今天好金典百科就给我们广大朋友来聊聊电商月度运营分析报告,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
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excel供应链经营数据分析，传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。所以企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐，每一个细分的供应链的点，对企业都有大影响。以下分享excel供应链经营数据分析。
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Excel连通数据库，供应链进度追踪效率倍增
企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐。传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。连接和共享是数字化阶段的重要因素。每一个细分的供应链的点，对企业的价值都有强大的影响。
数据连接以后，我们从需求的产生到寻源到采购到智能制造，到仓储到风险控制全部都要想办法实现数字化，但是整个供应链没有打通的话，这个点会成为一个瓶颈，会制约企业数字化的进程。
供应链进度追踪表的背景
对任何一家企业来说，销售与供应链永远是天平秤上的两端，如何摆放两个砝码，非常考验企业的管理能力。我们今天先来说说供应链管理，井然有序的供应链可以保证充足的货源供应，提高卖家的发货效率,节约时间成本,从而提升客户体验。
如果供应链能力较弱，会影响到后续的采购决策、产品销售和用户体验，产生一系列的问题。随着互联网的快速发展，供应链管理在现代企业的发展中占有越来越重要的地位，而数据分析作为非常重要的一种运营手段，在营销管理、供应链管理等环节都需要应用到数据分析的结果。
在供应链管理中，有大量的进度追踪表，追采购、追入库、追生产、物流、回款等各个环节。这些进度追踪表有三个特点：
1、有大量明细数据
2、在明细数据上有计算字段。
3、基于明细数据做些汇总分析、透视表分析。
大致是“明细表+加工表+统计表”的三表模式。
进度追踪表的痛点
最大的痛点是 明细数据的获取。
进度追踪表需要每天更新，每天下班前，报表制作人员就要到各种IT系统中下载数据，然后拷贝到Excel中，效率低、容易出错。
为什么不连接数据库呢？直接从数据库中取数据，工作效率肯定增加不少。
但遗憾的是，Excel的数据库功能非常难用，微软并没有把各家数据库的驱动集成到office安装包中，所以当你想连接数据库时，会弹出提示窗口—“此连接需要安装一个或多个其他组件才能使用”。相信这时候99%的用户都会放弃。
安装驱动后，接下来就要输入用户、密码、SQL语句，普通用户一脸懵逼，对于企业IT管理员更是安全噩梦。
智分析，大幅降低数据库门槛
智分析是思迈特软件推出的云端BI产品，采用 Excel插件 +云端BI服务的功能组合，让IT管理员统一管控数据连接，普通用户在Excel中能方便的使用数据库，大大降低了数据库的使用门槛。
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首先说常用的几种方法：
1、交叉表分析
交叉列表分析法是指同时将两个或两个有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析技术。
简单的说就是将一份数据的两个列做交叉进行分析。比如一列数字是性别，一列数字是消费金额，做成交叉表就是男性和女性分别的消费总额是多少。所谓交叉表说的高大上，平时也可以叫透视表分析。其实excel的透视表基本可以满足，稍微大型一些数据，用SQL语句也完全可以查询出来。
2、聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
聚类分析最经典的案例要算啤酒与尿布的购物篮算法，至于其中的故事，网上有好多，此处不予赘述。购物篮分析最常用的便是Apriori算法，现在使用R语言或者Python便可以轻松调用其相关算法包，进行支持度和置信度的计算。
2、回归分析
回归分析常用在预测模型当中，回归分析主要是分析两个事物之间的相关情况，然后寻求其中的规律，如线性回归、logistic回归等等。
3、杜邦分析
杜邦分析一般是财务上常用的分析方法，其将利润或者毛利进行细致拆分，通过各个指标的变化比较，来分析其多总体的影响。一般情况，杜邦分析多采用多个企业或项目进行比较，对于单个企业或项目的杜邦分析，意义较小。
4、RFM分析
RFM分析是在客户运营和会员运营方面最最常用的方法，通过看客户在一段时间内的购买次数、最近购买时间和购买金额，来对客户进行分类，对客户进行打标签，进而对其进行有针对性的精准营销。
当然，数据分析的方法模型，不仅仅限于这几种，对于数据分析来说，涉及供应链不同环节的企业，分析方法和分析指标也有所区别，其数据分析的侧重点也有所不同。
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一、Excel小技巧
【教学目的】Excel很多的小技巧，可以迅速提高数据分析效率，本模块的目的在于讲述最实用的小技巧，目的在于提高学员的积极性、提升工作效率。
1、快速输入今天的日期
2、使用智能填充实现自定义填充功能
3、使用定位进行高效数据整理
4、使用数据分列实现数据格式转换
5、使用照相机工具实现Dashboard的制作
6、使用自定义格式实现数字格式的灵活定义
二、Excel函数（可以根据客户需求定制） 【教学目的】函数是Excel经典功能之一，也是学习Excel的一个难点。本模块通过讲解最常用的函数，解决最常见的数据分析问题，同时起到抛砖引玉的作用，让学生有思路学习其他工作中常遇到的函数。
1、数据的引用（绝对引用、相对引用、混合引用）
2、使用VLOOKUP实现精确查找
【案例】对销售数据进行高效的分类分析
3、使用VLOOKUP实现模糊查找
【案例】使用函数实现员工的业绩考核
4、使用日期函数WEEKDAY与NETWORKDAYS计算工作日
5、使用OFFSET实现二维查找
6、使用MID、DATE、DATEDIF等函数实现员工身份证信息提取
【案例】使用函数实现员工信息管理
三、Excel数据透视表
【教学目的】毫不夸张的说，数据透视表是Excel最重要的功能，该工具可以立体化的分析数据，多维度的观察分析数据，是工作中最实用、并且很易用的工具，学员务必掌握。
1、数据、业务流程与执行力的关系
2、数据透视表原始数据要求
3、数据透视表结构介绍
4、制作基本的`数据透视表
5、结构百分比、环比、环比百分比报表的制作
6、报表筛选工具的使用
7、使用计算字段与计算项工具挖掘数据深层次关系
8、动态数据透视表的制作
【案例】使用数据透视表对销售数据进行全方位综合分析
四、Excel图表（可以根据客户需求定制）
【教学目的】合理的选择Excel图表可以使得数据的呈现更加生动，提高数据的可读性。本模块的目的在于讲解常见的商务图表。
1、Excel图表组成要素概述
2、Excel柱状图
3、Excel双坐标图
4、Excel气泡图
5、Excel饼图
6、Excel雷达图
7、Excel瀑布图
8、Excel甘特图
五、Excel条件格式
【教学目的】条件格式可以使得满足一定管理要求的数据更加醒目的呈现出来，使得管理者更快的锁定分析重点，本模块讲解如何使用条件格式实现应收账款管理。
1、使用条件格式工具实现应收账款管理
2、使用条件格式标示出特征数据，实现高效数据分析
3、动态条件格式的运用
【案例】使用条件格式实现应收账款管理
六、使用Excel做经营决策（可以根据客户需求定制）
【教学目的】数据分析的最终目的是要帮助决策，本部分讲解Excel在决策方面的应用，本部分需要学员结合专业知识进行学习。
1、单变量求解工具的使用
2、方案工具的使用
3、统计工具箱的使用
4、线性规划求解工具的使用
5、本量利模型分析
6、利用Excel做财务分析
【案例】使用规划工具实现定价、营销、财务等方面的决策
七、Excel宏
【教学目的】Excel宏是通过程序的方式可以代替Excel的重复操作，目的在于代替重复的手工操作，但是由于宏需要编程，因此本模块无需重点掌握，只需要知道宏的作用即可。
1、Excel宏的基本原理
2、使用录制宏工具
3、关于宏的基本语句
【数据分析】Excel数据分析全流程
答作为数据分析师， 清晰了解数据分析的步骤是非常重要的，有助于清楚把控整个数据分析的流程。
作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展。
那么数据分析流程包含哪些环节呢？
我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确 分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议 。
做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么，只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开, 常见的数据分析目标包括以下三种类型：
指标波动型 : 主要是针对某个指标下降了，上涨或者异常所做的分析， 比如DAU(日活跃用户数)降低了， 留存率降低了， 电商平台的订单数量减少了， 收入降低了，质量指标如卡顿率上涨的，分析的主要目的是挖掘指标波动的原因， 及时发现业务的问题。
评估决策型 ：主要是针对某个活动上线， 某个功能上线， 某个策略上线的效果评估以及下一步迭代方向的建议，这些建议是指导产品经理或者其他业务方决策的依据。
明确了数据分析目的之后， 第二步就是根据我们的分析目的，提取相对应的数据，通常这一个环节是利用 hive sql 从数据仓库中提取数据。
提取的数据通常要注意提取的维度和对应的指标个数，以电商app 的付费流失严重分析案例,我们需要提取的维度和指标可以根据具体的业务流程来(如图):
首先从维度上，我们需要确定好，比如时间维度我们提取的时间跨度是多长，比如今天的数据和昨天的对比，那就是取2天的数据，如果是这周和上周那就是十四天的数据。
设备维度的值是否需要提取ios和安卓的用户进行不同的平台的对比，分析付费流失严重是否主要发生在某个平台。
年龄、性别、地域维度，就是提取用户这些维度的信息， 主要是为了在哪一个年龄层， 哪一个性别，哪一个地域流失最严重。
新老用户的维度， 主要是从新旧维度上分析流失严重是否是集中在新用户还是老用户(如图所示)
确定好了维度以后， 接下来就是指标信息， 维度+ 指标才是一个完整的数据 。
因为需要分析每一个环节的流失情况，所以需要提取下单的每一个环节对应的指标的人数和次数。
基于这些人数和次数，我们可以计算每一个环节之间的转化率。
活跃浏览比 = 浏览的人数/活跃的人数
浏览添加比 = 添加的人数/浏览的人数
添加下单比 = 点击下单人数/添加购物车人数
成功下单率 = 成功下单的人数/点击下单的人数
当我们知道我们应该从哪里获取数据， 以及获取哪些指标数据后，为了保证我们提取的数据的质量，我们通常要对数据进行处理。
常见的数据处理有异常值处理，空值处理。举个例子， 比如我们在提取用户的年龄数据之前，我们需要去除掉年龄中的空的数据以及异常的数据， 异常的数据指得是比如年龄超过120岁这种。
数据处理好了之后，就可以开始分析，根据我们的分析目标，我们要选择合适的分析方法和分析思路去做拆解和挖掘。
常见的分析方法包括：漏斗分析， 相关性分析， 5w2h 分析， aha 时刻分析， 麦肯锡逻辑树分析法，用户画像分析，RFM用户分群，对比分析等方法，这些方法详细的介绍会在第三章展开， 在这里不做赘述
针对我们的订单流失的问题，典型的分析思路和方法是利用漏斗分析和用户画像分析。
漏斗分析主要是可以挖掘付费流失严重的主要流失环节是在哪里。我们发现付费流失严重主要是因为用户活跃到浏览商品的转化率从50%跌倒30%， 减少了20%，那就可以把问题定位到为什么用户浏览变少的问题上。
用户画像分析，可以帮助我们分析流失严重的用户是什么特征，比如什么样的年龄， 性别， 地域等， 那就可以知道这种流失是集中在哪一个年龄群体，哪一个地域群体以及其他的行为特征。
通过数据分析得出结论后，还需要用图表展示出来，俗话说得好，“文不如表，表不如图"，用图表可以更清晰展现你的结论，通常的可视化我们可以利用excel 自带的可视化的功能， 也可以通过python或者R脚本进行可视化。
常见的图表有: 柱形图，折线图，饼图，条形图，面积图， 散点图，组合图，箱线图
当我们利用图表把我们的数据分析结论展示出来以后，最后就是数据分析的总结的部分，主要分成我们得出了什么具体的结论以及给业务具体的建议，告诉他们改进的方向。
这就是一次完整的数据分析的流程，从分析目的到提取数据，到分析数据给出结论的完整的过程。
数据分析——利用Excel分析某电商企业销售状况(干货)
答分析某电商企业销售趋势，找到影响销售 增长的因素 。同时分析不同 市场 产品销售状况，找到不同市场的销售差异。挖掘不同 产品 的销售状况，找到不同产品的销售差异。对用户群体进行分析，对企业 用户的画像 和 价值 进行挖掘。从上述分析中得出结论，并根据分析结果，提出自己对此企业未来发展的一些想法和建议。
本项目数据为某电商平台 2017 年1月-2017 年 12月每日订单详情数据和用户信息数据，包括两个数据表，销售订单表和用户信息表。其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售。这两个表的表结构分别为：
销售订单表结构：
用户信息表结构：
本项目主要分为三个维度，分别是用户画像，针对用户群体进行分析，找出平台的主力军特点有哪些；商品维度上，找出商品在不同市场的销售差异等；用户价值维度上，主要根据用户的消费行为，挖掘出其内在的规律。分析的详细思路，如下：
我们上面已经学会了各种重复值的处理，那么在实际业务中，通常会删除重复值。选中全部数据——点击——菜单栏里【数据】——【删除重复项】，如下
一般可以接受的缺失值的标准是在10%以下。通常的处理方式如下：
实现如下效果，选中要转换的数据——右键，复制——选择空白单元格——【开始】——【粘贴】——【选择性粘贴】——选中【转置】——完成
点击【文件】——【选项】——【自定义功能】——在【不在功能区中的命令】中找到【数据透视表和数据透视图向导】并选中——在右侧的【数据】选项卡下面添加【新建选项卡】并选中它——【添加】——确定，最终，在【数据】里出现了"数据透视表和数据透视图向导"，如下：
点击【数据透视表和数据透视图向导】——选择【多重合并计算数据区域】——【创建单页字段】——下一步——选定将要操作的区域——下一步——选择【新工作表】——完成——双击【总计】的值——即实现二维表转为一维表，如下：
可视化图形大多数比较简单，相信大家都能轻而易举的实现。那么，一些特殊的图形，因为也很重要。
图表说明：平台的主力军的特征主要是：女性用户；90后人群单身人群‘’学历主要是中专、博硕；地域集中在天津地区。女生购买偏好饮料、日用品，男性购买偏好是饮料、海鲜产品。
图表说明：整体的销售额处于下降趋势，从10月份开始慢慢回升。根据二八法则，可以看出天津、南京、北京占总销售额的43%，可以考虑作为重点投放市场。最受欢迎的品类是饮料、日用品、肉/家禽。
(注：因为上面的数据集里用户量有限，做同期群后不明显。所以这里是一个新的用户数据集。)
图表说明：通过RFM模型已经对用户做好分类，可以针对不同类型用户采取相应的运营策略；重点维护消费频率在82~100之间的用户。同期群分析，我们可以看出平台的新用户是逐渐递增的，但是留存率较低。
数据获取方式：关注"Python之每日一课"，后台回复"excel电商项目"。
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油♥。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
答众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
了解了上面的内容，相信你已经知道在面对电商月度运营分析报告时，你应该怎么做了。如果你还需要更深入的认识，可以看看好金典百科的其他内容。
