电商整理数据的方法和步骤如下：
数据采集
主动采集：通过问卷调查、抽样调查、电话调查等方式获取数据。
被动采集：通过电商平台提供的用户数据进行分析，包括用户信息、商品信息、交易信息等。
数据清洗和处理
数据分析：对采集到的数据进行概述和分析，确定数据的规模、数据类型等。
数据清洗：
去重：基于关键字段（如订单号、时间戳）或模糊匹配算法去除重复数据。
处理缺失值：根据具体情况选择删除、均值填充或插值填充等方法。
处理异常值：识别并纠正数据集中的异常值。
数据转换：对数据进行格式化、提取和转化操作，使其符合分析需求。
数据归类：对数据进行分类、归纳和分组操作，便于比较和分析。
数据建模：使用数据挖掘算法，将数据转化为知识模型，实现数据的预测与推理。
数据整合
使用数据接口和API技术：通过与各个电商平台的数据接口对接，将数据统一导入到一个中央数据库中。
第三方数据整合平台：利用数据集市、数据中台等工具进行集中管理和分析。
数据分析
周报数据分析：包括核心数据分析、流量分析、转化率分析、模块逐一分析以及未来趋势预测和改进。
用户行为数据重组：将碎片化的用户行为线索拼接完整，为电商营销决策提供依据。
数据存储和备份
确保数据存储的安全性和可访问性，定期备份数据以防丢失。
使用Python等工具进行数据处理
安装并导入必要的Python库（如Pandas）来处理和分析数据。
利用Python进行数据去重、清洗、转换和建模等操作。
通过以上步骤，电商可以系统地整理和分析数据，从而提高运营效率，优化用户体验，并制定更精准的营销策略。