一、建立数据仓库

在开始电商行业数据分析前，首先需要建立一个全面的、结构化、易于查询的数据仓库。数据仓库是一个集成、主题导向、非易失型数据管理系统，可用于支持企业各类决策活动。

建立数据仓库，首先要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。其次需要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。最后，建立数据仓库之前需要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。

二、分析市场情况

分析市场情况是电商企业分析数据的重要一步。市场情况分析主要包括产品分析、竞争分析、用户分析和渠道分析。通过市场情况分析，企业可以更准确地预测未来市场趋势和消费者需求，为企业的经营和营销活动提供目标和方向。

1.产品分析

电商企业可以通过对销售数据的分析来确定热销产品和不受欢迎的产品。通过分析类别、价格、属性、特性、品牌等因素，可以帮助企业调整产品组合和定价策略，以提高产品销量和利润率。同时，还可以通过分析消费者的行为和偏好，不断改进产品的品质和功能，提高产品的竞争力和用户黏性。

2.竞争分析

企业需要对竞争对手的产品、价格、销售渠道、营销活动等方面进行分析。通过分析竞争对手的产品矩阵、销售渠道和营销策略等，可以帮助企业制定更加准确的市场定位和竞争策略，从而提高市场份额和盈利能力。

3.用户分析

企业需要深入分析消费者的行为、偏好、需求和心理特征等方面，以便于提高营销效率和精准度。通过分析用户的购买记录、购买渠道、商品评价等，可以了解用户的需求和口碑，从而打造更加符合消费者需求的产品和服务。

4.渠道分析

电商企业需要分析不同渠道的销售和营销效果，如搜索引擎、社交媒体、广告投放等。从数据中了解不同渠道用户行为和习惯，以制定合适的营销策略和广告投放计划，提高转化率和ROI。

三、运营效率分析

为提高企业运营效率，电商企业需要对物流、生产、库存、成本等关键环节进行数据分析。

1.物流分析

电商企业需要对订单处理、物流配送等环节进行数据分析。通过分析订单的处理速度、物流配送的时效性、配送中的问题等，可以提高物流效率和服务质量，同时降低配送成本。

2.生产分析

电商企业需要对生产环节进行数据分析，以便于提高产品质量和生产效率。通过分析生产过程中的问题和瓶颈，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

3.库存分析

库存是电商企业运营的重要因素之一。通过库存管理系统，电商企业可以对库存量、销售量、退货量等进行数据分析。通过分析库存的动态情况来控制库存，减少库存积压和过度占用成本，缩短采购周期和提高了库存周转率。

4.成本分析

电商企业需要对营销费用、人力资源费用、运营成本等进行数据分析。通过分析成本结构和变化趋势，企业可以优化成本结构，降低运营成本，提高盈利水平。

四、风险分析

电商企业需要分析市场、竞争、商业模式、投融资全局等因素来预测风险因素。通过对风险的预测和预防，可以帮助企业提前制定应对措施和预案，降低市场和经营风险。

电商企业的风险分析主要包括以下几个方面：

1.市场风险：市场风险是指市场变化、市场需求和消费者行为等因素对企业的影响。电商企业需要对市场进行调研和分析，了解市场竞争格局、用户需求和趋势等因素，以预测市场风险并提前采取应对措施。

2.竞争风险：竞争风险是指来自同行业竞争者的影响，包括价格竞争、产品质量、品牌形象等方面。电商企业需要对竞争对手进行分析，了解其优劣势和市场策略，以制定相应的应对措施。

3.商业模式风险：商业模式风险是指企业自身商业模式的不稳定性和风险性，包括营销策略、产品定价、供应链管理等方面。电商企业需要对自身的商业模式进行分析和评估，以提高商业模式的适应性和稳定性。

4.投融资风险：投融资风险是指企业在投资和融资方面的风险，包括资金流动性、债务风险、股权融资等方面。电商企业需要对投融资进行谨慎评估和规划，以降低投融资风险。

5.政策风险：政策风险是指政府政策的变化和对企业的影响。电商企业需要关注政策变化和趋势，并提前采取应对措施，以降低政策风险的影响。

综上所述，通过对行业数据的分析，电商企业可以深入了解市场情况和消费者需求，制定更加精准的营销策略，提高产品研发和生产效率，同时还能实现精细化运营和风险控制。