在电商行业的激烈竞争中，数据驱动的决策成为企业脱颖而出的关键。下面分享一次完整的电商数据分析项目经历，涵盖从数据采集到最终数据决策的各个环节。
一、数据采集
（一）明确数据来源
- 平台后台数据：电商平台自身提供了丰富的数据，如订单数据、用户行为数据（浏览、点击、收藏、加购等）、商品信息数据（商品详情、价格、库存等）。以某知名电商平台为例，通过其开放的 API 接口，可以定时获取近 30 天内的所有订单数据，包括订单编号、下单时间、用户 ID、商品 ID、商品数量、商品价格、支付方式等详细信息。
- 第三方数据：为了获取更全面的市场信息，还引入了第三方数据，如行业报告、竞争对手的公开数据等。例如，从专业的市场调研机构购买行业季度报告，了解行业整体的销售趋势、热门品类以及消费者偏好变化等宏观数据，这些数据有助于从更广阔的视角分析企业在市场中的位置。
（二）采集方法与工具
- 技术手段：利用 Python 编写脚本进行数据采集。对于平台 API 接口的数据获取，使用 Python 的 requests 库发送 HTTP 请求，按照 API 文档要求传递参数，获取 JSON 格式的数据响应。例如，在获取订单数据时，根据时间范围和分页参数，循环发送请求，确保获取到完整的订单信息。
2.1 注册与认证
注册淘宝开放平台账号：在开放平台注册账号，并完成企业或个人身份的实名认证。
创建应用：登录淘宝开放平台后，进入“我的应用”页面，点击“创建应用”，填写应用相关信息并提交审核。审核通过后，将获得AppKey和AppSecret，这是后续调用API接口的必要凭证。
二、数据清洗
（一）处理缺失值
- 识别缺失值：在导入数据到 Python 的 Pandas 库后，使用
isnull()函数快速识别出数据集中的缺失值。例如，在订单数据中，发现部分订单的 “收货地址” 字段存在缺失值。 - 处理策略：对于不同类型的数据，采取不同的处理方法。对于数值型数据，如果缺失比例较小，采用均值、中位数或众数进行填充；对于非数值型数据，如 “收货地址”，考虑到其重要性，直接删除缺失值所在的记录，因为缺失收货地址的订单无法正常发货，对分析发货和配送环节没有实际意义。
（二）纠正错误值
- 数据一致性检查：检查数据的格式和逻辑一致性。例如，在商品价格数据中，发现部分价格出现负数，这显然不符合实际情况。通过数据的来源追溯和逻辑判断，确定是数据录入错误，将这些错误值修正为正确的价格。
- 异常值处理：使用箱线图等方法识别异常值。在分析商品销量数据时，发现个别商品的销量远远高于其他商品，经过进一步调查，发现是由于促销活动期间的特殊情况导致的。对于这类异常值，根据业务需求进行特殊标记或单独分析，以避免对整体数据分析结果产生过大影响。
（三）数据去重
- 重复记录识别：利用 Pandas 库的
duplicated()函数查找数据集中的重复记录。在订单数据中，可能由于网络问题或系统故障，出现了重复的订单记录。 - 去重操作：对于完全重复的记录，直接使用
drop_duplicates()函数删除，确保每条订单记录的唯一性，保证数据分析的准确性。
三、数据分析与可视化
（一）数据分析方法
- 描述性统计分析：对关键数据指标进行描述性统计，如计算订单金额的均值、中位数、最大值、最小值以及标准差等，了解订单金额的分布情况。通过这些统计量，可以直观地了解电商业务的整体销售水平和波动情况。
- 相关性分析：使用 Python 的
corr()函数分析不同变量之间的相关性。例如，分析商品销量与价格、促销活动之间的相关性，发现商品价格与销量呈负相关，而促销活动与销量呈正相关，这为后续的定价策略和促销活动策划提供了数据支持。
（二）可视化工具与图表类型
- 工具选择：采用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库进行数据可视化。Matplotlib 是一个基础的绘图库，提供了丰富的绘图函数；Seaborn 则基于 Matplotlib，提供了更高级、美观的绘图风格和函数，更适合绘制统计图表。
- 图表类型：
- 折线图：用于展示时间序列数据的变化趋势。例如，绘制近一年的月销售额折线图，清晰地展示销售额的季节性波动和整体增长趋势。
- 柱状图：对比不同类别数据的大小。在分析不同品类商品的销量时，使用柱状图可以直观地看出各个品类的销售差异。
- 散点图：分析两个变量之间的关系。在相关性分析中，通过散点图展示商品价格与销量的关系，更直观地呈现两者之间的负相关趋势。
四、数据决策
（一）制定营销策略
- 精准营销：根据用户行为数据分析，将用户分为不同的群体，如高价值用户、潜在用户、流失用户等。对于高价值用户，提供专属的优惠活动和个性化的推荐服务，以提高用户的忠诚度和复购率；对于潜在用户，通过针对性的广告投放和营销活动，吸引他们进行首次购买。
- 促销活动优化：根据促销活动与销量的相关性分析结果，优化促销活动的策划和执行。例如，在销量较低的季节，加大促销力度，选择合适的促销方式（如满减、折扣、赠品等），提高商品的销量和销售额。
（二）优化商品管理
- 商品选品：根据不同品类商品的销售数据和市场趋势，调整商品选品策略。淘汰销量长期低迷的商品，引入市场需求旺盛的新品，优化商品结构，提高商品的整体竞争力。
- 定价策略：结合商品成本、市场价格和销量数据，制定合理的定价策略。对于价格敏感型商品，适当降低价格以提高销量；对于高附加值商品，维持较高的价格以保证利润空间。
（三）提升用户体验
- 优化购物流程：通过分析用户在购物过程中的行为数据，找出购物流程中的痛点和瓶颈，如页面加载速度慢、支付流程繁琐等。针对这些问题，优化网站或 APP 的性能，简化支付流程，提高用户的购物体验。
- 客户服务改进：根据用户反馈数据和投诉记录，分析客户服务中存在的问题，如客服响应时间长、解决问题效率低等。通过加强客服培训、优化客服排班等措施，提升客户服务质量，提高用户满意度。
通过这次电商数据分析项目，深刻体会到数据在电商业务中的核心价值。从数据采集到数据决策的每一个环节都紧密相连，只有通过严谨的数据处理和深入的分析，才能为企业的决策提供有力支持，实现电商业务的持续增长和优化。
