電商網站的資料分析中主要有訪客量，瀏覽深度，轉化率，詢單量，老客戶的佔比，關鍵看過來的訪客價值比，來了的訪客是否給你帶來真正的價值！及你在電商網上的投入推廣產出比，你的投入的產出比是否成正比

一般而言，資料分析的邏輯是：梳理一件事的目的、流程和邏輯(實際上也就是梳理清楚業務邏輯)——界定出關鍵使用者行為和資料——分析資料找到問題——思考解決方案。

1、定性分析，就是對事物的性質作出判斷，究竟它“是什麼”。比如最近某一個產品的使用者活躍度大幅度提升，而結合該款產品最近的更新情況可知，使用者活躍度之所以大幅提升是該款產品上線了一個新功能導致的。

2、定量分析，是指對事情的數量做出統計，衡量它“有多少”。比如產品優化了登入註冊流程，這一最佳化的效果是怎樣的，帶來了多少新註冊使用者，增長率是多少。

資料分析就是定性分析和定量分析的相互結合，不斷驗證的過程。提出假設、設計方案、分析資料、驗證或推翻假設，最終抽絲剝繭，逐漸接近真相。資料是相互印證的，彼此之間有如透過無形的網路縱橫連線，只需輕輕按動其中一個就會驅使另外一個或一組產生變化。透過資料分析得出的結論，應當能反推出其他資料，或是與其他資料分析得出的結果相一致。

流程：明確目的——拉取資料——處理資料——尋找異常點——得出結論——驗證結論

清楚並理解此次分析的目的是什麼，這就要求先確認分析維度，包括拉取什麼資料、核心變數是什麼、核心變數是否受到其他外界因素的影響：而且很多時候我們需要自己動手從資料庫里拉取相關資料，在儲存資料的時候要儲存拉取出來的資料作為原始資料，保留相應的語句;掌握常用函式。至於尋找異常點、得出結論這兩步，則是需要結合具體的業務才能進行，而驗證結論，則是需要從其他維度去驗證一下結論的可靠性。

以上是關於電商網站資料的一些概括，對於資料分析，需要我們以理性的眼光對待，值得注意的是精細化的運營資料分析工作，思維不能亂，思維亂了，全盤皆亂。因為各家對相關資料定義不同，演算法不同，在對資料進行分析時需要我們看清分析誤區，理順思路，有大概的資料構思之後再做行動；只有這樣才能培養自己嚴謹的邏輯分析能力。