电商行业分析可以从以下几个方面入手：
建立数据仓库
选择存储数据的技术和工具，如关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop等。
确定数据仓库的结构、维度和指标，包括业务主题、数据管理、数据内部结构、指标和数据质量等。
对源头数据进行抽样、预处理和清洗，以保证数据的可靠性和一致性。
分析市场情况
产品分析：通过销售数据分析热销产品和不受欢迎的产品，调整产品组合和定价策略，改进产品品质和功能。
竞争分析：分析竞争对手的产品、价格、销售渠道、营销活动等。
用户分析：包括用户群体定位及特质分析、用户需求分析和场景痛点分析。
渠道分析：分析不同销售渠道的效果和潜力。
运营效率分析
物流分析：评估物流效率和成本，优化物流流程。
生产分析：分析生产流程和效率，提高生产能力。
库存分析：通过库存数据分析库存周转率和库存成本，优化库存管理。
成本分析：分析各项运营成本，制定有效的成本控制策略。
风险分析
市场风险：评估市场变化对电商业务的影响。
竞争风险：分析竞争对手的策略和动态，制定应对策略。
商业模式风险：评估现有商业模式的优势和劣势，探索新的商业模式。
数据收集与清洗
从多个渠道收集数据，包括网站流量数据、销售数据、社交媒体数据和客户反馈数据等。
进行数据清洗，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理和数据标准化等步骤，确保数据质量和一致性。
数据可视化与驱动决策
利用数据可视化工具，如FineBI，将复杂的数据信息转化为直观的图表和图形，帮助管理层快速理解市场趋势和消费者行为。
基于数据分析结果，制定更精准的营销策略、运营策略和决策。
关注行业趋势
社交电商的兴起：通过社交媒体平台进行商品推广和销售，增强品牌忠诚度和销售额。
移动电商的发展：随着智能手机的普及，移动电商销售额占比逐渐增加，商家需优化移动端购物体验。
大数据和个性化推荐：利用大数据分析消费者行为，提供个性化推荐，提升用户购买体验和转化率。
通过以上几个方面的分析，电商企业可以全面了解市场情况、运营状况和潜在风险，从而制定更有效的经营和营销策略，提升竞争力和市场份额。