电商网站的数据分析中,有哪些关键数据需要特别注意一、数据分析的逻辑
一般而言，数据分析的逻辑是：梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑)——界定出关键用户行为和数据——分析数据找到问题——思考解决方案。
二、数据分析的方法
1、定性分析，就是对事物的性质作出判断，究竟它“是什么”。比如最近某一个产品的用户活跃度大幅度提升，而结合该款产品最近的更新情况可知，用户活跃度之所以大幅提升是该款产品上线了一个新功能导致的。
2、定量分析，是指对事情的数量做出统计，衡量它“有多少”。比如产品优化了登录注册流程，这一优化的效果是怎样的，带来了多少新注册用户，增长率是多少。
数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合，不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设，最终抽丝剥茧，逐渐接近真相。数据是相互印证的，彼此之间有如通过无形的网络纵横连接，只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。通过数据分析得出的结论，应当能反推出其他数据，或是与其他数据分析得出的结果相一致。
三、数据分析的流程
流程：明确目的——拉取数据——处理数据——寻找异常点——得出结论——验证结论
清楚并理解此次分析的目的是什么，这就要求先确认分析维度，包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响：而且很多时候大家需要自己动手从数据库里拉取相关数据，在保存数据的时候要保存拉取出来的数据作为原始数据，保留相应的语句;掌握常用函数。至于寻找异常点、得出结论这两步，则是需要结合具体的业务才能进行，而验证结论，则是需要从其他维度去验证一下结论的可靠性。
以上是关于电商网站数据的一些概括，对于数据分析，需要大家以理性的眼光对待，值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱。因为各家对相关数据定义不同，算法不同，在对数据进行分析时需要大家看清分析误区，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
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