电商分析商品数据的主要步骤和方法如下：
数据收集
从多个渠道获取全面的数据，包括网站日志、用户行为、销售记录、库存数据、社交媒体互动等。可以使用FineBI等数据分析工具从多个数据源快速导入数据，并进行初步的整合和清理。
数据清洗
确保数据质量，处理缺失值、重复值和异常值等问题。可以使用FineBI中的数据清洗功能自动识别并处理这些问题，确保数据的完整性和可靠性。
数据可视化
将复杂的数据转化为直观的图表和图形，帮助更好地理解数据。FineBI提供了丰富的可视化组件，如柱状图、折线图、饼图等，可以直观地展示销售趋势、用户行为和库存状况。
关键指标分析
通过分析关键的业务指标来评估电商平台的绩效，如转化率、客单价、复购率、库存周转率等。
对比分析
横向对比（与竞争对手对比）和纵向对比（时间维度，如近15天、季度、月或周的数据对比），以评估自身店铺的表现和市场趋势。
转化分析
评估用户从访问到购买的转化过程，关注目标用户数量、平均消费金额等指标，以定位目标人群和盈利指标。
关联分析
分析不同商品之间的关联性，如哪些商品经常一起被购买，哪些商品互补等，从而优化商品组合和推荐策略。
聚类分析
对用户和商品进行分类，以便进行更精细化的营销和会员管理。例如，通过RFM模型对用户进行分类，制定相应的营销策略。
市场分析
通过关键词分析市场需求，了解哪些产品具有市场需求，哪些市场竞争激烈。还可以分析竞争对手的数据，找到自身店铺的优势和不足。
销售数据分析
分析交易数据的时间、地点、型号、价格、渠道等多维数据，了解交易情况和趋势，对不同类别和渠道的交易进行比较和优化。
用户数据分析
深入了解用户的偏好、需求和购买行为，通过用户画像、推荐和营销策略定制，提高用户体验和转化率。
通过以上步骤和方法，电商企业可以全面了解商品的数据表现，从而制定更有效的运营策略和优化措施，提升销售业绩和用户满意度。