在竞争激烈的电商行业，数据驱动决策变得至关重要。电商数据分析师要学什么才能脱颖而出，成为企业不可或缺的人才？本文将深入探讨电商数据分析师需要掌握的核心技能和知识体系，助你在电商行业大放异彩。

一、数据处理与分析能力

数据处理和分析能力是电商数据分析师要学什么的核心。电商行业产生海量数据，包括用户行为数据、商品销售数据、营销推广数据等。分析师需要具备从海量数据中提取有价值信息的能力，为业务决策提供支持。

具体来说，数据处理与分析能力包含以下几个方面：

• 数据收集与清洗： 能够使用各种工具和方法收集电商平台、数据库、API等来源的数据，并对数据进行清洗、去重、转换等处理，确保数据质量。
• 数据探索与分析： 运用统计分析、数据挖掘等方法，探索数据内在规律，发现潜在问题和机会。例如，分析用户购买行为、商品销售趋势、营销活动效果等。
• 数据建模与预测： 建立数据模型，预测未来趋势，为业务决策提供支持。例如，预测商品销量、用户流失率等。

二、统计学和数据建模

掌握统计学原理和数据建模方法是电商数据分析师要学什么的重要组成部分。统计学为数据分析提供了理论基础，而数据建模则可以将数据转化为可操作的业务洞察。

核心技能包括：

• 描述性统计： 掌握均值、中位数、标准差等基本统计概念，能够对数据进行描述性分析。
• 推论性统计： 了解假设检验、置信区间等推论性统计方法，能够进行数据推断和验证。
• 回归分析： 掌握线性回归、多元回归等回归分析方法，能够建立预测模型。
• 分类算法： 熟悉决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等分类算法，能够进行用户分群和行为预测。

三、数据可视化与BI工具

数据可视化是将数据转化为易于理解的图表和图形的过程，而BI工具则提供了数据分析和可视化的平台。电商数据分析师要学什么？掌握数据可视化和BI工具是高效沟通数据分析结果的关键。

需要掌握的技能包括：

• 数据可视化原则： 了解数据可视化设计原则，能够选择合适的图表类型，清晰地展示数据。
• BI工具使用： 熟练使用Tableau、Power BI、九数云BI等BI工具，进行数据分析、可视化和报表制作。
• 报告撰写能力： 能够撰写清晰、简洁的数据分析报告，将分析结果有效地传达给业务部门。

四、编程与自动化工具

编程能力可以帮助数据分析师更高效地处理数据、进行分析和自动化报告生成。电商数据分析师要学什么？掌握至少一种编程语言是提升工作效率的有效途径。

建议掌握的技能包括：

• SQL： 熟练使用SQL进行数据查询和处理。
• Python/R： 掌握Python或R语言，用于数据清洗、分析、建模和报告自动化。

五、电商业务理解与行业分析

仅仅掌握数据分析技能是不够的，电商数据分析师要学什么？深入理解电商业务和行业趋势才能更好地将数据分析应用于实际业务场景。

需要了解的知识包括：

• 电商平台规则： 熟悉主流电商平台（如淘宝、天猫、京东、亚马逊等）的规则和运营模式。
• 电商业务流程： 了解电商的各个环节，包括选品、采购、库存管理、营销推广、订单处理、售后服务等。
• 行业指标体系： 掌握电商常用的指标体系，如转化率、复购率、客单价、ROI等。
• 行业趋势分析： 关注电商行业的发展趋势，了解新兴技术和商业模式。

六、沟通表达与业务支持

数据分析师需要与业务部门进行沟通，理解业务需求，并将分析结果有效地传达给他们。因此，良好的沟通表达能力也是电商数据分析师要学什么的关键。

需要具备的能力包括：

• 需求沟通： 能够与业务部门沟通，清晰地理解他们的需求。
• 报告呈现： 能够将数据分析结果以清晰、简洁的方式呈现给业务部门。
• 业务支持： 能够根据数据分析结果，为业务部门提供决策建议。

七、掌握跨境电商数据分析的特殊技能

对于跨境电商数据分析师而言，还需要掌握一些特殊的技能，以应对跨境电商的复杂性。

• 汇率与利润测算： 跨境电商涉及多种货币，数据分析师需结合实时汇率波动、物流成本、平台佣金，准确测算产品的盈利能力。
• 广告投放与销售分析： 跨境电商广告渠道多样，报告数据分散，数据分析师需取数、分析能让广告ROI更全面被评估。
• 供应链与客户管理： 跨境电商物流链条长，涉及到国内仓、海外仓、头程、尾程等等，库存管理难度大。

八、利用九数云BI提升电商数据分析能力

电商数据分析师要学什么？除了上述技能，掌握一款强大的BI工具可以事半功倍。九数云BI 是一款高成长型企业首选的SAAS BI工具，它能帮助电商数据分析师更高效地完成数据分析工作，从数据中发现更多价值。

• 多渠道数据整合： 九数云BI 可以连接电商平台后台、ERP、WMS、CRM等多个数据源，将分散的数据整合在一起，提供全面的数据分析视角。
• 强大的数据处理能力： 九数云BI 提供了丰富的数据处理功能，例如数据清洗、数据转换、数据聚合等，帮助分析师轻松处理复杂的数据。
• 灵活的数据可视化： 九数云BI 提供了多种可视化图表类型，例如柱状图、折线图、饼图、地图等，帮助分析师将数据以直观的方式呈现出来。
• 自动化报告生成： 九数云BI 支持自动化报告生成，分析师可以根据需要自定义报告模板，定期生成报告，节省时间和精力。
• 数据预警： 通过九数云BI设置合理的预警机制、动态调整阈值，数据预警功能能够帮助企业及时的发现运营中所遇到的问题，提升业务运营效率，更敏捷地应对各种挑战，实现高效稳定的业务运营。

例如：

• 客群数据分析： 了解自己目标客户群体以及已购用户的特征，通过九数云BI分析客户的地理位置、性别、年龄、消费偏好，构建精准的客户画像；通过RFM模型来划分客户群，重点挖掘高价值客户，跟踪客户的活跃度和生命周期，以制定不同阶段的促销和挽回策略，提升客户留存。
• 动态日期设置： 简单拖拽即可将最近7天的关键指标和趋势创建为折线图、柱状图等。

总结

在电商行业，数据分析师扮演着至关重要的角色。想要在电商行业大放异彩，电商数据分析师要学什么？ 需要掌握数据处理与分析、统计学和数据建模、数据可视化、编程与自动化工具、电商业务理解与行业分析、沟通表达与业务支持等多方面的技能和知识。同时，善于利用BI工具，如九数云BI，可以更高效地完成数据分析工作，为企业创造更大的价值。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问 九数云官网，免费试用体验。