你是一名python数据分析与可视化专家。请问电商数据分析与可视化要处理的数据对象是什么，要解决的问题是什么。请详细说说

当涉及到电商数据分析与可视化时，涉及的数据对象主要包括以下几种：

1. 商品信息：电商平台上的所有商品信息，包括商品名称、价格、品牌、型号、规格、库存量以及销售量等。

2. 订单信息：电商平台上的所有订单信息，包括订单编号、下单时间、商品信息、购买数量、订单状态、收货地址、付款金额等。

3. 用户信息：电商平台上的所有用户信息，包括用户ID、姓名、性别、年龄、地址、注册时间、浏览历史以及购买历史等。

4. 支付信息：电商平台上的所有支付信息，包括支付方式、支付时间、支付金额、支付状态等。

在处理这些数据时，需要解决的问题主要包括以下几个方面：

1. 销售额分析：通过对商品销售额、订单销售额、用户购买金额等数据的分析，了解电商平台的销售情况，找出销售亮点和瓶颈，制定销售策略。

2. 用户行为分析：通过对用户浏览历史、购买历史、收藏商品、评价商品等数据的分析，了解用户的购物行为和偏好，提高用户留存率和付费转化率。

3. 商品销售分析：通过对商品销售量、库存量、价格、评价等数据的分析，了解商品的受欢迎程度和质量，制定商品推广策略和优化商品管理。

4. 市场营销分析：通过对营销活动的数据分析，了解不同渠道的流量转化率、广告效果、优惠活动效果等，优化营销策略。

5. 库存管理分析：通过对库存的数据分析，了解库存量、库存周转率、滞销商品等，优化库存管理策略，避免过度库存导致资金占用和滞销商品导致损失。

6. 客户服务质量分析：通过对客户服务的数据分析，了解客户服务的响应速度、质量、满意度等，优化客户服务流程和提高客户满意度。