从事互联网工作的人都知道，日常的工作中做的最多的一项就是数据分析，而互联网工作中数据分析做的最多的人就应该是从事电商运营的人了。那么为什么要做数据分析呢？目的有三个：
1、找到运营周期规律
了解历史，是为了更好的预测未来。
2、找到各个分类的特征
了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征；
3、找到异常、极值
了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。
虽然看似非常简单的数据分析，但是却难住不少电商运营人员，不知道怎么去分析？这样的电商运营人员都不能算是一个合格的电商运营。那么我们应该如何去进行数据分析呢？
首先让我们先来了解一下电商运营的五大关键指标：
1、活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；
2、转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类 / SKU 的转化率；
3、留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；
4、复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；
5、GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV *转化率*客单价。
具体分析方法讲解：
第一方法：对照
对照俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做对照，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。
第二方法：拆分
分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。
我们回到第一个思维对比上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，拆分就闪亮登场了。
拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。可见，拆分是分析人员必备的思维之一。
第三方法：降维
是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。
这么多的维度，其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可以降维。成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可以三择二。
第四方法：增维
增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。
我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。这种做法，就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为辅助列。
增维和降维是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。
我们会发现到今天为止，有百分之八十的客户拿到数据之后根本不知道怎么让这些数据发挥价值。数据如果说他值钱，是因为我们可以通过分析数据可以得出公司经营中出现的问题，然后根据这些问题结合公司企业实际发展情况来做出一些决策去解决这些问题。
所以说数据更多的是发现问题，发现商机。如果不能通过数据去发现问题或者商机，那这些数据就是一堆数字，一文不值。在这个方面，数据图表化，大大提升了大家分析数据的能力和效率，通过图表可以很直观的发现增长或者下降的趋势，什么原因导致的，可以通过一层层的数据图表去点击查看。所以数据图表化也是未来企业变大了所必须要做的事情。
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