文档介绍：数据分析师,工作总结篇一:数据分析述职报告书篇二:一个电商数据分析师的经验总结一个电商数据分析师的经验总结 king发表于20XX-07-2720:54:贾鹏 08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来,可以说跟很多同事学到了不少东西,需要感谢的人很多,他们无私的教给了我很多东西。就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买数据,挖掘会员的潜在需求,提供销售,扩大影响力等等。最开始进公司的时候是在运营部,主要是负责运营报表的数据,当时的系统还很差,提取数据很困难,做报表也很难,都是东拼西凑一些数据,然后做成PPT,记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据,然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作,Excel的技巧倒是学到了不少,算是数据分析入门了吧。后来公司上了数据仓库,里面就有了大量的原始数据,提取数据非常方便了,而且维度也多,可以按照自己的想法随意的组合分析,那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析,开始接触数据建模,算法等一些比较难的东西,也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告,每周还要给总裁办汇报这些报告,下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法: 1、RFM模型模型定义:在众多的客户关系管理的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中,R表示客户最近一次购买的时间有多远,F表示客户在最近一段时间内购买的次数,M表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析,我们可以做以下几件事情: ⑴建立会员金字塔,区分各个级别的会员,如高级会员、中级会员、低级会员,然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略,制定不同的营销活动。⑵发现流失及休眠会员,通过对流失及休眠会员的及时发现,采取营销活动,激活这些会员。⑶在短信、EDM促销中,可以利用模型,选取最优会员。⑷维系老客户,提高会员的忠诚度。使用方法:可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组,然后组合使用,即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲,就是只买了A商品的人,又有很多人买了B商品,那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘,主要使用的算法是Apriori算法,在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据,以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外,还有许多其他的关联分析的算法,基本上也都是从Apriori发展而来,比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉,关联分析在零售业中并不太实用,挖掘出来的关联度比较高的商品一般都是同类商品或者同品牌的商品,像“啤酒与尿布”这种,很少能够有。使用方法:组套销售或者相关陈列等。 3、聚类分析零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分,以支持精细化的营销活动,带来更大的营销效果,节省成本。Spss里面的聚类分析主要有两种K-means聚类和系统聚类。也可以在数据仓库中根据顾客购买的商品属性进行会员的聚类分析,这里就不需要算法的支持,只需要根据系统的已经有的商品分类,把购买过相同商品类别的顾客划分到一起。这种方法可能与公司的业务更加贴近。聚类分析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,做好聚类分析,对企业将有很大的益处。使用方法:对顾客细分,精准化营销。 4、“之”字分析法该种方法主要是有一种很明确的会员群体,然后通过分析这些会员群体的购买行为,提取这些购物行为的相似点,然后再通过这些相似点返回到整个数据里面,从中抽取更大的会员群体,以制定精准的营销。再后来,公司又上了SAP,又去BW组去做报表开发,做报表开发这一块能够接触到更多的业务方面的知识,虽然做数据挖掘比较少了,但是数据最终是要指导业务的,所以这对我的成长也算是非常有利的。业务方面主要了解到了几大块: 1、库存管理-库存管理这块主要有正品库存的管理,滞销库存,高库存商品等各种不同类型的库存该怎么定义以及该如何去管理。比如去管理供应商的库存