[原创]如何利用BI搭建电商数据分析平台

某大型服装集团旗下电商平台面临数据分析难题,原有分析平台难以满足快速变化的需求。借助FineBI,实现了多源数据整合、实时监控及灵活多维分析,有效提升了电商运营效率。

某电商是某大型服装集团下的重要销售平台。2015 年,该集团品牌价值达数百亿元,产品质量、市场占有率、出口创汇、销售收入连年居全国绒纺行业第一,在中国有终端店3000多家,零售额80 亿。其羊绒制品年产销能力1000万件以上的规模,占有中国的40%和世界的30%的市场份额。

该集团旗下的电商部门主要负责服装公司线上运营工作,涉及的平台有淘宝、天猫、京东、苏宁易购、唯品会等,每年涉及的流水金额大概在1亿RMB左右。

项目背景:

    原来该公司旗下各品牌和部门的IT管理部门是独立的,没有归属于服装公司下的总IT部门。这种情况在最近一年得到改变,虽然建立了负责整个服装公司信息化建设的IT部门,但资源还未很好的整合,IT部门的建设还在进行中。

    目前支撑公司日常运营的主要是维富友分销系统,其他系统仍然在筹划中。在使用FineBI之前,公司电商部门有一套分析平台,采用代码开发,难以根据需求灵活变化,在数据整合和开发的周期费用方面依然存在很多问题。

电商市场追求灵活变化和效率,该公司电商迫切希望有更灵活的BI系统来支撑公司多电商平台的运营。

业务困境:

   1、当前的分销系统中集合的电商各平台的销售订单数据,各仓库的库存操作明细,如何进行整合?非系统数据,系统缺失数据如何整合?

   2、如何针对电商订单,仓库,物流状况进行实时监控?预警以及异常订单监控?

   3、如何对电商综合运营进行深度分析,进行各种自定义的多维分析和多维查询,全盘可视化掌握公司的电商运营状况?

帆软FineBI解决方案:

   1、数据配置,整合系统数据和线下数据,做好数据分类管理

   通过商业智能FineBI的多数据源连接和ETL工具,可将数据进行清洗,整合,抽取到数据仓库中,读取转义和表间关联,做好数据的分类管理。





      连接分销系统数据,搭配FineReport报表工具填报录入功能,补充缺失数据。





     2、自由输出报表,灵活多维分析,可视化管理驾驶舱

    利用FineBI为数据提供多维分析和决策支持,实现一整套完整的可视化解决方案。电商部门管理者和业务人员为此更加了解平台的数据。

    在进行多维度的数据分析时,通过拖拽订单编号,订单金额,订单时间,订单品类,物流单号等数据列来观察不同维度下各大电商平台,各商品品类,各季节时间段平台的         运行状况。并可自由地添加过滤控件,计算指标,设置联动和钻取,并通过丰富的图表控件,进行可视化的数据展现。

    电商综合信息:自动抓取系统数据,实时跟踪销售情况/时间段和店铺自由切换,掌握不同维度信息。



       电商年报:一个页面,掌控全年运营情况/年份切换,不同年份数据对比





    产品分析:实时把握各类产品销售状态

转载于:https://my.oschina.net/jiuyuenihao/blog/674083

### 头歌电商平台订单数据分析方法与工具 头歌电商平台的订单数据分析可以借鉴其他电商平台的通用分析方法和工具,结合具体业务场景进行调整。以下是对订单数据的分析方法及工具的详细说明: #### 1. 数据准备与环境搭建 在开始分析之前,需要确保数据的质量和可用性。这包括从头歌电商平台获取订单数据,并对数据进行清洗、整理和存储。通常,这一阶段会使用 Python 的 Pandas 库来处理数据[^1]。 ```python import pandas as pd # 加载订单数据 data = pd.read_csv('order_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(data.info()) # 数据清洗:删除重复值和缺失值 data.drop_duplicates(inplace=True) data.dropna(inplace=True) ``` #### 2. 数据分析维度 针对头歌电商平台的订单数据,可以从以下几个维度进行分析: - **用户行为分析**:通过分析用户的购买频率、平均消费金额等指标,了解用户的行为特征。 - **商品销售分析**:统计不同商品类别的销售额、销量占比等,识别热销商品和滞销商品。 - **时间序列分析**:按照时间维度(如日、周、月)分析订单量和成交金额的变化趋势[^4]。 - **地理分布分析**:根据用户的地理位置信息,分析不同地区的销售表现。 #### 3. 数据可视化 为了更直观地展示分析结果,可以使用 Matplotlib 和 Seaborn 等工具进行数据可视化。例如,绘制柱状图展示各商品类别的销售额,或绘制折线图展示订单量的时间变化趋势。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 商品类别销售额柱状图 sns.barplot(x='category', y='sales_amount', data=data) plt.title('商品类别销售额') plt.show() # 订单量时间变化趋势 data['order_date'] = pd.to_datetime(data['order_date']) monthly_orders = data.resample('M', on='order_date').size() monthly_orders.plot(kind='line', title='订单量时间变化趋势') plt.show() ``` #### 4. 数据分析工具 除了 Python 及其相关库外,还可以结合以下工具完成订单数据分析: - **Excel**:适合小型数据集的初步分析。 - **Tableau** 或 **Power BI**:用于生成交互式仪表盘,便于非技术人员理解分析结果。 - **SQL**:当数据存储在数据库中时,使用 SQL 查询可以帮助提取和整理数据[^3]。 ```sql -- 查询每个商品类别的销售额 SELECT category, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM orders GROUP BY category; ``` #### 5. 个性化推荐系统 如果头歌电商平台希望进一步提升用户体验,可以考虑构建个性化推荐系统。该系统可以根据用户的偏好和历史行为,推荐相关的商品。常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤等[^3]。 ---
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