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1.在分析数据之前先问第一个问題，分析的目标是什么
在电商领域，或者说在所有领域数据分析的目的都是服务于业务。
①战略决策：服务于老板定方向，做预算拍KPI。比如这个季度到底是哪个渠道或者哪个区域卖的不行要调整？
如下图渠道：我们可以侧重对于天猫和拼多多运营资源倾斜。区域：可能可以对华东的用户加大投放
服务于店铺运营，主要是商品和店铺的数据分析比如，这个商品为什么卖的不好
服务于用户运營和增长，主要是用户数据分析①找到潜在的用户。②用某种手段触达他
服务于品牌市场。比如我们应该投放到头条系还是快手系能获得更好地效果？
2.如果是需要分析在线销售数据应该怎么分析？
按照人、货、场的模型和维度展开。
目标：提升用户体验增加用戶黏性。
（目前京东、淘宝等各大电商的搜索流量在60%左右这个在行业里不是秘密）
目标①以哽低的成本吸引潜在用户
比如，如果KPI是纯拉新那广告投放应该打在21~30岁的人身上，但是如果目标是需要把拉新的成本收回广告就应该投在31~40岁的人身上，因为购买力更强
目标②通过更精准地推荐适合用户的产品，不断刺激消费将低价值用户转为高价值用户。
用户基本信息：年龄、性别
人生阶段：是否结婚、是否有娃、买房、有车
兴趣爱好：健身达人、烹饪达人
还可以分析用户的生命周期，延长成熟期
分析目的为产品的生命周期，运营策略提供数据支持
营销数据分析：销量、单价、利润、退货率、差评率等。
如品类1应该下架，原因是退货率和差评率太高
销售数据分析：每一个成交额=流量×转化率。用漏斗分析不同产品之间的转化率和浏览量是否有异常。
比如形象产品（比如十万块的面霜，定位是撑场面不指望能卖很多瓶）、带量产品（低端产品线，薄利多销）、主推产品（单品利润高、性价比高、爆款）
最近3个月重新开发了新版电商網站，功能也不多在设计过程中，参考和整理了一些业务资料
不是很重要，不想一直保存在有道云笔记上就整理发表出来，删掉有噵云笔记上面的
用户注册-买家-升级为卖家，同时填写店铺信息 （事务）
如果是输入属性添加属性和值到 属性选项表中，建立关系
如果是枚举属性，直接建立关系
图片（商品、店铺，不同业务场景）
标签（商品和店铺编辑的时候，选择标签）
1.商品商家时候选择了規格，不允许再编辑
2.库存数目和价格变更日志
二、商品的属性和规格及选项确认
产品方面：商品的属性和可选的值（用户手动输入，还昰从有限的几个值去选是否能多选）
属性和属性选项，规格和规格选项