引言
你是否也经历过：
每天看着一大堆指标，不知从何入手？
每天3小时手动清洗Excel，关键分析却草草收尾？
做了20页PPT，老板却说“看不懂数据价值”？
面对百万级数据，电脑卡到怀疑人生？
数据分析不是体力活！ 巧用脑力，带你用“聪明工具+高效路径”破局电商，做出高大上的UI看板！
电商UI看板样例
数据准备
数据分析的基础就是数据源的准备，获取整合基于业务实际意义的关键数据。
数据来源
用户信息表（user_id，性别，年龄，注册时间等）
商品信息表（item_id，品类，价格，品牌等）
用户行为日志表（user_id，item_id，行为类型，行为时间等）
行为类型
浏览（view）
收藏（favorite）
加入购物车（cart）
下单（order）
支付（pay）
分析维度及图表选取
基于业务导向，利用结构化思维方式对业务指标拆解，形成多维度的关键数据分析，如用户生命周期维度，用户行为路径维度，用户时间维度，用户画像维度，商品维度等常用维度，助力实现分析。
在指标理解的基础上，选取基于业务逻辑相关的比较类、序列类、对比类图表，分区呈现关键性指标。
电商核心指标体系
生命周期分析
新老用户比例——饼图/条形图/柱形图
活跃用户数（DAU、WAU、MAU）——折线图、条形图
留存率（次日、7日、30日）——柱形图/条形图
用户生命周期价值（LTV）——折线图
行为路径分析
浏览 → 加购 → 下单 → 支付的转化率——漏斗图
漏斗图分析各阶段流失率——漏斗图
平均行为转化时间（如从浏览到支付的平均时间）——漏斗图
时间维度分析
分时、分日、分周高峰访问时间段——柱形图
月度高峰访问时间段——热力图
节假日与促销活动的影响——柱形图/折线图
用户画像分析
性别特点——饼图/环形图
年龄特点——柱形图
地域特点——GIS地图
品类偏好——条形图
价格敏感度——条形图
商品维度分析
热门商品排行——条形图
热销品类趋势——条形图/折线图
商品转化率（浏览 → 购买）——条形图
常用高级分析模型
电商分析模型众多，以下3种常用分析模型，即RFM 模型（用户价值分层模型），用户分群与个性化推荐模型，异常行为识别模型。
电商核心分析模型
RFM 模型（用户价值分层）
R（Recency）：最近一次购买距离现在的时间
F（Frequency）：在一定周期内购买次数
M（Monetary）：在一定周期内消费金额
→ 可以用于：精细化营销，用户分群（高价值、沉睡用户等）
用户分群与个性化推荐模型
基于聚类（如K-Means）进行用户画像构建，分类。如对用户年龄装箱，结合不同年龄段的热销产品定点输送和推广，结合协同过滤 / 内容推荐模型做个性化推送。
异常行为识别模型
异常高频操作，可疑用户刷单行为监控。如对同手机IMEI信息、同地址用户、同时间段同用户ID同商品ID进行管控，建立白黑名单预警模型。
BI工具推荐
当前主流的可视化BI工具集：Tableau、Power BI、FINE BI、QUICK BI。
BI工具雷达图对比
BI工具多维度对比
总的来说，每个工具都有其独特的优势和劣势，选择合适的工具应根据具体需求和预算来决定。给新手建议：从 “字段拖拽”型工具入门，1小时生成首份动态报告！
不管工具如何变化,数据分析的底层逻辑不变，因此数据分析的核心是思维逻辑方法。CDA数据分析师一级里讲解了数据分析方法、基本的流程、业务数据分析等，如果大家的数据分析技能掌握不错了，可以扫码CDA认证小程序，里面有很多数据分析的模拟题，大家测测自己的真实水平。