随着互联网技术的飞速发展和移动设备的不断普及，电子商务应运而生，并继续以高速增长的速度发展。经过20多年的发展，电子商务行业已经成熟。许多线下传统企业也在积极向电商转型，电商已成为传统零售行业的标配，这也意味着电商的竞争日趋激烈。在这样的市场环境下，越来越多的企业开始重视数据分析，加入到数据分析的行列。

企业数据分析更关注业务背景，根据业务背景进行数据分析和解读，挖掘隐藏在数据背后的有效信息。数据分析师扮演着桥梁的角色，将数据转化为信息以解决问题或满足需求。例如，电商数据分析师通过数据分析，可以了解产品的热度，找出产品存在的问题，通过数据分析掌握产品的具体情况，从而制定有针对性的产品方案，最后实现创收。在数据分析的全过程中，电商数据分析师是怎么做的？现在总结一下电子商务数据分析师在数据分析工作中常用的4种方法。

在进行数据分析工作之前，可以先制定评价标准，然后以此为参考标准，分析产品各个变量的好坏以及各个变量之间的关系。电子商务数据分析师在数据分析工作中常用的四种方法是：比较、转化、留存分析和产品价格比较。

一、对比分析

比较分析还包括横向和纵向比较。横向比较就是看和谁比较，要选择合适的竞争对手作为比较的标准。纵向比较就是把自己和自己比较。例如，如果您列出商店的每日营业额，您可以清楚地看到营业额的变化。当然，比较的时间单位也可以是周、月、季度等。

二、转化分析

关于换算的问题，首先需要了解一些常用的统计指标。如果想知道一家店铺在市场上的影响力，可以看“店铺目标用户数”；如果要分析店铺是否盈利，可以看每个用户一年的平均消费量，即“平均消费量”；判断用户对产品的满意度，可以看“用户的复购率”。以上统计指标确定后，就可以根据店铺的目标用户数量确定转化指标。

三、留存分析

我们可以通过观察日、月、季度等活跃用户数来判断店铺的客流量情况。但店铺运营需要的不仅仅是流量，更重要的是“留存”，也就是那些停留在流量池中或者会经常光顾店铺的用户。有了“留存”，产品才能持续增长，所以门店做留存分析非常重要。

四、产品价格比较

在一些促销活动中，一些门店会在产品上贴上“全网最低价”的标签。这个标签是如何确定的？这就需要一个专门的比价系统来捕捉全网同类型产品门店的价格，然后以此为参考制定自己的促销策略。有数据支持，可以让您的促销策略更加科学可靠，避免促销失误的发生。

以上就是电商数据分析师在数据分析工作中常用的4种方法，还有很多其他的分析方法，需要大家去发现和总结~虽然掌握分析方法很重要，但也很重要使用数据分析工具。比如观远数据software观远BI就是一个企业级的BI工具，可以满足各种企业应用场景的数据分析需求。并且它的设计过程也是可视化的，你可以通过拖拽的方式快速完成数据准备、数据分析、数据可视化探索、仪表盘创建等需求。

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