python数据可视化数据可视化可以在电商网站干什么，大数据可视化概念 _睿知

一、大数据在电商行业的应用是怎样的？如何利用大数据做竞品分析？
如图，大数据在电子商务中的应用已经非常全面。现在，随着市场流量成本变高，获取流量变得困难，很多品牌已经意识到用数据来指导和管理业务的重要性。通过大数据研究各大市场销量份额、热门SKU、品牌定价、促销政策、分销渠道等维度，了解用户需求，发现市场潜在机会，比较品牌在市场中的竞争力，结合自身经营情况制定营销策略。大数据分析的重点是海量数据的挖掘、清洗和处理。要么你自己组建数据分析团队，打造一个全面熟练的团队并不容易。要么第三方合作，买数据报告，做全面的市场数据分析但成本太高，要么用第三方数据分析Saas软件。提供数据源可视化的观察分析，如慢买、奥维云网、魔镜等，都是大数据分析系统，但各自深耕不同行业，获取数据源的方式不同。

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二、电商平台如何利用大数据做好用户体验
在中国，通过大数据人物画像实现流量个性化已经不是什么新鲜事了。与此同时，在大洋彼岸的美国，它走得更远。通过最先进的数据分析平台，电商可以通过社交平台等数据分析用户的性格特征，从而实现更精准的营销。而且，不是“财大气粗”的中小企业也能享受到这样的福利。不是所有的行为数据都有价值。对于电商来说，其对大数据分析的主要需求可以体现在两个方面。一是快速反映问题，二是发现新的用户群体。对于备受关注的后者，电商希望通过智能联网分析现有数据，发现和预测用户兴趣，激发用户购买热情，将产品推送给特定人群。目前业内常见的实现方式是通过用户网络上留下的历史信息和记录来猜测喜好，如相关书籍推荐、机票推荐等。但失算可能在于准确率和推荐时机不尽如人意。例如，在用户旅行归来后，系统仍在推荐往返机票。目前美国有一个研究方向，利用非结构化数据分析技术，对用户的个性化维度进行分析，包括分析用户在互联网上更新的个人状态信息，如Twitter、脸书等，推断用户的个性和特征，从而准确定义个体，实现标签化，同时反馈给商家，与目标市场的用户进行匹配，实现产品关联。对此，美国数据分析科学家、TasteAnalytics创始人、美国五大可视化研究中心DerekWang(王小语)博士表示，传统的方法需要建立在大量的行为数据基础上进行分析，认为所有的动作都是有价值的，但事实并非如此，容易导致对准确性和时机的把握不尽人意；通过分析人们在网上留下的真实语言、说话风格、评价内容，更接近人们的真实本性，这当然也包括购买偏好。这样才能实现对产品更精准的需求挖掘。电子商务的“福利” 。目前这种分析技术能够在电商平台上直接释放效力的方式，是针对中小商户的解决方案：分析用户商品评价来优化商品，提升用户体验。DerekWang举例，通过TasteAnalyticsSignals的数据分析平台，亚马逊平台上的耳机商家可以对平台上用户的产品评价和脸书上的留言进行语义分析，得到用户对耳机的品牌、续航、品种、型号的反馈，以及Bose、Sony等不同产品之间的产品分析。这对于美国大量的亚马逊、新蛋、易贝商家来说，无疑是非常有用的，可以及时优化产品和销售流程。另一个典型的应用是电商平台本身。美国某著名大型家居销售公司通过刺激网络流量，在其电子商务网络平台上买卖产品。利用数据分析平台，不仅发现并解决了用户刷卡两次的问题，还观察到了一周内网络流量分布不均的情况，进而通过营销推广改变营销流程。(以TasteAnalyticsSignals为平台的亚马逊一款热销汽水的分析结果)决策是基于数据，而不是数据本身。用户的特征来自文本分析，用户在网络上说的每一句话都可能成为分析点。毫无疑问，更多的数据将有力地匹配用户的行为，提高分析的准确性。在这方面，社交平台提供了一个很好的非结构化数据来源。事实上，美国电商本身已经开始整合社交网络的数据信息。比如闪购网站Myhabit，建议用户通过亚马逊账号登录；电子商务公司Macys需要用脸书账户登录(这种整合在中国并不少见) 。对于用户来说，这种登录方式更加方便快捷；对于商家来说，可以关联个人信息；对于大数据技术/服务提供商，可以推出数据分析服务，进行深度数据挖掘。
在DerekWang看来，这种围绕人的非结构化数据分析平台服务，不仅可以提高结果的准确性，更重要的是它不是一个推荐系统，而是一个提升智慧的过程。毕竟，仅基于现有行为的数据分析会导致可能的失败，从上述机票推荐到金融领域采用数学模型的危险，这在次贷危机中已经暴露无疑。“机器提取的数据内涵通过图像的方式展现给企业决策者，决策者与机器交互后做出决策。数据分析平台是辅助企业决策者的工具，也是它的价值所在。”德里克王说。无独有偶，《纽约时报》的资深作家史蒂夫洛尔(SteveLore)在写《大数据》时评论道。虽然决策活动越来越依赖数据和分析是大势所趋，但同时，常识也要发挥应有的作用。经验和直觉在决策中还是占有一席之地的，好的直觉往往是建立在大量数据分析的基础上的。最好和机器人一起工作。更重要的是，它是直观的。
的图像可视化的呈现方式，使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景，也可以轻松地掌握产品动态，从而帮助其赢得市场。大数据确有裨益，但并不是所有企业都能成功掘金大数据;只有那些富有远见、重视系统且敢于投资的公司才会有所斩获。对于零售业而言，有三个重要战略可帮助电子商务成功运用大数据。正确理解大数据不必纠结于大数据到底是什么，试图计算出多少数据才算大数据是不明智的。首先，没有确切的数字或数量级可用作数据量的分界线，因为大数据不在“量”，而在“全” 。通过对全面数据的分析可以发现相应的趋势，进一步预测未来。想要掌握大数据，必须具备“大数据”的思维模式，即关注于那些已帮助完成了某项任务的数据。从庞大的历史数据中寻找规律，从而预测未来;或者找出有关因素，对搜索最佳数据的系统进行改善，获得正确数据取得最大利益。如何获取大数据?大数据被炒热和巨无霸企业在其中获得的巨大商业价值密不可分，但这并不意味着大数据是只有大公司才买得起的“独有玩偶” 。小公司也能拥有自己的“大数据” 。虽然大多数电商企业仍处于起步阶段，但它们也可以收集数据，挖掘优秀人才帮助做出更加明智的决定。数据分析可以从小数据开始、效果立竿见影，随后发展成为大数据。即使一家小咖啡厅也能通过探寻顾客的饮用习惯、信用卡记录以及在线定位设置而建立自己的“大数据” 。尽管中小型企业还未完全配备企业先进的大数据线上工具和模式，但他们仍能从本公司历史数据中找出规律。例如，有了一两个月推广促销活动的历史数据后，服装电商公司就可以开始分析各个品类的销售表现情况，掌握一周或一个月内的最畅销和最滞销的销售品类信息，同时清楚了解长期内的平均增长率和复合增长率。这样的数据分析方法能提供产品销售额和产品销售表现的衡量指标，从而找出产品销售模式和趋势，做出下一步商业决策。这样将帮助企业实现更大的销售额，同时，无论有无市场推广活动，都可以监控产品的销售表现。整合零售策略与大数据从企业的角度来看，大数据的最大价值在于零售策略与大数据技术相结合。目前，由于消费者对于他们所希望的购物时间与购物方式的要求越来越高，现代零售业已变得愈发复杂。因此，零售商需要更加聪明地来服务顾客，更加灵活地选用库存和配送订单的地点，更加明确如何使用搜集到的顾客数据进行线上线下的交叉销售和追加销售。为了达成这一目的，零售商需要借助一个定制软件来制定以顾客为导向、基于数据的策略，以便于为顾客提供个性化服务。此外，企业必须将零售策略与数据分析最大程度地相匹配，保证销售计划的实现。大数据最大的特点之一就是在于能够高速更新和处理信息。根据这一特性，商业数据一旦生成，就可以进行相应策略的制定，帮助公司赢得时间与空间调整市场策略，以最充分地发挥自身优势。这就像防洪预警：上游一旦有所警示，下游就应立即作出回应调整。例如，涉足线上的传统零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往会准备三套应变策略，以确保商品按计划销售。通过整合零售策略和大数据，企业将能够吸引更多消费者、为他们提供定制化服务，从而提升产品销售表现、增加销售额，进而扩大收益。
三、大数据具体是做什么？有哪些应用？大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
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四、电商数据分析工具求荐？达到可视化的那种SpeedBI数据云：一张表，可当多张表用个户化妆品销售分析厨具销售分析即使是同一张报表，通过联动不仅可以直观展现门店总体销售情况，还能展示具体某一类产品的销售情况。这种数据可视分析报表不仅能同时展现多种数据，更重要的是直接展现了具体某类产品整一个销售情况，如销售趋势、价格对销售量的影响、销售排名、销售量、好评占比等。SpeedBI数据云制作的销售分析报表通过直观易懂的图表，综合展现挖掘了该电商复杂的销售情况，兼顾了电商总体销售情况的同时也直观展现具体某类产品的销售情况。像这种，利用了免费智能数据可视工具——SpeedBI数据云，制作的数据分析报表不仅数据展现直观，容易让人看懂，第一时间接收数据信息，还有一点就是其操作也是很简单，不管是抓取外部数据，还是各种复杂的聚合计算、报表制作等，在SpeedBI数据云平台上都是再简单不过的事情。
五、大数据挖掘为电商市场保驾护航

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六、大数据能做什么1、提到大数据，先要说下商务智能BI，BI用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。2、把BI看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。3、企业导入BI的优点1）随机查询动态报表 2）随时随地掌握指标管理 3）随时线上分析处理 4）最终用数据协助运营规划4、企业导入BI的目的1）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。2）降低整体营运成本：改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。3）协同组织目标与行动：加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。5、商业智能的主要功能商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。BI系统应具有的主要功能： 1）数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。2）数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。3）数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。4）分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。6、典型的商业智能系统有：客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。7、商业智能解决方案厂商国外著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等，国内著名BI厂商包括BDP商业数据平台、永洪BI等。