❶ 京東數據分析工具（三）：如何判斷紅藍海市場及行業前景
電商行業的飛速發展讓如今已知的市場空間變得越來越擁擠。在紅海中，殘酷的競爭也讓紅海變得越發白熱化。而與之相對的，正是代表著新需求、新增長的未知空間。
而為了得到更長遠的發展，企業要做的就是努力去找到那片藍海市場。絕大部分的藍海市場都是由紅海內部衍生拓展出來的，少部分藍海市場則正在等待有人創造並設計出新玩法。不管不以何種方式，一旦我們想要突圍，就必須要用數據來加持，從而做出相對理想的判斷。
那麼如何去判斷紅藍海市場？如何合理預估行業前景？我們要學會利用各種工具去獲取自己想要的數據。
一、鯨參謀【紅藍海分析】
-快速確定細分市場未來潛力
在進入某個市場或拓展某個新市場之前，我們必須提前做好對新市場盡可能全面的了解，找准真正有潛力的市場，即使競爭激烈，也能保持較高增速。
通過圍繞價格帶和成交金額的同比和佔比展開，劃出四象限圖，即可快速定位不同市場的潛力。成交金額佔比代表市場空間和競爭程度，佔比越高，代表市場空間越飽和，競爭越激烈；成交金額同比則代表市場增長態勢，同比越高，說明市場發展趨勢越好。
舉例：以京東大家電行業為例，假如你打算推出一批1500元左右的洗衣機，但通過下方四象限圖，會發現這個價格帶的洗衣機，落在同比低且佔比低的象限內，則說明這個品類當前已經處於成交少、增速也少的時候，證明該市場已經不活躍了。這個時候就要謹慎投入。
但如果你要投入的品類，處於佔比低同比高的情況，就說明這個品類雖然交易不多，但增長勢頭非常強勢，值得提前卡位。結合價格帶水平，更容易了解細分市場的發展現狀與未來發力點。
二、鯨參謀【屬性分析】
-洞察到細分市場的消費趨勢
在了解行業的競爭力情況之後，倘若確定投入資源，那麼就需要進一步了解該市場目前以及未來可能隱藏的流行趨勢，這樣能夠迅速直擊消費者心智，縮短達到目標的時間。
在不同品類會有不同維度的屬性類別，與 【 紅藍海市場分析 】 一樣，通過四象限圖，可以快速找到目前潛力最大的優勢屬性，即消費者群體的需求集中點，並迅速做好新品布局和產品升級。
同樣以洗衣機品類為例，目前洗烘套裝的成交金額較去年增長最快，並且佔比還處於較低的狀態，比較適合企業做好這塊領域的新品布局。
三、鯨參謀【多維度排行榜】
-精準鎖定競爭對手
官方排行榜以及自己的了解上基本都是頭部品牌、頭部店鋪以及熱銷商品，而腰部店鋪無法去對標，也無法明確到底誰是自己真正應該對標的競店和競品。那麼利用鯨參謀的電商數據可以聚焦於細分市場，TOP100的品牌、TOP200的店鋪一覽無余，還可以通過「搜索」功能更有針對性地查看店鋪和商品的排名情況，了解到不同市場的競爭態勢。
可以通過了解和自己相似定價的同行中，當前銷售情況較好的店鋪和商品有哪些，進而分析對方的運營策略，做好應對方案；也可以從不同產品風格、布局等多維度數據中看到同行的表現，幫助店鋪進一步做好渠道的精細化運營。
❷ 京東店鋪查數據怎麼查博士店長查詢的坑產金額代表了什麼呀
商智內有行業數據可以查詢
商智內可以查詢各項數據的指數：指數可以換算，根據你自己產品的指數來換算
指數換算：假設你產品的搜索指數是 5000、你商智後台實際的訪客數據是800
指數換算公式：800除以5000等於0.16
競品的搜索指數是 6000、那麼競品計算公式就是6000乘以0.16等於960這個就是競品的訪客數據 這個只可作為參考
坑產=產品100元成交10人那麼計算公式就是100*10=1000元
那麼坑產就是1000元 坑產屬於也叫：GMV
滿意請採納，不懂請追問，碼字不易！
❸ 電商數據分析需要哪些工具呢
不管是剛畢業的，還是之前從事別的行業想要轉到互聯網行業的人來說，如果能順利搞定面試中的案例分析 (case analysis)，基本就成功了一大半。
❹ 京東網店數量怎麼看
使用「市場洞察」系統。京東網店數量，可以使用「市場洞察」系統，京東商家就能查看到整個行業的大盤數據，包括銷量、銷額、均價、品牌數量、店鋪數量、動銷商品數及各個維度的環比變化情況。京東，中國自營式電商企業，創始人劉強東擔任京東集團董事局主席兼首席執行官，旗下設有京東商城、京東金融、拍拍網、京東智能、O2O及海外事業部等。
❺ 京東分享 企業大數據的新認識與應用
京東分享：企業大數據的新認識與應用
大數據和我們每個人日常生活已經非常緊密地聯系在一起了。
隨便舉個場景的例子，比如說，早上醒來的時候我通過智能手錶的數據，發現昨晚的睡眠質量並不是太好，早上洗臉刷牙吃過早飯，步行1000多步來到六道口地鐵刷卡坐地鐵，兩站3塊錢到達奧林匹克公園，在地鐵上我通過京東手機客戶端發現一雙我之前瀏覽過的Nike籃球鞋降價了，京東將這條商品信息主動推送過來，我立馬下單購買，節省了100多塊錢，並且我把這條信息通過微信分享到了朋友圈。
在這個過程中，我個人生產了睡眠數據、步行距離數據、地鐵刷卡消費數據、地鐵起點終點地理數據、京東購物數據、微信朋友圈數據，所以作為大數據生產者我一下子生產了這么多數據。而作為大數據消費者，在我以後瀏覽京東商城或app的時候，系統可能會向我推薦改善睡眠智能的枕頭、籃球鞋或與籃球鞋相關的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息後，他們也可能因為我的分享而去購買。
而我們生產的這些數據，企業尤其是互聯網公司拿到後，通過數學統計和挖掘的演算法將其進行聚類、拆分和預測得到更多相關數據，通過這些數據對我們每個人進行標簽化的描述。如性別，婚姻狀況，興趣愛好，收入情況，是否喜歡運動，促銷敏感度等等，這樣就得到了我們每個人的很多屬性，如人口基本屬性、購買能力、行為特徵、社交網路、心理特徵、興趣愛好等等。
企業掌握了這些數據之後，他們如何來利用這些數據呢？是通過這些數據來做營銷，如精準營銷，廣告的精準投放，商品的精準推薦？還是通過這些數據精細化企業內部運營管理？又或是通過這些數據改善生產工藝流程、指導產品的二次研發？那就看企業大數據修行的層次了。大數據應用的好，可以真正提升到戰略高度，用的不好，大數據也就是錦上添花，可有可無的東西。
按照數據挖掘的聚類思維，企業數據可以分為內部數據和外部數據，內部數據又可以簡單分為財務數據和供應鏈數據（大供應鏈概念）。當然不同行業的企業經營內容差別很多，如金融行業，涉及到投資、融資、現金管理等財務方面可能多一些，涉及到供應鏈很少，而生產製造或流通服務行業，涉及供應鏈的數據就會多一些。
財務數據主要是以財務報表，尤其是財務發布的三大報表為主，資產負債表、利潤表以及現金流量表。之後是總帳，總帳裡面記賬會涉及到科目、科目不夠用我們也會設置輔助核算，還有大多企業每年都會做預算，預算大多也是圍繞財務指標制定的，或者是以財務預算為主倒推業務預算。當然財務管理中其中一大塊還有資金管理。
供應鏈的數據種類就會更多一些，從供應鏈上游的供應商到下游的消費者，包括采購，倉儲，物流，生產，銷售，售後等數據。當然每個環節我們還是可以再進一步去細化。
另外，相信沒有一家是自己關起來門來做生產，做營銷的，都要積極地去參考外部數據，這其中就包括國家政策、經濟環境、股市行情、競爭對手、主要原材料價格等。
大數據整體架構大多數企業應該實施了BI系統或報表自動化系統，如果這些系統是由乙方單位負責規劃建設，他們在規劃或者實施過程中制定的系統方案架構圖無非就是分三個層次頂多四個層次。
從下往上說，第一個層次元數據層或者數據源層，就是我們業務應用系統的數據，財務，供應鏈，人力資源，預算等等。
第二層次叫做大數據存儲層，就是把下面每個層次的數據源採集到一個數據倉庫裡面去，之後就到了第三個層次，分析模型層，基於數據倉庫構建分析模型，有的方案甚至將分析模型層直接省略掉，直接到了最後一個層次數據展示層，將分析模型中的數據展示出來。根據筆者多年從業經驗，這樣的組織形式頂多稱之為BI系統，還不能稱之為大數據系統。
京東大數據並不是一個單獨的系統或產品，京東大數據應用已經融入到每個業務應用系統當中了。我們的大數據採集平台在不影響系統或產品效率以及客戶體驗的前提自動將所有數據定時、實時採集到Hadoop平台上，以大數據平台為核心，將經過加工、處理、分析和挖掘後的結果分發後各個業務系統以及數據產品中，如商城、采銷、數據羅盤、領航等。下圖僅供參考：
企業大數據應用層次不是每家企業都是京東，也不是每家企業都是互聯網公司，不是每家企業的業務都必須需要大數據的支撐。在滿足自己業務需求的前提下，企業是不是也能玩一玩小數據應用呢？答案是肯定的，大數據應用也是可以分層次的，每個層次滿足企業對數據不同層次的需要。大致分為5個層次，每個層次是逐級遞進的關系。
1.業務監測
這是大數據應用的初級階段，即傳統的DW/BI階段。在這個階段，企業部署商業智能(BI)解決方案，其實就是一套自動化報表系統，用以監測現有業務的運行狀況。
業務監測，有時也被稱為業務績效管理(Business Performance Management)，指企業使用基本的分析手段，來預警業務運行低於或高於預期的情況，並自動發送相關警示信息給相應業務和管理人員。企業業務和管理人員可以根據之前制定的預警規則，提前掌握業務經營情況，實現提前預警，幫助他們有針對性、有預見性的採取一些措施和手段，來防範於未然。
這個階段最關鍵有兩個要點，一個是預警規則的設計，經常採用的方法包括參照方法(同期比較、同類營銷活動比較、同業標桿比較)或指標方法(品牌開發、客戶滿意度、產品績效、財務分析)，指標分析法就是選擇合理的指標，當然這里合理指標的選擇說起來容易，其實做起來也要費一番腦筋的，給大家舉個我之前碰到的例子，當時是給一個做離散製造的企業做方案設計，他們在庫存管理方面績效考核一個非常重要的指標就是存貨周轉率或存貨周轉天數，這本來是一個非常正常也是經常使用的指標，但是這家單位的庫存管理存在假出庫、假入庫的情況，這種情況就造成了存貨周轉率這個績效指標看起來非常好看，後來我們經過考慮改用動銷比，存銷比作為指標，將庫存指標和銷售指標聯合起來組合使用，就避免了假出庫、假入庫的情況。舉這個例子的目的，就是想說明我們在做業務監控的時候，指標選擇很重要，既要准確、公正地反映出該塊業務運營情況，同時還要避免人為造假的情況。
2.業務洞察
業務洞察意味著系統不只是提供數據報表，而是「智能」報表或「智能」儀表盤，需要根據歷史數據進一步預測、挖掘出我們通過前面多維分析還不知道的一些數據了。
比如說，筆者以前在給杭州某家連鎖酒店做項目的時候，我們需要根據該酒店在全國范圍內投資過酒店的經營情況數據來做些更好玩的東西出來，如我們需要根據之前投資過的酒店的裝修投入情況，不同檔次當前出租率，酒店餐飲部門的上座率和翻台率，營業收入，成本費用以及當地城市競爭對手酒店情況來預測新投資一家酒店的投資回報率和投資回收期。另外，還有就是財務分析中經常會用到的杜邦分析，簡單說下杜邦分析，杜邦分析就是從財務的角度對整個企業財務績效情況進行綜合分析的一個模型，他基本原理就是頂端是ROE，針對ROE我們可以分解為ROA×權益乘數，ROA又可以分為銷售凈利率×資產周轉率，之後再次分解，最後成一個全是財務指標的樹形結構。由於這些財務指標都是通過財務報表項目，會計科目和輔助核算計算出來的，所以他們之間存在著非常緊急的邏輯關系，這樣的話，我們可以計算一些技術手段實現模擬預測，如做下一年預算或規劃的時候，想讓某些財務指標達到什麼水平，我們事先將其進行調整，和他相關的指標也會聯動，比如將凈利潤提高1%，銷售收入、營銷成本、管理費用等其他指標就需要達到什麼程度?這樣可以幫我們做到事先預測，更好地做規劃和預算。
當然這個階段可以做預測的還有很多，比如零售行業，大多品類的銷售是有銷售周期的，基於銷售周期我們可以對銷售進行預測。也可以根據歷史用戶對不同營銷方式的響應程度、營銷費用、營銷商品以及營銷效果之間的關系，較為准確的鎖定目標人群進行有針對性的營銷，提高營銷效率，降低營銷成本。
3.業務優化
業務優化對於絕大多數企業來說還是很具備吸引力的，這也是很多企業日思夜想的目標。其實在這個階段我們可以一步步來，一點點來做，至少企業是有能力將分析技術嵌入到業務運營之中。這里舉個我們之前給傳統企業做過一個案例，像大多數企業一樣， 這家企業也有ERP系統，在采購環節，我們可以將供應績效模型引入進來，當然這個供應商績效模型可能要考慮的因素會比較多，如供貨質量、供貨效率，次品率，售後服務等等很多因素，采購人員在進行采購的時候可以根據供應商績效模型自主選擇合適的供應商，這是一個例子，另外還可以將主要原材料的市場價格進行實時接入到采購界面，讓采購管理人員可以自己掌握采購周期，合理安排采購計劃。
在零售行業我們都知道，商品和商品之間，用戶和用戶之間，用戶和商品之間是存在著很強的關聯關系，就像大夥常說啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。這里可以大家稍微說下，大多電商是怎麼做的，我們通過這些商品在被購買的記錄中找出每兩個商品之間的關聯關系，這種關聯關系並不是對等的，比如說購買了手機的用戶一般也會同時購買手機殼，而買手機殼的人不一定也買手機，這就說明手機和手機殼之間是有關系的，而且是強關系。手機殼和手機之間關系是弱關系，這里關系的強弱我們用系數來說明。所以商品和商品之間的這種關系，我們就形成一個商品模型。基於這個商品模型，我們就可以更好向用戶推薦他瀏覽過、購買過、收藏過、評論過的商品了。說完商品，我們再說用戶，用戶通過類似的瀏覽行為，搜索行為，評論行為以及購買行為，我們可以找到用戶和用戶之間的關系。基於用戶之間的行為關系，我們可以向用戶推薦其他和他相關度很強的用戶購買或感興趣的一些商品。這也就是好多互聯網公司做廣告推薦，商品推薦，促銷信息推薦等常用的做法。
4.數據盈利
數據盈利也就是我們經常談到數據變現，數據盈利的一種方式就是數據產品化。目前有很多數據服務類公司，可以採集到移動端游戲， app使用情況，用戶行為等數據，通過他們數據挖掘和分析的技術，再通過產品或服務的行為進行輸出即可實現變現的目的。另外，手機廠商，如小米、華為等，他們都擁有幾億的活躍用戶，掌握一手用戶在手機的行為數據，甚至包括支付數據。能變現的方面就有很多了，限制他們的就是他們的想法了。另外也越來越多的傳統廠商將產品數據化了，如汽車+大數據 變成了特斯拉，家居+大數據變成了智能家居，當然這里能舉的例子還有很多。
5.業務重塑
業務重塑應該是大數據成熟度模型的最高階段。在這個階段，某些企業希望利用對客戶使用方式、產品效能行為及總體市場趨勢的分析，將商業模式轉換到新市場的新服務，例如：京東的新開展的業務，京東金融、京東智能。此外，我們可以發揮一下想像力，BAT有哪些業務是以主營業務數據為基礎開拓出來的，是不是能想到很多？
中國乃至世界真正擁有大數據的企業不多，我們是幸運的，擁有電商全價值鏈的大數據，如何挖掘這座金礦？限制我們的只有我們自己的想法。
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❻ 京東網購平台分析方法是什麼
首先要構建電商數據分析的基本指標體系，主要分為8個類指標，即：
1. 總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。
2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3. 銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。
4. 客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售，有點像啤酒和尿布的故事。
6. 市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。
7. 風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題
8. 市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整
以上總共從8個方面來闡述如何對電商平台進行數據分析，當然，具體問題具體分析，每個公司的側重點也有所差異，所以如何分析還需因地制宜。
❼ 京東經濟環境分析的數據來源
你好，京東經濟環境分析的數據來源？京東經濟環境分析的數據來源有:通過媒體（電視、廣播、報紙、雜志等）了解世界經濟動態與國內經濟大事。政府部門與經濟管理部門，省、市、自治區公布的各種經濟政策、計劃、統計資料和經濟報告，各種統計年鑒，如《中國統計年鑒》《中國經濟年鑒》《經濟白皮書》等。各主管公司、行業管理部門收集和編制的統計資料。預測、情報和咨詢機構公布的數據資料。部門和企業內部的原始記錄。國家領導人與有關部門、省市領導報告或講話中的統計數字和信息等，請參考！
❽ 京東商城的行業分析SWTO分析法
把京東商城的內部因素 （sw ）和外部因素（to）進行分析 也就是對京東商城自身存在的 S（優勢）、W（劣勢）和對京東商城相關的外部因素 T （威脅）、O（機會）進行分析！進而對決策提供依據！
❾ 詳細的京東的宏觀環境分析。（分別從政治、經濟、文化、科技方面）
首先京東商城是一家企業不涉及政治，唯一和政治有關系的就是國家政策會對各行各業產生一定的影響當然也包括京東商城。第二;京東商城是一家從事網路銷售的集團，當然生意會有起伏，絕對不會是永遠盈利，至於文化我對京東不甚了解，但是從其客服人員的素質可觀一二，京東客服人員給我的印象不是非常好，沒有耐心，我分析可能是工作壓力大導致的，科技方面我一無所知，所以我就對我能直接或間接地了解到京東商城談一下我的看法，僅供參考！一個企業要發展他必須至少有市場部門，客服部門，售後跟蹤部門等等！你可以從以下幾個方面進行分析：一是否有市場調查部門或相關職位二：是否有銷售部門，採用了哪幾種形式的銷售，如果是電話銷售，對客戶信息又了解多少，是否全面，接通率如何，通話時長能否保證，通話效果如何，客戶意向程度如何等等！
三：其硬體設備是否完善，各部門銜接如何。
四;是否有應急反應機制，比如客戶突然要求速遞，在多長時間內送達，相關部門是否做好了准備滿足客戶的要求而不是客服人員去給客戶費盡口舌徒勞無功的解釋原因.
五：員工素質
六：人力資源是否充沛
七：公司總負責人對企業員工的要求和對企業發展的期望，是不是真的希望把企業做大做強而又是否真的做了。
八;思想比較現實的員工占員工總人數的比例是否超過了80%。如果是的話，你就沒有必要繼續留在該企業！