采集平台)

尚硅谷大数据项目之电商数仓（系统业务

数据仓库）

(作者：尚硅谷大数据研发部)

版本：V6.1.2

第1章电商业务简介

1.1 电商业务流程

1.2 电商常识（SKU、SPU）

SKU=Stock Keeping Unit（库存量基本单位）。现在已经被引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。

SPU（Standard Product Unit）：是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息集合。

例如：iPhoneX手机就是SPU。一台银色、128G内存的、支持联通网络的iPhoneX，就是SKU。

SPU 表示一类商品。好处就是：可以共用商品图片，海报、销售属性等。

1.3 电商业务表结构

电商表结构

订单表order_info

商品评论表comment_info 加购表cart_info 商品收藏表favor_info

用户表user_info 支付流水表payment_info

优惠卷领用表coupon_use

优惠卷表coupon_info 活动表Activity_info 活动订单表Activity_order

优惠规则表Activity_rule

参与活动商品表Activity_sku

省份表base_province

地区表base_region

订单详情表order_detail

SKU 商品表sku_info

商品三级分类表base_category3商品二级分类表

base_category2商品一级分类表base_category1

SPU 商品表spu_info

品牌表

base_trademark

退单表

order_redund_info

订单状态表order_status_log

编码字典表base_dic

1.3.1 订单表（order_info ）

标签 含义 id 订单编号 consignee 收货人 consignee_tel 收件人电话 final_total_amount 总金额 order_status 订单状态 user_id

用户id delivery_address 送货地址 order_comment 订单备注

out_trade_no 订单交易编号（第三方支付用)

trade_body 订单描述(第三方支付用) create_time 创建时间

operate_time 操作时间

expire_time 失效时间

tracking_no 物流单编号

parent_order_id 父订单编号

img_url 图片路径

province_id 地区

benefit_reduce_amount 优惠金额

original_total_amount 原价金额

feight_fee 运费

1.3.2 订单详情表（order_detail）

标签含义

id 订单编号

order_id 订单号

sku_id 商品id

sku_name sku名称（冗余)

img_url 图片名称（冗余)

order_price 商品价格(下单时sku价格）sku_num 商品数量

create_time 创建时间

1.3.3 SKU商品表（sku_info）

标签含义

id skuId

spu_id spuid

price 价格

sku_name 商品名称

sku_desc 商品描述

weight 重量

tm_id 品牌id

category3_id 品类id

sku_default_img 默认显示图片(冗余) create_time 创建时间

1.3.4 用户表（user_info）

标签含义

id 用户id

login_name 用户名称

nick_name 用户昵称

passwd 用户密码

name 姓名

phone_num 手机号

email 邮箱

head_img 头像

user_level 用户级别

birthday 生日

gender 性别M男,F女

create_time 创建时间

operate_time操作时间

1.3.5 商品一级分类表（base_category1）标签含义

id id

name 名称

1.3.6 商品二级分类表（base_category2）标签含义

id id

name 名称

category1_id 一级品类id

1.3.7 商品三级分类表（base_category3）标签含义

id id

name 名称

Category2_id 二级品类id

1.3.8 支付流水表（payment_info）

标签含义

id 编号

out_trade_no 对外业务编号

order_id 订单编号

user_id 用户编号

alipay_trade_no 支付宝交易流水编号

total_amount 支付金额

subject 交易内容

payment_type 支付类型

payment_time 支付时间

1.3.9 省份表（base_province）

标签含义

id id

name 省份名称

region_id 地区ID

area_code 地区编码

iso_code 国际编码

1.3.10 地区表（base_region）

标签含义

id 大区id

region_name 大区名称

1.3.11 品牌表（base_trademark）

标签含义

tm_id 品牌id

tm_name 品牌名称

1.3.12 订单状态表（order_status_log）标签含义

id 编号

order_id 订单编号

order_status 订单状态

operate_time 操作时间

1.3.13 SPU商品表（spu_info）

标签含义

id 商品id

spu_name spu商品名称

description 商品描述(后台简述）category3_id 三级分类id

tm_id 品牌id

1.3.14 商品评论表（comment_info）标签含义

id 编号

user_id 用户id

sku_id 商品id

spu_id spu_id

order_id 订单编号

appraise 评价 1 好评 2 中评 3 差评comment_txt 评价内容

create_time 创建时间

1.3.15 退单表（order_refund_info）

标签含义

id 编号

order_id 订单编号

sku_id sku_id

refund_type 退款类型

refund_amount 退款金额

refund_reason_type 原因类型

refund_reason_txt 原因内容

create_time 创建时间

1.3.16 加购表（cart_info）

标签含义

id 编号

user_id 用户id

sku_id SKU商品

cart_price 放入购物车时价格

sku_num 数量

img_url 图片文件

sku_name sku名称 (冗余)

create_time 创建时间

operate_time 修改时间

is_ordered 是否已经下单

order_time 下单时间

1.3.17 商品收藏表（favor_info）

标签含义

id 编号

user_id 用户名称

sku_id 商品id

spu_id spu_id

is_cancel 是否已取消 0 正常 1 已取消create_time 创建时间

cancel_time 修改时间

1.3.18 优惠券领用表（coupon_use）标签含义

id 编号

coupon_id 购物券ID

user_id 用户ID

order_id 订单ID

coupon_status 购物券状态

get_time 领券时间

using_time 使用时间

used_time 支付时间

expire_time 过期时间

1.3.19 优惠券表（coupon_info）

标签含义

id 购物券编号

coupon_name 购物券名称

coupon_type 购物券类型 1 现金券 2 折扣券 3 满减券 4 满件打折券condition_amount 满额数

condition_num 满件数

activity_id 活动编号

benefit_amount 减金额

benefit_discount 折扣

create_time 创建时间

range_type 范围类型 1、商品 2、品类 3、品牌

spu_id 商品id

tm_id 品牌id

category3_id 品类id

limit_num 最多领用次数

operate_time 修改时间

expire_time 过期时间

1.3.20 活动表（activity_info）

标签含义

id 活动id

activity_name 活动名称

activity_type 活动类型

activity_desc 活动描述

start_time 开始时间

end_time 结束时间

create_time 创建时间

1.3.21 活动订单关联表（activity_order）

标签含义

id 编号

activity_id 活动id

order_id 订单编号

create_time 发生日期

1.3.22 优惠规则表（activity_rule）

标签含义

id 编号

activity_id 活动id

condition_amount 满减金额

condition_num 满减件数

benefit_amount 优惠金额

benefit_discount 优惠折扣

benefit_level 优惠级别

1.3.23 编码字典表（base_dic）

标签含义

dic_code 编号

dic_name 编码名称

parent_code 父编号

create_time 创建日期

operate_time 修改日期

1.3.24 活动参与商品表（activity_sku）（暂不导入）标签含义

id 编号

activity_id 活动id

sku_id sku_id

create_time 创建时间

1.4 时间相关表

1.4.1 时间表（date_info）

标签含义

date_id 日期id

week_id 周id

week_day 周

day 日

month 月

quarter 季度

year 年

is_workday 是否是周末

holiday_id 假期id

1.4.2 假期表（holiday_info）

标签含义

holiday_id 假期id

holiday_name 假期名称

1.4.3 假期年表（holiday_year）

标签含义

holiday_id 假期id

holiday_name 假期名称

start_date_id 假期开始时间

end_date_id 假期结束时间

第2章 业务数据采集模块

Flume 消费

MySQL 业务数据

Nginx

业务日志数据（后端埋点数据）

Web/App 前端埋点

日志服务器(Springboot)

Nginx

业务服务器(Springboot)

日志服务器(Springboot)

logFile

logFile

业务服务器(Springboot)生产Flume

生产Flume

Kafka

Kafka Kafka

SparkSt reaming

Hbase

HDFS

Hive (ods dwd dws ads)

消费Flume

Mysql

数据可视化

Sqoop

Web/App 业务交互

Presto

Kylin

实时指标分析

业务交互数据：业务流程中产生的登录、订单、用户、商品、支付等相关的数据，通常存储在DB 中，包括Mysql 、Oracle 埋点用户行为数据：用户在使用产品过程中，与客户端产品交互过程中产生的数据，比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等

2.1 MySQL 安装 2.1.1 安装包准备

1）卸载自带的Mysql-libs （如果之前安装过mysql ，要全都卸载掉）

[atguigu@hadoop102 software]$ rpm -qa | grep -i

-E

mysql\|mariadb | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps 2）将安装包和JDBC 驱动上传到/opt/software ，共计6个

01_mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 02_mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm

03_mysql-community-libs-compat-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 04_mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 05_mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-connector-java-5.1.48.jar

2.1.2 安装MySQL

1）安装mysql 依赖

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 01_mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 02_mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 03_mysql-community-libs-compat-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 2）安装mysql-client

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 04_mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 3）安装mysql-server

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 05_mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm

4）启动mysql

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo systemctl start mysqld

5）查看mysql密码

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo cat /var/log/mysqld.log | grep password

2.1.3 配置MySQL

配置只要是root用户+密码，在任何主机上都能登录MySQL数据库。

1）用刚刚查到的密码进入mysql（如果报错，给密码加单引号）

[atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p’password’

2）设置复杂密码(由于mysql密码策略，此密码必须足够复杂)

mysql> set password=password("Qs23=zs32");

3）更改mysql密码策略

mysql> set global validate_password_length=4;

mysql> set global validate_password_policy=0;

4）设置简单好记的密码

mysql> set password=password("000000");

5）进入msyql库

mysql> use mysql

6）查询user表

mysql> select user, host from user;

7）修改user表，把Host表内容修改为%

mysql> update user set host="%" where user="root";

8）刷新

mysql> flush privileges;

9）退出

mysql> quit;

2.2 Sqoop安装

2.2.1 下载并解压

1）下载地址：https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,/apache/sqoop/1.4.6/

2）上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到hadoop102的/opt/software路径中

3）解压sqoop安装包到指定目录，如：

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-

2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module/

4）解压sqoop安装包到指定目录，如：

[atguigu@hadoop102 module]$ mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/ sqoop

2.2.2 修改配置文件

1) 进入到/opt/module/sqoop/conf目录，重命名配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh 2) 修改配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ vim sqoop-env.sh

增加如下内容

export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3

export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3

export HIVE_HOME=/opt/module/hive

export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.5.7

export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf

2.2.3 拷贝JDBC驱动

1）将mysql-connector-java-5.1.48.jar 上传到/opt/software路径

2）进入到/opt/software/路径，拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下。

[atguigu@hadoop102 software]$ cp mysql-connector-java-

5.1.48.jar /opt/module/sqoop/lib/

2.2.4 验证Sqoop

我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：

[atguigu@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop help

出现一些Warning警告（警告信息已省略），并伴随着帮助命令的输出：

Available commands:

codegen Generate code to interact with database records

create-hive-table Import a table definition into Hive

eval Evaluate a SQL statement and display the results

export Export an HDFS directory to a database table help List available commands

import Import a table from a database to HDFS

import-all-tables Import tables from a database to HDFS import-mainframe Import datasets from a mainframe server to HDFS

job Work with saved jobs

list-databases List available databases on a server

list-tables List available tables in a database

merge Merge results of incremental imports

metastore Run a standalone Sqoop metastore

version Display version information

2.2.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库

[atguigu@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 000000 出现如下输出：

information_schema

metastore

mysql

oozie

performance_schema

2.3 业务数据生成

2.3.1 连接MySQL

通过MySQL操作可视化工具SQLyog连接MySQL。

2.3.2 建表语句

1）通过SQLyog创建数据库gmall

2）设置数据库编码

3）导入数据库结构脚本（gmall2020-03-16.sql）

2.3.2 生成业务数据

1）在hadoop102的/opt/module/目录下创建db_log文件夹

[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir db_log/

2）把gmall-mock-db-2020-03-16-SNAPSHOT.jar和application.properties上传到hadoop102的/opt/module/db_log路径上。

3）根据需求修改application.properties相关配置

logging.level.root=info

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

spring.datasource.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?charac terEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,ername=root

spring.datasource.password=000000

logging.pattern.console=%m%n

mybatis-plus.global-config.db-config.field-strategy=not_null #业务日期

mock.date=2020-03-10

#是否重置

mock.clear=1

#是否生成新用户

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,er.count=50

#男性比例

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,er.male-rate=20

#收藏取消比例

mock.favor.cancel-rate=10

#收藏数量

mock.favor.count=100

#购物车数量

mock.cart.count=10

#每个商品最多购物个数

mock.cart.sku-maxcount-per-cart=3

#用户下单比例

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,er-rate=80

#用户从购物中购买商品比例

mock.order.sku-rate=70

#是否参加活动

mock.order.join-activity=1

#是否使用购物券

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,e-coupon=1

#购物券领取人数

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,er-count=10

#支付比例

mock.payment.rate=70

#支付方式 支付宝：微信 ：银联

mock.payment.payment-type=30:60:10

#评价比例 好：中：差：自动

https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,ment.appraise-rate=30:10:10:50

#退款原因比例：质量问题 商品描述与实际描述不一致 缺货 号码不合适 拍错 不想买了 其他

mock.refund.reason-rate=30:10:20:5:15:5:5 4）并在该目录下执行，如下命令，生成2020-03-10日期数据：

[atguigu@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall-mock-db-2020-03-16-SNAPSHOT.jar

5）在配置文件application.properties 中修改

mock.date=2020-03-11 mock.clear=0

6）再次执行命令，生成2020-03-11日期数据：

[atguigu@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall-mock-db-2020-03-16-SNAPSHOT.jar

2.4 同步策略

数据同步策略的类型包括：全量表、增量表、新增及变化表、特殊表 ? 全量表：存储完整的数据。 ? 增量表：存储新增加的数据。

? 新增及变化表：存储新增加的数据和变化的数据。 ? 特殊表：只需要存储一次。

2.4.1 全量同步策略

全量同步策略

品牌表2020-03-10品牌表2020-03-11品牌表2020-03-12

2020-03-10分区（品牌表2020-03-10全部数据）

2020-03-11分区（品牌表2020-03-11全部数据）2020-03-12分区（品牌表2020-03-12全部数据）

MySQL

HDFS

Sqoop Where 1=1

每日全量，就是每天存储一份完整数据，作为一个分区。

适用于表数据量不大，且每天既会有新数据插入，也会有旧数据的修改的场景。例如：编码字典表、品牌表、商品三级分类、商品二级分类、商品一级分类、优惠规则表、活动表、活动参与商品表、加购表、商品收藏表、优惠卷表、SKU

商品表、SPU 商品表

2.4.2 增量同步策略

增量同步策略

支付流水2020-03-10支付流水2020-03-11支付流水2020-03-11

2020-03-10分区（品牌表2020-03-10增量数据）

2020-03-11分区（品牌表2020-03-11增量数据）2020-03-11分区（品牌表2020-03-11增量数据）

MySQL

HDFS

Sqoop payment_time

每日增量，就是每天存储一份增量数据，作为一个分区。

适用于表数据量大，且每天只会有新数据插入的场景。例如：退单表、订单状态表、支付流水表、订单详情表、活动与订单关联表、商品评论表。

2.4.3 新增及变化策略

每日新增及变化，就是存储创建时间和操作时间都是今天的数据。 适用场景为，表的数据量大，既会有新增，又会有变化。 例如：用户表、订单表、优惠卷领用表。

2.4.4 特殊策略

某些特殊的维度表，可不必遵循上述同步策略。 1）客观世界维度

没变化的客观世界的维度（比如性别，地区，民族，政治成分，鞋子尺码）可以只存一份固定值。

2）日期维度

日期维度可以一次性导入一年或若干年的数据。 3）地区维度 省份表、地区表

2.5 业务数据导入HDFS 2.5.1 分析表同步策略

分析表同步策略

order_info 订单表

comment_info 商品评论表

cart_info 加购表（特殊）favor_info 商品收藏表

user_info 用户表payment_info 支付流水表coupon_use 优惠卷领用表coupon_info 优惠卷表Activity_info 活动表Activity_order 活动与订单关联表Activity_rule 优惠规则表

Activity_sku 活动参与商品表base_province

省份表base_region 地区表

order_detail 订单详情表sku_info SKU 商品表base_category3商品三级分类base_category2商品二级分类base_category1商品一级分类spu_info SPU 商品表

base_trademark

品牌表order_redund_info

退单表order_status_log 订单状态表base_dic 编码字典表全量

新增

新增和变化

数据量比较大+不变化

数据量大+变化特殊

不变化

2.5.2 脚本编写

1）在/home/atguigu/bin 目录下创建

[atguigu@hadoop102 bin]$ vim gmall_mysql_to_hdfs.sh 添加如下内容：

#! /bin/bash

sqoop=/opt/module/sqoop/bin/sqoop do_date=`date -d '-1 day' +%F`

if [[ -n "$2" ]]; then do_date=$2 fi

import_data(){ $sqoop import \

--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall \ --username root \ --password 000000 \

--target-dir /origin_data/gmall/db/$1/$do_date \ --delete-target-dir \

--query "$2 and \$CONDITIONS" \ --num-mappers 1 \

--fields-terminated-by '\t' \ --compress \

--compression-codec lzop \ --null-string '\\N' \ --null-non-string '\\N'

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,pression.lzo.DistributedLzoIndexer /origin_data/gmall/db/$1/$do_date }

import_order_info(){

import_data order_info "select

id,

final_total_amount,

order_status,

user_id,

out_trade_no,

create_time,

operate_time,

province_id,

benefit_reduce_amount,

original_total_amount,

feight_fee

from order_info

where (date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date' or date_format(operate_time,'%Y-%m-%d')='$do_date')" }

import_coupon_use(){

import_data coupon_use "select

id,

coupon_id,

user_id,

order_id,

coupon_status,

get_time,

using_time,

used_time

from coupon_use

where (date_format(get_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'

or date_format(using_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'

or date_format(used_time,'%Y-%m-%d')='$do_date')"

}

import_order_status_log(){

import_data order_status_log "select

id,

order_id,

order_status,

operate_time

from order_status_log

where

date_format(operate_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'"

}

import_activity_order(){

import_data activity_order "select

id,

activity_id,

order_id,

create_time

from activity_order

where

date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'"

}

import_user_info(){

import_data "user_info" "select

id,

name,

birthday,

gender,

email,

user_level,

create_time,

operate_time

from user_info

where (DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'

or DATE_FORMAT(operate_time,'%Y-%m-%d')='$do_date')"

}

import_order_detail(){

import_data order_detail "select

od.id,

order_id,

user_id,

sku_id,

sku_name,

order_price,

sku_num,

od.create_time

from order_detail od

join order_info oi

on od.order_id=oi.id

where

DATE_FORMAT(od.create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'"

}

import_payment_info(){

import_data "payment_info" "select

id,

out_trade_no,

order_id,

user_id,

alipay_trade_no,

total_amount,

subject,

payment_type,

payment_time

from payment_info

where

DATE_FORMAT(payment_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'"

}

import_comment_info(){

import_data comment_info "select

id,

user_id,

sku_id,

spu_id,

order_id,

appraise,

comment_txt,

create_time

from comment_info

where date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'" }

import_order_refund_info(){

import_data order_refund_info "select

id,

user_id,

order_id,

sku_id,

refund_type,

refund_num,

refund_amount,

refund_reason_type,

create_time

from order_refund_info

where

date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'"

}

import_sku_info(){

import_data sku_info "select

id,

spu_id,

price,

sku_name,

sku_desc,

weight,

tm_id,

category3_id,

create_time

from sku_info where 1=1"

}

import_base_category1(){

import_data "base_category1" "select

id,

name

from base_category1 where 1=1" }

import_base_category2(){

import_data "base_category2" "select

id,

name,

category1_id

from base_category2 where 1=1" }

import_base_category3(){

import_data "base_category3" "select

id,

name,

category2_id

from base_category3 where 1=1" }

import_base_province(){

import_data base_province "select

id,

name,

region_id,

area_code,

iso_code

from base_province

where 1=1"

}

import_base_region(){

import_data base_region "select

id,

region_name

from base_region

where 1=1"

}

import_base_trademark(){

import_data base_trademark "select

tm_id,

tm_name

from base_trademark where 1=1"

}

import_spu_info(){

import_data spu_info "select

id,

spu_name,

category3_id,

tm_id

from spu_info

where 1=1"

}

import_favor_info(){

import_data favor_info "select

id,

user_id,

sku_id,

spu_id,

is_cancel,

create_time,

cancel_time

from favor_info

where 1=1"

}

import_cart_info(){

import_data cart_info "select

id,

user_id,

sku_id,

cart_price,

sku_num,

sku_name,

create_time,

operate_time,

is_ordered,

order_time

from cart_info

where 1=1"

}

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电商运营指标体系

电商运营指标体系 电商数据运营指标体系 本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 o独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个

用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到 此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端 区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 （2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。（3）总体销售业绩指标 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 o毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

电子商务如何进行运营数据分析

电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三

甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了

电商平台的数据分析

一、主要路径分析 一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活 不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。 然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册 注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存 用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如： 对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户； 对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收 我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。 如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播 由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。 二、行为数据分析 分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。 做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。 下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。 用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号

电子商务网站核心数据分析

电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析 电子商务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。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。 一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 我们先来说说流量来源分析。 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。 流量分析一般一奥分析以下内容： 网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少 搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。 网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。 网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。 推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。 其次是流量效率分析 流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下： 到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析

全国电商平台的消费数据及分析，全国电商平台发展状况详情分析随着互联网的发展，我国的电商平台消费数据发生了很大的变化，各类产品销售额不断上升是趋势。电子商务破除了时空的壁垒、提供了丰富的信息资源、为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能，这将影响到社会的经济布局和结构。下面小编为大家详细介绍一下全国电商平台的消费数据及分析。 一、电商平台现如今发展状况 电子商务有很高的互动性，它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同，消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站，而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质，做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。 二、电商平台的创新之处在哪里 如今电商平台也有很大的创新，我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。 1、通过“人”参与的模式，可以让一个人在平台中身份任意转化。如：誉风购物通过“用

户链”的收益捆绑，使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商，也可以是一位消费者、也可以是一位创业者；消费者也可以是商家，也可以是创业者；创业者也可以是商家，也可以的消费者。 2、通过“智”参与的模式，无论是商家、消费者还是创业者，只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物，当该用户产生交易后，就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益，并且任何有能力、有时间的人都能参与共享，得到相应的终身收益。 3、通过“力”参与的模式，在誉风购物，各种团队可以紧密合作，让团队的资源超大化发挥，也通过收益捆绑在一起，目标、利益一致，用合作代替雇佣，更有利于创业的发展。和股权众筹相比，力的参与门槛更低，任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。 4、通过“财”参与的模式，誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作，引进各种资本方，个人资金或机构资金均可，让资方的利益超大化，同时资方也有终身收益！ 誉风购物应电商发展潮流，改变创业的模式，只需分享就可以获得收益，并且收益伴随终生，电商平台当然要选誉风购物！

电商运营模式之数据分析

电商运营模式之数据分析 电商运营模式中最重要的莫过于就是数据分析了，不会数据分析，你就很难抓住你的客户，那下面就由中公优就业的老师给大家介绍一下有关数据分析的内容。 在电商运营中，基于用户层面的数据分析： 不管是做网站运营，还是电商运营，数据分析是必不可少的工作之一，基于真实数据下的数据统计，通过全局的数据分析，找出问题，然后在运营当中解决问题。比如网站运营会关注收录数、PV、UV、跳出率等数据，万商堂认为在电商运营中，基于用户层面的分析，其实与网站运营关注的数据差不多。图中各项数据以周为单位进行每日数据对比，另外还要重点观察购物车、下单、转化这一过程的环比数据情况。 在电商运营中，基于订单层面的数据分析： 各节点转化率分析一般是首页-列表页转化率，列表页-祥情页转化率，祥情页-支付页转化率，支付页-支付成功转化率。在进行销售额的数据统计与分析时，建议减去平台补贴情况的相关数据。电商运营的具体过程中我们还要进行净利润的数据统计啊，忙活了这么久，总得知道自己赚了多少钱吧。还有资金回笼率、产销率、毛利率、费用率(不包含商品的各类成本)等等。

在电商运营中，基于数据分析涉及的工具 在我们刚刚接触到电商运营时，其实上级往往会先让你进行一统计数据的活，比如这个市场大不大，竞争对手有哪些，竞争对手的销售好不好等等。基于宏观上的数据，互联网上就有现成的，我们要的只是统计好就好了。一些常见的数据统计工具有： 1、Excel 2、siteflow电子商务数据分析工具 3、BDP数据分析工具，善于展现图表分析 4、百度统计，站长统计等网站数据统计工具 更多知识干货分享，尽在中公优就业，>>>点击进入。 点击查看>>>中公IT优就业封闭式培训，包食宿，学费贷款，交通补贴，推荐就业

电子商务平台的数据库设计实现分析

数据库设计 设计题目：电子商务平台的 设计与实现 学生姓名： 学生学号： 专业班级： 学院名称：信息科学与工程学院指导老师： 2015年1月日

目录 1.引言 ......................................................... - 3 - 1.1开发背景................................................. - 3 - 1.2需求分析................................................. - 4 - 2．主要项目内容 ................................................ - 5 - 2.1系统功能结构............................................. - 5 - 2.2系统功能的描述........................................... - 5 - 3.业务流程描述 ................................................. - 7 - 3.1流程图................................................... - 7 - 3.2数据流图................................................. - 8 - 3.3活动图................................................... - 8 - 3.4时序图................................................... - 9 - 3.5用例图.................................................. - 11 - 4．数据库逻辑模型 ............................................. - 13 - 4.1概念数据模型............................................ - 13 - 4.2物理数据模型............................................ - 14 - 4.3所有数据项目表.......................................... - 14 - 5.主要数据库表的说明 .......................................... - 18 - 5.1所有表.................................................. - 18 - 5.2各个表的详细说明........................................ - 23 - 6.结束语 ...................................................... - 26 - 7.致谢 ........................................................ - 26 -

电商运营中的几组关键数据

电商运营中的几组关键数据 数据分析是电商本该最强势的能力，用户的基本信息、购物偏好、浏览轨迹、卖了多少商品等，电商都看得清清楚楚。 一、传统企业转型电商的基础数据 1.UV（独立访客数UniqueVisitors） 指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。UV提供了一定时间内不同观众数屈的统计指标，而没有反映出网站的全面活动。 通过1P和Cookie是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV 值。当客户第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie，通常放在这个客户端电脑的C盘当中。在这个Cookie中会分配一个独一无二的编号，这其中会记录一些访问服务器的信息，如访问时间，访问了哪些页面等。当你下次再访问这个服务器的时候，服务器就可以直接从你的电脑中找到上一次放进去的Cookie文件，并且对其进行一些更新，但那个独一无二的编号是不会变的。 2.PV（页面浏览数PageViews） 即页面浏览量，或点击量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。具体地说，PV值就是所有访问者在

24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request）,网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV。那么症这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 3.IP即独立IP数 lP可以理解为独立IP的访问用户，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量，同—IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1。但是假如说两台机器访问而使用的是同一个IP,那么只能算是一个IP的访问。 IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。UV 大于IP,这种情况就是在网吧、学校、公司等，公用相间IP的场所中不同的用户，或者多种不同浏览器访问您的网站，那么UV数会大于IP数。UV小于IP,在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上网，所以同一个用户在家里不同时间访问您的网站时，IP可能会不同，因为它会根据时间变动lP,即动态的IP地址，但是实际访客数唯—，便会出现UV数小于IP数。 4.VV（VisitView）访客的访问次数 记录所有访客一天内访问了多少次您的网站，当访客完成浏览并

浅析电商平台数据指标分析

浅析电商数据分析 整体运营分析 电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。 分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。 访客分析 分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析：访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客 单价、访客转化率等； ●访客购买矩阵分析：每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如，我们以2008年册的用户来说明， 这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度； ●访客购买次数分析：人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献； ●访客首次购买分析：了解访客首次访问到首次下单的时间段分布，可以了解用户消费习惯； ●访客平均客单价分析：了解访客平均消费金额的区间分布，了解访客消费水平； ●访客转化漏斗：访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访 客、完成订单访客；

●访客转化率：访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建 订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率； ●访客复购率分析：日期、复购访客数、订单访客、复购率； ●访客活跃度分析：日期、活跃访客数、订单访客、活跃率； 订单溯源分析 分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据，提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析，帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细：订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等； ●订单访客：产生订单的访客，订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等； ●订单趋势：包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等； ●汇总分析：每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等； ●订单集中度分析：支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购 物车分析等； 分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

电子商务做好数据分析

如何做好电子商务数据分析 来源: 电子商务加油站 电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，学习运用数据分析是必然的。 世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。 一、数据分析的重要性 首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。 1、阿里巴巴 2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名 https://www.sodocs.net/doc/c815454482.html,，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜

索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。 目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011 年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。 2、各行业巨头 事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。 电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。 从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。 二、电子商务数据分析的七个重要因素 1、电子商务数据分析需要商业敏感 今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。 一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的

电商运营管理：数据化指标运营管理讲课稿

电商网站运营管理：数据化指标运营管理 一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2

个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标 网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV(易观百科：PV）、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。

中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点

女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述

教你如何做好电商数据分析

这几步教你做好电商数据分析？ 互联网是电商生存的土壤，数据流量是电商运营的命脉。电商运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课。如何从单一指标分析转向多指标综合分析、如何从静态分析转向动态分析、如何从描述性分析转向深层建模分析，从而实时、动态监控日常运营，把用户活动转化为电商的商业价值，是电商数据分析人员的基本工作责任。 现在中国数据分析培训网将为你详细说明： 1、电商流量数据分析——栽梧桐，引凤凰 再有钱的掌柜也要注意流量的质量！再没有钱的掌柜也要买购买流量！ 没有流量对卖家是可怕的，可是流量的大小和精准，会直接影响到店铺的转化率，从而影响到销售额。通过该模块的学习，您可以深入了解本店铺的整体经营情况，做到心中有数。本模块帮您梳理一下问题： 网站的流量水平怎么样？与行业同类网站的数据相比，根据我们的市场定位，我 们的流量在未来需要有多大的提升？ 访客主要来自哪些地方？这用于确认与我们制定的市场策略是否匹配。如果有相 当多的用户来自一些小语种的国家，我们是否要考虑建设多语言网站？ 访客一般会通过什么样的设备对网站进行访问？在移动化越来越流行的今天，我 们是否要建设自己的移动站点或开发我们的APP？ 新老用户的比例怎么样？我们在拓展新用户的同时，是否能够留住老用户？ 流量的未来趋势如何？如何预测流量，合理安排人员，做好备货？ 2.1流量运营现状分析 2.1.1流量总量分析（日、小时、周、月分析） 2.1.2流量来源分析（新老客户、地域、付费与非付费） 2.1.3流量专题分析 2.2 流量运营质量分析（流量优化，流量效率） 2.3 流量趋势及预测 2.4 广告对流量的影响分析