電子商務(wù)電商電商數(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，我在一家電子商務(wù)公司擔(dān)任電商數(shù)據(jù)分析實(shí)習(xí)生。通過(guò)8周實(shí)習(xí)，我負(fù)責(zé)整理并分析平臺(tái)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，產(chǎn)出每周銷(xiāo)售報(bào)告，涵蓋用戶(hù)行為、產(chǎn)品熱銷(xiāo)度、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果等模塊。核心工作成果包括：通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像分析，識(shí)別3類(lèi)核心消費(fèi)群體，推動(dòng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率提升12%；運(yùn)用Python對(duì)歷史訂單數(shù)據(jù)清洗，構(gòu)建銷(xiāo)售額預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確率達(dá)85%，為庫(kù)存管理提供決策支持。期間，我將課堂學(xué)習(xí)的SQL、Excel高級(jí)功能、Python數(shù)據(jù)可視化技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際工作中，掌握了通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化的完整流程，并形成可復(fù)用的用戶(hù)分層分析框架。二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程1.實(shí)習(xí)目的開(kāi)始實(shí)習(xí)前，我的目標(biāo)是把學(xué)到的數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)用上，看看電商行業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)是怎么運(yùn)轉(zhuǎn)的，特別是怎么靠數(shù)據(jù)做決策。8周時(shí)間，想摸清電商數(shù)據(jù)從收集到分析再到出報(bào)告的整個(gè)流程，順便提升下自己的數(shù)據(jù)處理能力和業(yè)務(wù)理解力。2.實(shí)習(xí)單位簡(jiǎn)介我在一家做平臺(tái)模式電商的公司實(shí)習(xí)，主要業(yè)務(wù)是連接商家和消費(fèi)者。公司不大，但數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)挺明顯，好多業(yè)務(wù)決策都得靠數(shù)據(jù)分析結(jié)果說(shuō)話(huà)。我所在的部門(mén)是商業(yè)分析部，平時(shí)就是做銷(xiāo)售數(shù)據(jù)監(jiān)控、用戶(hù)行為分析、活動(dòng)效果評(píng)估這類(lèi)活兒。3.實(shí)習(xí)內(nèi)容與過(guò)程開(kāi)始那陣子，主要是熟悉環(huán)境，學(xué)公司的數(shù)據(jù)系統(tǒng)怎么用。公司用的是一套自建的BI系統(tǒng)，還有用Python跑數(shù)據(jù)的腳本。我跟著帶我的師傅，先從整理歷史訂單數(shù)據(jù)開(kāi)始，主要是清洗臟數(shù)據(jù)，比如處理缺失值、異常值。7月5號(hào)到10號(hào)，我花兩天時(shí)間把過(guò)去半年的訂單表整理干凈，用SQL導(dǎo)出數(shù)據(jù)到Excel，發(fā)現(xiàn)有個(gè)別訂單金額異常高，一查是系統(tǒng)錄入錯(cuò)誤，后來(lái)跟IT部門(mén)提了個(gè)修改建議，他們后來(lái)在系統(tǒng)里加了校驗(yàn)。后來(lái)我開(kāi)始接手每周的銷(xiāo)售報(bào)告。每周五下午，我得把當(dāng)周的銷(xiāo)售額、用戶(hù)增長(zhǎng)、轉(zhuǎn)化率這些指標(biāo)算出來(lái)。比如7月15號(hào)那周，我做了個(gè)用戶(hù)畫(huà)像分析，發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)力最強(qiáng)的群體是25到30歲的女性，她們對(duì)某個(gè)新品的點(diǎn)擊率比平均水平高15%。這個(gè)發(fā)現(xiàn)后來(lái)被運(yùn)營(yíng)組用來(lái)調(diào)整廣告投放策略，效果還真不錯(cuò)。我還參與了一個(gè)促銷(xiāo)活動(dòng)的效果評(píng)估，用A/B測(cè)試的方法，對(duì)比了不同優(yōu)惠券的核銷(xiāo)率，最后建議主推那個(gè)滿(mǎn)減的，結(jié)果轉(zhuǎn)化率比原來(lái)高8%。4.實(shí)習(xí)成果與收獲8周下來(lái)，我獨(dú)立做了大概20份數(shù)據(jù)報(bào)告，其中幾份被業(yè)務(wù)部門(mén)拿去跟管理層匯報(bào)了。最大的成就是那個(gè)銷(xiāo)售額預(yù)測(cè)模型，我用了過(guò)去一年的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，用Python的線(xiàn)性回歸跑了一下，準(zhǔn)確率85%，雖然不算特別高，但比之前同事用的簡(jiǎn)單規(guī)則法強(qiáng)不少。這個(gè)模型后來(lái)給供應(yīng)鏈部門(mén)參考，幫他們優(yōu)化了備貨量。最大的收獲是學(xué)到了怎么把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)洞察。以前覺(jué)得數(shù)據(jù)分析就是畫(huà)個(gè)圖，現(xiàn)在明白得把數(shù)據(jù)跟業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合才重要。比如有一次算出來(lái)某個(gè)渠道的ROI特別低，但仔細(xì)一看，原來(lái)是因?yàn)槟嵌螘r(shí)間平臺(tái)給這個(gè)渠道的流量?jī)A斜特別大，所以雖然錢(qián)花得多，但訂單量也上去了，單純看ROI其實(shí)挺誤導(dǎo)人的。后來(lái)我改了分析邏輯，加上了流量成本這塊兒，業(yè)務(wù)同事才明白咋回事。5.問(wèn)題與建議實(shí)習(xí)里遇到最大的困難是剛開(kāi)始不知道怎么跟業(yè)務(wù)部門(mén)溝通。有時(shí)候我算出來(lái)的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)同事看不太懂，或者他們問(wèn)的問(wèn)題跟我分析的方向跑偏了。7月8號(hào)那天，運(yùn)營(yíng)組同事讓我算算為啥某個(gè)活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率上不去，我直接用Excel做了個(gè)漏斗圖，結(jié)果他們說(shuō)你得看看競(jìng)品在干嘛，我這才明白得先得了解業(yè)務(wù)背景。后來(lái)我學(xué)會(huì)了先問(wèn)清楚他們的需求，再給建議，效率高多了。不過(guò)，公司這邊也有點(diǎn)問(wèn)題。比如部門(mén)內(nèi)部沒(méi)怎么搞培訓(xùn)，我學(xué)BI系統(tǒng)那會(huì)兒，好多功能都是自己摸索的，花了不少時(shí)間。另外，崗位匹配度上，我其實(shí)更想碰些用戶(hù)增長(zhǎng)這塊的活兒，現(xiàn)在主要還是做銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，跟我的興趣不太一樣。建議公司可以考慮搞點(diǎn)新人培訓(xùn)計(jì)劃，比如每周給個(gè)數(shù)據(jù)分析案例做，或者讓實(shí)習(xí)生輪崗幾天，這樣對(duì)我們和公司都好。三、總結(jié)與體會(huì)1.實(shí)習(xí)價(jià)值閉環(huán)這8周實(shí)習(xí)，讓我把學(xué)校里學(xué)的那些理論框架，像用戶(hù)行為分析、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型，真的用到了實(shí)際業(yè)務(wù)里。7月15號(hào)做的那個(gè)用戶(hù)畫(huà)像分析，直接幫運(yùn)營(yíng)組調(diào)整了廣告投放，轉(zhuǎn)化率提高15%的事，讓我特別有成就感。從拿到原始數(shù)據(jù)，到清洗、分析、可視化，最后形成報(bào)告給業(yè)務(wù)部門(mén)看，整個(gè)流程我跑了一遍，這比課本上光講概念強(qiáng)太多了。最讓我覺(jué)得值的是，我算出來(lái)的數(shù)據(jù)真的被用上了，這說(shuō)明了我的工作是有意義的。2.職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)這次經(jīng)歷讓我更清楚自己想做什么了。以前我對(duì)數(shù)據(jù)分析挺模糊的，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)我其實(shí)更喜歡做用戶(hù)增長(zhǎng)這塊，感覺(jué)跟做產(chǎn)品、做運(yùn)營(yíng)結(jié)合得更緊密。實(shí)習(xí)里我參與的那個(gè)活動(dòng)效果評(píng)估，算出滿(mǎn)減優(yōu)惠券比直降更劃算，最后被采納了，這讓我覺(jué)得很有趣。所以接下來(lái)我打算深鉆一下用戶(hù)增長(zhǎng)相關(guān)的知識(shí)，看看能不能考個(gè)相關(guān)的證書(shū)，比如增長(zhǎng)分析方向的，以后求職的時(shí)候能更突出這塊能力。3.行業(yè)趨勢(shì)展望我在實(shí)習(xí)里也感受到，現(xiàn)在電商行業(yè)數(shù)據(jù)越來(lái)越重要，好多公司都在搞數(shù)據(jù)中臺(tái)，就是要讓數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)更順暢，分析結(jié)果能更快指導(dǎo)業(yè)務(wù)。我用的那個(gè)BI系統(tǒng)，好多功能都是實(shí)時(shí)算的，比如看某個(gè)商品實(shí)時(shí)銷(xiāo)量、用戶(hù)訪問(wèn)路徑這些。我覺(jué)得以后要是想做電商數(shù)據(jù)分析，光會(huì)SQL、Excel肯定不夠，還得懂點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)，像用戶(hù)分群、流失預(yù)測(cè)這些，肯定得靠模型。行業(yè)變化這么快，我以后得持續(xù)學(xué)，不然很快就被淘汰了。4.心態(tài)轉(zhuǎn)變以前在學(xué)校做項(xiàng)目，數(shù)據(jù)錯(cuò)一點(diǎn)、結(jié)果差點(diǎn)都無(wú)所謂，現(xiàn)在可不行。7月20號(hào)那天，我算錯(cuò)了某個(gè)渠道的ROI，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)組以為轉(zhuǎn)化率特別差，后來(lái)我趕緊跟師傅一起改了數(shù)據(jù)，解釋清楚是統(tǒng)計(jì)口徑問(wèn)題，才沒(méi)造成太大影響。這事兒讓我明白，現(xiàn)在做數(shù)據(jù)得特別細(xì)心，還得有責(zé)任心，出了錯(cuò)就得趕緊補(bǔ)救。這8周也練了我的抗壓能力，比如每周五下午趕報(bào)告那會(huì)兒，得同時(shí)處理好幾件事，還得保證質(zhì)量，確實(shí)挺鍛煉人的。5.未來(lái)展望這次實(shí)習(xí)最大的收獲不是會(huì)了什么新工具，而是讓我明白，做數(shù)據(jù)分析最終還是要服務(wù)于業(yè)務(wù)，得跟業(yè)務(wù)部門(mén)打成一片。以后不管是做哪個(gè)方向，都得加強(qiáng)溝通能力。我打算下學(xué)期選幾門(mén)數(shù)據(jù)可視化、A/B測(cè)試這些課，把這塊補(bǔ)上。而且我打算多看些行業(yè)報(bào)告，比如看下《36氪》或者艾瑞咨詢(xún)發(fā)的，了解電商行業(yè)的新玩法、新趨勢(shì)，這樣以后面試的時(shí)候也能跟面試官聊點(diǎn)實(shí)際的?？傊@次實(shí)習(xí)讓我成長(zhǎng)不少，以后的路該怎么走，心里大概有譜了。四、致謝