电商算数据主要包括以下几个步骤：
数据获取
数据可以来自多个源头，包括销售数据、用户行为数据等。可以使用Python等编程语言和数据分析工具（如Pandas）来读取和处理这些数据。
数据清洗与整理
在获取数据后，需要进行数据清洗，去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。然后，将数据按照一定的分类和结构进行整理和归档，方便后续的分析和使用。
数据分析
数据分析是电商运营的核心，主要包括以下几个方面：
成交金额：一段时间内顾客确认收货后的实际交易金额，包括商品金额和服务费用等。
买家数：除去退款订单后，购买产品的顾客数量。
客单价：成交总金额除以订单量，反映平均每一单的成交价格。
加购率：将产品加入到购物车内的顾客占总访问顾客的比例。
总销售额：所有订单的总金额。
平均销售额及销售数量：总销售额除以订单数量，以及总订单数量。
产品分类分析：按产品类别统计销售额。
用户行为统计：包括浏览、搜索、购买等行为数据。
营销活动效果统计：包括活动参与人数、销售额、转化率等。
竞品数据统计：包括销售额、价格、促销策略等。
数据可视化与报告
通过数据分析工具，对数据进行探索和可视化呈现，以便更好地理解数据和发现潜在的规律和趋势。根据分析结果，生成相应的报告，为决策提供支持。
决策与优化
根据数据分析结果，制定相应的运营策略和优化措施，提高销售额、客单价和用户满意度，降低运营成本，提升电商平台的整体业绩。
这些步骤可以帮助电商企业更好地了解市场趋势和消费者需求，进行风险管理和决策支持，降低运营风险，提高运营效率。