对于一个体量中等的淘宝电商而言，其数据分析的特点包括：

1、庞大的指标体系:

经营淘宝网的指标体系非常庞大，包括包括流量、转化率、客单价等。据不完全统计，指标达到200多，而且随着分析的细化和深入，还在不断增长。

2.分析目标务实且分散

淘宝网数据的分析目标非常务实但很分散。比如，做淘宝页面的装修，就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。

3.分析工具讲究实用

简单的淘宝网数据分析工具目前还是以Excel为主，但是如果你的Excel工作表在一个月之内就可能突破10000条记录的话，这个时候建议你还是选用数据库产品(相信月记录一万条的销量足以买得起一个数据库了)。尽管在Excel和数据库之间可以进行数据转换，但是当Excel的数据量过大的时候，它的查询和计算的速度会明显下降。

4.以报表工具为客户提供业务支撑

很多大型淘宝电商都会有自己的CRM系统（客户关系管理），比如你想分析复购率（二次购买），可以从CRM中取出各用户最近一次的购买时间、购买的频率以及购买的金额大小，这三个因素大体就能分析出客户再次购买的概率。而如果我们需要拿到这些数据做自主分析（因为有些分析工具提供的分析维度有限），往往需要借助FineReport一类的报表工具来做数据分析支撑。

曾经在知乎上看过作者jiago王的专栏“撩撩数据吧”，关于各个指标的分析细致入微，很让人受启发，他是从业务角度和运营角度来分析的。

以下，我就有关数据分析方**和可视化的角度来谈谈关于淘宝电商的数据分析。

刚刚第四点提过，关于二次购买率的分析，如果用下方（excel）制作的表来分析，是不是很头疼。

这里犯了两个错误，一是没有按照分析的目的，而是选错可视化表达方式。

数据分析方**：

分析复购率的目的是对产品对渠道做出调整。影响复购率的因素有哪些?商品质量、服务质量、物流体验等等，因此，我们的数据分析就应该是为了分析出，这几个因素是否在影响着销量，如何影响。

关于新老用户的复购率，明显老用户复购率大一些，那说明用户对产品的需求度没什么问题，需要进一步提高新用户的黏性，无论从服务