电商数据分析师的技能要求跟其他数据分析师没什么区别，大致需要的工作流程主要有以下6个：

二、电商数据分析师必备技能

1、报表能力

电商企业每天需要面对大量的业务数据，且电商环境变化快，准确、实时、好理解的报表有助于团队和管理层及时依据数据做出正确决策；例如，制作电商每日销售报表、活动效果分析报表、库存周转报表等，都需要简洁明了的表达

报表的制作可以使用excel、九数云BI、tableau等工具；其中九数云BI较为简单，基本是拖拉拽即可完成报表制作，并配置了大屏颜色搭配模板可供使用

2、SQL、Python能力

电商企业通常会使用数据库（如MySQL、PostgreSQL）来存储大量的交易、用户、库存等数据。以及经常需要从大量的市场数据中提取大盘数据，用于观测市场趋势和同行竞争情况，需要使用到SQL和python取数、数据建模等；当然取数+清洗的流程也可以使用九数云BI来进行，可以连接数据库、电商平台、excel文件夹等直接取数；再用sql、python等进行补充

3、数据整合、数据清洗

电商数据通常来自多个渠道和平台，包括交易平台、社交媒体、CRM系统等，数据往往是杂乱无章、缺乏一致性的。没有经过清洗的脏数据会直接影响分析结果的准确性，从而导致错误的商业决策。例如，缺失的客户信息、重复的订单数据、格式错误的日期等，都会导致报告和分析的失真；因此需要整合、清洗数据来保证数据的全面性和准确性

这一步骤也可以在九数云BI中进行，九数云BI会自动记录数据整合、清洗的流程，后续同来源、同格式数据就不再需要二次整合清洗了。

4、 数据建模

数据建模是分析师进行深度分析的核心技能，利用回归分析、聚类分析、时间序列预测等技术，帮助电商企业进行销量预测、客户流失预测、库存优化等复杂的分析任务。例如，通过销量预测模型，电商平台可以更好地掌握未来的需求变化，合理安排库存；通过客户流失预测，平台可以提前采取措施挽回潜在流失客户，减少收入损失。

三 、电商数据分析师成长路径

电商数据分析师在初期的时候很容易沦为一个取数工具，从各个平台取数，清洗等，随着业务能力的进阶，可以逐步转型

一开始，电商数据分析师的工作可能停留在数据获取和初步分析以支撑决策，比如做日常销售数据汇总与分析、初步的广告效果分析和客户行为分析等；这些内容较为简单，一般就是进行一些描述性分析；也跟业务绑定不深；

随着工作经验的积累，电商数据分析师逐渐从基础的描述性分析转向更复杂的预测分析和数据建模。通过建立预测模型（例如：销售预测、用户行为预测等），为日常的销售工作提供更深层次的洞察，以便使用数据分析真正为业务赋能，找到新的业务增长点，并拉开与其他公司的差距

在高级阶段，电商数据分析师不仅要完成数据建模，还需要承担更多的战略职责。分析师的工作从技术层面逐渐过渡到管理层次，开始参与跨部门的决策过程，并为公司的长期战略提供数据支持。这一阶段，分析师可能会领导团队，推动公司内的数据文化建设，帮助业务部门理解并依赖数据做决策。

以上就是电商数据分析师的工作流程、必备技能和成长路径了，希望对你有帮助！