电商数据分析是一个复杂但至关重要的过程，它涉及到从海量的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和提升业务绩效。以下是分析电商数据的方法：

明确分析目标：在开始数据分析之前，需要明确分析的目标和背景。这包括了解分析的主体（如销售业绩、用户行为等）、目的（如发现问题、优化流程等）以及期望得到的结果。

收集整理数据：根据分析目标，确定所需的数据类型和来源。这可能包括销售数据、用户行为数据、市场趋势数据等。使用合适的工具和技术来收集和整理这些数据，确保数据的准确性和完整性。

构建指标体系：构建合理的指标体系是描述现状的关键步骤。需要确定核心指标（如GMV、用户停留时长等），并对其进行拆解，形成多维度的指标体系。这有助于更全面地了解业务现状，并为后续的分析提供基础。

进行数据可视化：通过图表、图形等形式将数据进行可视化展示，可以更直观地呈现数据之间的关系和趋势。选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、饼图等）来展示不同场景下的数据，有助于更好地理解和解释数据。

深入分析原因：在描述现状的基础上，需要深入分析数据背后的原因。这包括对行业、公司业务的深入理解，套用成熟的分析模型（如RFM分析、留存分析等），以及了解数据背后的真实含义和生产过程。通过逻辑分析和业务理解，找出数据变化的根本原因。

提出建议方案：数据分析的终目的是为业务发展提供有价值的建议。基于前面的分析结果，结合业务实际情况和市场趋势，提出具体的优化方案和改进措施。这些建议应该具有针对性、可操作性和可衡量性，以便实施后能够看到明显的效果。

持续监测评估：数据分析是一个持续的过程。在实施优化方案后，需要持续监测数据的变化情况，并定期评估方案的效果。根据评估结果及时调整策略和方法，以确保业务持续健康发展。

综上所述，电商数据分析是一个系统工程，需要明确目标、收集整理数据、构建指标体系、进行数据可视化、深入分析原因、提出建议方案以及持续监测评估等多个步骤。通过这些步骤的有机结合和不断迭代优化，可以为电商业务的发展提供有力支持。