2、数据收集：从各种渠道收集相关的电商数据，如销售记录、用户行为数据等。
4、数据整理与预处理：将原始数据处理成适合分析的格式，可能包括数据转换、归一化等步骤。
5、探索性数据分析（EDA）：通过图表、统计量等方式对数据进行初步了解和探索。
7、结果解释与报告：解读分析结果，撰写分析报告，并向相关人员汇报。
8、决策支持：根据分析结果提供决策建议，指导业务优化和调整。
A2: 确定分析目标时，应考虑以下几个因素：
- 业务问题：从当前业务中识别出最紧迫或最重要的问题，如提升销售额、优化库存管理等。
- KPI设定：基于业务目标设定具体的性能指标（KPI）来衡量成功标准。
- 确保数据准确性：删除错误或重复的数据条目，避免误导性的分析结果。
- 提高数据质量：通过标准化和格式化数据，使其更便于后续处理和分析。
- 减少噪音：剔除无关或异常值，以便更准确地捕捉到数据的真实趋势和模式。
