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电商是一个将互联网技术与零售业结合的行业，传统的零售业并没有那么多的数据，但是随着互联网技术的发展和普及，现在已经可以非常轻松地采集数据。
来源：Power BI 电商数据分析与商业智能（第 2 版）零一
业务框架
电商是一个将互联网技术与零售业结合的行业，传统的零售业并没有那么多的数据，但是随着互联网技术的发展和普及，现在已经可以非常轻松地采集数据。因此，这几年数据分析在电商行业中越来越受到重视。阿里巴巴集团在 2015 年提出了大数据赋能商家的战略，通过其广告 BI、生意参谋等数据工具为商家提供决策数据支撑。
电商店铺的运营数据分析分为 3 个模块，即运维数据、行业数据和竞争对手数据，每个模块之间都需要相互参考，如图 3-2 所示。
● 运维数据，即内部数据，是在运营店铺过程中产生的各种数据，如访客数、转化率、销售额等。
● 行业数据，即整个行业大盘的数据，在分析的时候需要将自己的数据与行业数据进行对比。
● 竞争对手数据，即同行对手的相关数据，和行业数据一样，需要将自己的数据与竞争对手的数据进行对比。
是电商零售企业的内部数据架构，整个架构分为 5 层。
第一层：从流量开始产生数据，用户在浏览过程中的各种行为产生了电商数据。流量数据是所有电商数据的源头，没有流量就不用谈数据分析了。
第二层：记录用户点击之后的交易行为，如用户下单产生交易数据、商家发货产生库存数据。
第三层：基于前两层数据的分类、归整，从流量数据和交易数据中清洗出用户数据和商品数据，从库存（仓库）数据中清洗出售后数据。
第四层和第五层：基于前三层数据的分类、归整，整理出财务数据和店铺数据。
图 3-3
图 3-4 是电商数据报表的权限架构图，不同的部门或岗位关心的数据指标不同，而老板或总监需要了解各个部门的 KPI 指标，还要横向了解各个环节，哪个环节出现了问题，就下钻到纵向。
图 3-4
