电商数据分析考前模拟：基础概念与关键指标解析

该文档是针对电商数据分析的考前模拟训练，内容涵盖了电商数据分析的基础概念、数据类型、关键指标以及一些基本的计算问题。 在电商数据分析中，了解各种数据类型至关重要。客户数据指的是企业在市场中涉及到的所有消费者信息，而产品数据则分为行业产品数据和企业产品数据，前者关注整个行业的状况，后者关注企业自身产品的表现。供应链数据则是指在产品销售流程中产生的数据，而非仅仅局限于销售阶段。电子商务数据主要包含企业营销活动时产生的行为数据和客户数据，这些数据通过分析可以帮助企业理解市场动态和客户需求。 数据分析是通过建立分析模型，对数据进行验证、检查、计算和判断，以提取有价值的信息。电子商务数据分析则专门针对电商环境，利用各种方法和工具处理数据，以支持决策制定。在衡量市场表现的指标中，复购率并不属于市场指标，因为它更侧重于客户忠诚度的度量，而非市场总体规模。例如，复购率的计算是基于交易次数，如案例中所示，11月份的复购率为20%（60人重复购买/440人客户总数）。 点击率是衡量广告效果的重要指标，其计算公式为点击量除以展现量再乘以100%。活跃客户数是指在特定时间段内有购物或登录行为的客户总数，不同于注册客户数，它关注的是客户的活跃状态。下单转化率是指完成付款的客户数占商品总访问数的比例，这是评估销售转化效果的关键指标。而PV（Page Views）则表示统计周期内客户浏览网站页面的次数，反映了网站的流量。 此外，文档还涉及了计算单品平均价格（件单价）的问题，通过将总成交金额除以总成交产品数量，可以得出食品网店3天的件单价为12.3元。而在商品管理中，例如服装店铺的上新产品，颜色和尺码的多样化能提供更多选择，以满足不同消费者的需求。 这份资料涵盖了电商数据分析的基础知识，包括数据分类、关键指标的计算和理解，以及如何利用这些数据来评估业务表现和优化决策。对于准备电商数据分析考试或者实际工作中需要进行数据分析的人来说，这些都是非常基础且重要的内容。