電商平臺(tái)數(shù)據(jù)分析實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家電商平臺(tái)擔(dān)任數(shù)據(jù)分析實(shí)習(xí)生。核心工作成果包括完成商品銷(xiāo)售趨勢(shì)分析報(bào)告，通過(guò)構(gòu)建月度銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確率達(dá)85%，識(shí)別出3類(lèi)高增長(zhǎng)潛力商品并推動(dòng)商家優(yōu)化庫(kù)存配置，使目標(biāo)品類(lèi)銷(xiāo)售額提升12%。運(yùn)用SQL從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)提取日均訂單數(shù)據(jù)1.2萬(wàn)條，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與可視化，輸出7份可視化分析報(bào)告。提煉出的可復(fù)用方法論為：通過(guò)RFM模型對(duì)用戶(hù)分層，結(jié)合時(shí)間序列ARIMA模型預(yù)測(cè)銷(xiāo)售波動(dòng)，將分析流程標(biāo)準(zhǔn)化，縮短報(bào)告產(chǎn)出時(shí)間30%。二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程實(shí)習(xí)目的主要是把學(xué)校學(xué)的數(shù)據(jù)分析知識(shí)用到實(shí)際工作里，看看電商行業(yè)數(shù)據(jù)是怎么流動(dòng)的，怎么幫業(yè)務(wù)做決策的。實(shí)習(xí)單位是家挺大的電商平臺(tái)，主要做C2M和標(biāo)準(zhǔn)化商品，用戶(hù)量有上千萬(wàn)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也挺嚇人。實(shí)習(xí)內(nèi)容跟進(jìn)業(yè)務(wù)節(jié)奏走，初期主要是熟悉環(huán)境，跟著導(dǎo)師學(xué)業(yè)務(wù)邏輯，比如怎么劃分品類(lèi)，怎么定義活動(dòng)效果。7月8號(hào)開(kāi)始接觸第一個(gè)項(xiàng)目，是分析618期間的促銷(xiāo)活動(dòng)效果。我負(fù)責(zé)的是PC端和App端流量來(lái)源和轉(zhuǎn)化漏斗分析。用SQL從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)里拉取了活動(dòng)期間每天的UV數(shù)據(jù)，總共有65萬(wàn)條，還包含了渠道來(lái)源、用戶(hù)設(shè)備、下單金額等字段。通過(guò)Python清洗數(shù)據(jù)，然后用Tableau做可視化，最后寫(xiě)報(bào)告。發(fā)現(xiàn)社交渠道帶來(lái)的用戶(hù)留存率比搜索渠道高15%，這個(gè)發(fā)現(xiàn)后來(lái)被運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)用來(lái)調(diào)整了推廣預(yù)算分配。遇到的第一個(gè)困難是剛開(kāi)始不熟悉業(yè)務(wù)，不知道哪些指標(biāo)重要，問(wèn)導(dǎo)師也覺(jué)得得自己先多看看。后來(lái)就開(kāi)始主動(dòng)看往期報(bào)告，琢磨業(yè)務(wù)是怎么運(yùn)轉(zhuǎn)的，慢慢就明白用戶(hù)從看到廣告到最終下單，各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率差異在哪里。第二個(gè)困難是做漏斗分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)中間某個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)缺失挺嚴(yán)重的，有些來(lái)源渠道的用戶(hù)數(shù)對(duì)不上。最后是用補(bǔ)齊邏輯和交叉驗(yàn)證的方法解決了，就是用總用戶(hù)數(shù)減去已知的流失用戶(hù)數(shù)，再跟其他維度的數(shù)據(jù)做比對(duì)，勉強(qiáng)把數(shù)據(jù)填上了。最大的收獲是掌握了電商行業(yè)的常規(guī)分析流程，從需求溝通到數(shù)據(jù)提取，再到可視化呈現(xiàn)，每一步怎么操作心里都有譜了。還學(xué)會(huì)了用RFM模型對(duì)用戶(hù)做分層，這次實(shí)習(xí)用到的模型主要是基于購(gòu)買(mǎi)頻次和金額的簡(jiǎn)化版，但感覺(jué)挺有用的。之前在學(xué)校做項(xiàng)目，數(shù)據(jù)都是模擬的，這次處理的是真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，感覺(jué)真實(shí)世界的數(shù)據(jù)臟得多，但也更值得分析。職業(yè)規(guī)劃上，這次實(shí)習(xí)讓我更確定想往電商數(shù)據(jù)方向走了，特別是用戶(hù)行為分析和營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估這塊，感覺(jué)挺有意思的。雖然實(shí)習(xí)期間學(xué)到了不少東西，但也發(fā)現(xiàn)單位在培訓(xùn)機(jī)制上有點(diǎn)欠缺，比如新人入職后沒(méi)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)培訓(xùn)，很多時(shí)候都得靠自己摸索。另外感覺(jué)崗位給我的任務(wù)深度有限，更多是執(zhí)行層面的，接觸核心分析的機(jī)會(huì)不多。如果能提供更結(jié)構(gòu)化的培訓(xùn)，比如定期組織業(yè)務(wù)分享會(huì)，或者讓實(shí)習(xí)生參與更核心的項(xiàng)目，效果可能會(huì)更好。三、總結(jié)與體會(huì)這八周實(shí)習(xí)，像是在學(xué)校理論和現(xiàn)實(shí)之間搭了一座橋。7月1號(hào)剛進(jìn)公司時(shí)，面對(duì)真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，說(shuō)實(shí)話(huà)有點(diǎn)懵，不知道從哪兒下手。后來(lái)跟著導(dǎo)師做618項(xiàng)目，處理65萬(wàn)條UV數(shù)據(jù)，做流量來(lái)源和轉(zhuǎn)化漏斗分析，才慢慢找到感覺(jué)。記得有一次做RFM模型分析用戶(hù)分層，發(fā)現(xiàn)社交渠道來(lái)的用戶(hù)留存率比搜索渠道高15%，這個(gè)發(fā)現(xiàn)后來(lái)真的被運(yùn)營(yíng)用了，當(dāng)時(shí)心里挺有成就感的。這種把分析結(jié)果直接轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值的感覺(jué)，是學(xué)校里模擬項(xiàng)目給不了的。實(shí)習(xí)最大的收獲，是明白數(shù)據(jù)分析不只是會(huì)用SQL拉數(shù)據(jù)、Python處理數(shù)據(jù)那么簡(jiǎn)單，更重要的是得懂業(yè)務(wù)，知道數(shù)據(jù)背后的含義，怎么用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)，怎么幫業(yè)務(wù)解決問(wèn)題。這段經(jīng)歷讓我更清楚自己想要做什么了。之前可能覺(jué)得數(shù)據(jù)分析師就是調(diào)調(diào)報(bào)表，現(xiàn)在明白得深入分析用戶(hù)行為、評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果，甚至參與業(yè)務(wù)策略的制定，才是更有意思的挑戰(zhàn)。未來(lái)打算在用戶(hù)分層和營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估這塊繼續(xù)深耕，可能去考個(gè)相關(guān)的專(zhuān)業(yè)證書(shū)，把學(xué)到的方法論系統(tǒng)化。看著每天平臺(tái)上成千上萬(wàn)用戶(hù)的訂單數(shù)據(jù)，才真切感受到大數(shù)據(jù)的力量?，F(xiàn)在電商行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)這么激烈，精準(zhǔn)推薦、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)、用戶(hù)生命周期管理，哪個(gè)環(huán)節(jié)做不好都可能虧大錢(qián)。這次實(shí)習(xí)讓我覺(jué)得，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策已經(jīng)是大勢(shì)所趨，未來(lái)得持續(xù)學(xué)習(xí)新的分析方法和技術(shù)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)在用戶(hù)畫(huà)像和流失預(yù)警中的應(yīng)用，才能跟上行業(yè)發(fā)展的節(jié)奏。從學(xué)生到職場(chǎng)人的轉(zhuǎn)變，最大的變化是責(zé)任感。以前做項(xiàng)目，數(shù)據(jù)錯(cuò)了改改就行，現(xiàn)在數(shù)據(jù)直接關(guān)系到業(yè)務(wù)決策，一點(diǎn)馬虎不得。為了確保分析準(zhǔn)確，我花了大量時(shí)間核對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源，學(xué)習(xí)使用更多的驗(yàn)證方法。這八周抗壓能力也練出來(lái)了，以前遇到難題可能就想著求助老師，現(xiàn)在會(huì)先自己查資料、嘗試不同的解決方案，感覺(jué)成長(zhǎng)挺快的。這段實(shí)習(xí)經(jīng)歷，絕對(duì)是