可以预见：随着大数据技术的日趋成熟、产业应用的快速落地、大数据工具的人性化和普及化，大部分职场人通过一个系统的学习过程，都会掌握一定的数据分析能力并应用到具体业务问题的解决。
因此，未来人人都是数据分析师，数据分析能力会成为未来高素质管理和运营人才的必备能力。
一、电商遇见大数据
在大数据的时代，数据在各行各业都已成为了驱动业务增长的关键。而电子商务，作为依托互联网技术的新兴产业，每天都在产生着海量数据，对大数据的应用更加具有天然优势。
电商平台产生的数据类型繁多且数据量大，典型的电商大数据主要包括了浏览数据、支付数据、搜索数据、评价数据等等，广义的电商大数据还可以包括物流数据。对电商大数据进行分析和挖掘，并支持平台进行决策，不仅可以提升购物体验，还能有效地提高企业收益。
电商大数据的主要类型
二、常见的电商大数据场景
那么，当大数据应用于电子商务，将会有哪些应用场景呢：
1.转化漏斗
用户从打开电商平台到最后购买，中间会有一系列步骤，每个步骤之间都有一定的转化率，挖掘这些步骤间的转化率的特征有助于提升商品的销售量。
AARRR模型
2.用户分群
在商业问题上，通常应用聚类分析方法来帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且刻画不同的客户群的特征，针对不同的用户群实现针对性的营销策略。
用户群体标签示意图
3.用户画像
用户画像是目前最热门的电商大数据应用场景之一。用户画像通过算法、用户模型，将用户特征精确到个体，有助于实现电子商务“千人千面”的精准营销。
两个典型的用户画像
三、电商大数据分析案例库介绍
在这个大数据环境下，企业对电子商务专业人才提出了更高的要求，电商行业大数据分析案例库为培养适应企业需求的实践型电子商务专业人才，提供丰富的实战案例。
电商大数据案例库框架
案例库围绕电商行业中的人、货、场三个场景，细化为10个项目实战案例， 40课时。对电子商务运营过程中计划、组织、实施和监控各环节所产生的各类数据，采用适当的统计分析方法和机器学习算法对其进行处理和分析。
案例库所依托的配套工具包括了大数据多维分析平台和大数据挖掘平台，以下是案例分析过程和分析结果的展示：
用户行为分析模型图
流量数据分析仪表盘
四、“未来人人都是数据分析师”
在大数据时代，如何培养出对接未来技术能力要求的高素质人才，打造核心竞争能力的高素质人才，对于院校及教育领域来说是一个必须重视的问题。培养学生的数据分析能力已成为必然趋势，经管类各专业的学生都应该学习一定的数据分析与挖掘实战技能，知道如何运用数据、工具和方法去解决现实业务中的具体问题。
基于对目前的产业和技术现状以及未来发展的分析，Logis立足于管理类高素质专业人才培养，提出“未来人人都是数据分析师”的教育视角，以期能够在这一领域为广大院校、师生提供一体化的高素质人才数据分析能力培养的解决方案。
敬请期待人人都是数据分析师系列推文，我们将陆续阐述管理类人才大数据分析能力养成之路。
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