電子商務假貨投訴數據分析

㈠ 什麼是電商數據分析分析的主要內容是什麼如何成為電商數據分析師越詳細越好

技能不太清楚，主要還是看個人能力了，但它所涵蓋的素養聽多聽重要的
數據分析師的基本素質如下：

一 態度嚴謹負責

嚴謹負責是seo數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，seo數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過企業運營數據的分析，為企業尋找症結以及問題。一名合格的seo數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應該受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對seo數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後做所做的數據分析結果都受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前失去了信任。所以，作為一名seo數據分析師就必須有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。

二 好奇心強烈

好奇心人皆有之，但是作為seo數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在seo數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的seo數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。

三 邏輯思維清晰

除了一顆探索真相的好奇心，seo數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。

通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方想。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正釐清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。

四 擅長模仿

在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿也是提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成果的模仿需要領會他人方法的精髓。理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的只是，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。

五 用於創新

通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的方法，甚至要有所創新。創新是一個優秀seo數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好的解決所面民的新問題的。

這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。

希望可以解決你的問題。。。。

㈡ 電子商務詐騙案例分析

融資詐騙：融資，反被人融資

案例年時，余先生投資5萬元開了一家小企業，如今的資產已增至20多萬元，企業發展勢頭相當不錯，但苦於資金有限，因此想通過融資擴大業務。他先後找過十幾家風險投資公司和投資中介公司，有些投資商看企業規模較小而一口回絕，有些雖然收下了項目材料，但之後就杳無音信。就在余先生快失去信心之時，終於遇見一家表示有興趣的投資公司。這家公司自稱是大型國有企業下屬的風險投資公司，有項目專員、助理、副總、總監，像模像樣，對余先生的項目詢問得很詳細，評價也很好，投資部總監還表示「先做朋友、再做項目」。當時，余先生非常感動，因此投資公司提出要考查項目的真實性，並且按慣例由項目方先預付考察費時，他毫無防備之心。錢寄出去之後不久，余先生發現那家投資公司的電話、投資總監的手機號碼全都變成了空號……

點評很多創業者認為，融資就是別人給錢，不會遇到騙子，因此就有了麻痹思想。其實，詐騙者遠比人們想像的高明，他們利用創業者等米下鍋又急於求成的心態，先是誇口公司規模、專業程度以取得創業者的信任，然後對融資項目大加贊賞，讓創業者覺得遇上了「貴人」，最後借考察項目名義騙取考察費、公關費等，收費後就銷聲匿跡。因此，對創業者來說，融資雖很重要，但找一家正規的投資公司更重要。除了要對投資公司的背景進行全面調查，還需2000要保持警惕的心態，特別是對各種付款要求，多問幾個為什麼，必要時可用法律合同來保障自己的利益。

合作詐騙：餡餅，其實是陷阱

案例李先生開了一家公司，專門從事代理業務，原本以為金錢交易全在上下家，他只要事成後收取代理費，風險不大，沒想到依然「中招」。

一天，李先生接到自稱是湖北振興實業總公司業務經理打來的「合作」電話，委託他作為其公司「拳頭產品」———高分子凈化膜華南地區總代理，並隨後寄來了詳細資料，包括產品介紹說明書、可供產品目錄、組織機構代碼證復印件、高分子凈化膜銷售補充說明書等。李先生看其手續齊全，便在專業網站上發布了相關信息，幾天後便有了「迴音」，廣東某養殖戶來電說急需4000米高分子凈化膜，金額共計27萬元。李先生一算，可賺幾萬元的代理費，這可是「天上掉餡餅」的好事，於是馬上和上家聯系。上家很爽快，答應把一批去汕頭的貨調往廣州，但需立即支付貨款。李先生通知下家後，對方立即派人送來了上萬元的訂金，表示實在太忙，需要李先生幫忙先提貨，事後會加付提貨費。因為不想放棄到手的「肥肉」，李先生幫著提貨並墊付了貨款，可第二天事情全都變了：下家表示暫時不需要這批貨了，而上家的「負責人」怎麼也聯系不上，「餡餅」變成了「陷阱」。

點評這是一個「連當詐騙」的典型案例，行騙對象以從事代理、中介、咨詢等業務的創業者為主。天上不會掉餡餅，如果遇到上下家接踵而來的「好事」，那就要千萬小心了。對付這種騙術，首先要保持良好的心態，然後冷靜地考察上下家。對於上家，要對廠家實力、供貨能力、產品質量等一一了解清楚，特別要抓住一些細枝末節的專業問題，看看其能否對答如流。對於下家，如果碰到那種接幾十萬元的大單子時毫不猶豫的「爽快人」，則要睜大眼睛了。網路詐騙：便捷，行騙也方便案例王先生是在生意場上摸爬滾打了30年的「老供銷」了，最近在某著名電子商務網站上開了個賬戶，開始網上創業。

一次，王先生在網上看到一則信息，某位有著「高資信度」標志的客商低價批量提供優質黃沙，經驗老道的王先生並未急著下手，而是通過工商部門了解供貨商的情況。在確認供貨商的「身份」後，王先生便從下家那裡預收了30％的貨款，按照網上提供的賬號匯了過去，可他等的黃沙船卻遲遲到不了上海，下家又三番五次地催他交貨，一急之下他只好親自前去催貨。到那裡後王先生發現，那家企業確實存在，不過只做鋼鐵貿易，不搞建材，而且從未涉足電子商務領域，至於網上的那家企業，是行騙者盜用了該公司的營業執照復印件後虛構的。最後，由於不熟悉電子商務，「老法師」王先生賠了下家客戶幾十萬元。

點評電子商務雖然有著快捷、便利的特點，但與傳統的交易方式相比，風險更大。一些不法分子正是利用高科技來移花接木，借用正規企業的名號行騙，不少創業者由於不熟悉電子商務的運作模式和特點而上當受騙。其實，網路只是交易的一種媒介，通過網路獲得商業信息後，必須進行網下的考察。特別是業務量大的單子，高利潤的項目往往風險也相對較高，創業者更要小心謹慎，親自走訪是非常必要的，不能僅是坐在家中敲敲鍵盤。有條件的話，可請投資、法律方面的專家把關。此外，目前網路傳銷活動日益猖獗，創業者在網上「沖浪」時要慎入傳銷陷阱。

㈢ 大數據告訴你電商會把假貨發給誰

網上購物的姑娘都是「女諸葛」，鬥智斗勇，36計樣樣拿手。你不把電商玩瘋，電商就把你玩兒瘋。話說現在已進入「大數據」時代，電商陷阱越來越科幻，今天揭露，網上奸商的新玩法。

「看人下刀」，電商玩得更科幻

內幕：你在網上買件大牌化妝品，在訂單提交→發貨之前，系統會查詢分析你在全平台的購物數據（大數據內部共享）：購買均價，常購品牌，退貨率。

如果你同類產品消費傾向絕對大部分在100~200元品牌，系統就判定你沒用過大牌真品，在後台將你備註：低風險，發的貨有30%幾率是高仿貨。如果在你購買記錄里多次購買品牌，就自動分配真品。

不要以為有隱私，你的個人資料，消費傾向早已掌握在所有電商手裡。通過數據系統就能知道你對假貨的反應，能不能識別假貨。就像所有銀行共享的信用卡黑名單，上了黑名單，所有銀行都不同意你的信用卡申請。電商之所有不願意解決信息泄露問題，是因為他不願意放棄收集用戶數據，沒了用戶數據做分析，那共享的數據系統就沒了參考依據，假貨退貨率會遠高於現在。

㈣ 電商如何利用大數據來判斷把假貨發送給誰

比如：你在網上買件大牌化妝品，在訂單提交→發貨之前，系統會查詢分析你在全平台的購物數據（大數據內部共享）：購買均價，常購品牌，退貨率。如果你同類產品消費傾向絕對大部分在100~200元品牌，系統就判定你沒用過大牌真品，在後台將你備註：低風險，發的貨有30%幾率是高仿貨。如果在你購買記錄里多次購買品牌，就自動分配真品。
真相：你的消費記錄，購買記錄，客單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，看人下刀更精準。

㈤ 國家對電商平台上的假貨是怎樣查處的

電子商務平台經營者如果知假售假,明知平台內經營者銷售的商品有侵犯消費者權益行為回而未採取必要答措施，依法與該平台內經營者承擔連帶責任。電子商務法(草案)給電商平台增設了打假的義務，遠離假貨、規范發展的電商平台才可能行穩致遠。

㈥ 電子商務網站數據分析都分析哪些指標，有沒有比較真的的分析系統或者軟體

99click旗下的SiteFlow

㈦ 電子商務數據分析的電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什麼樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那裡，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什麼，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。
2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平台的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和後端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而後端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。有些人關心前端行為數據，也有些人關心後端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和後端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得「走火入魔」的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜裡的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊 量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平台，這是符合常理推斷的。不過就此以後，世界工廠的注冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費「新大陸」的口碑宣傳嗎?事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛 然提升的。對於一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平台以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美 。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買 數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫裡面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
7、電子商務數據分析需注重實戰經驗
以上所談到的電子商務數據分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的數據分析更多的是實戰，網站分析的本質是在了解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好的功能與服務，制定擴展營銷的策略及附加功能的推廣服務等等。

㈧ 電子商務中如何分析用戶的行為數據如何檢驗分析結果的正確性 謝謝了

國際學院的吧