不管是电商店铺的管理者还是基础的运营人员，都有着共同的目标，即用科学的方法提高资源利用率，力求以有限资源尽可能多地提高销售额。在这个目标下，一线运营人员需要更加有效的数据化工具来追踪店铺每日具体的销售情况。在这里分享一个电商销量数据分析方法，保准你一看就会。

我们一般从电商后台下载/取到的数据表里，原始数据字段会包含：'行 ID', '订单 ID', '订单日期', '发货日期', '邮寄方式', '客户 ID', '客户名称', '细分', '城市', '省/自治区', '国家', '地区', '产品 ID', '类别', '子类别', '产品名称', '销售额', '数量', '折扣','利润'等。

业绩变化趋势在一定情况下代表了某领域整体的销量趋势。而一般平台的销售量带有明显的周期性变动，如：具体表现为周末销售额降低，周一至周五回升但有该动。或者：周末销售额升高，周一至周五工作日降低。

假如通过如上所述的经验验证，发现店铺销量以周为单位进行循环，可以使用周权重指数作为指标，来计算销量。如果无明显规律，电商销量数据分析可以使用日权重指数或者月权重指数计算。

电商运营团队/企业周权重指数的计算方法如下:

1）收集各店铺最近1个完整年度的销售数据。

2）剔除618，双十一，Prime day、黑五等异常值数据。

3）将其余数据按周排序，一列标签为第几周，一列标签为星期几，计算平均日销量。

4）取平均日销量最低的销售数据，将其日销售权重指数设为1。

5）用其他6天的平均值除以该日平均值，得到其他6天的日销售权重指数。

6）将每日权重指数相加，得到最终的周权重指数。周权重指数最小应该是7，越大说明销售越不稳定。

通过这种电商销量数据分析方法，可以得到一张销售量随着时间变化的有效图片。

最后，做电商销量数据分析最好使用专业的数据分析工具，就拿九数云来说，优点就是高效、好用，内置了大量分析模型和公式，免去了很多数据处理的步骤，非常方便。而且九数云内置了丰富的图表，做分析的时候可以把多张分析图表整合成一张看板，无论是分析还是演示都非常好用。