在大数据时代下，电子商务数据分析可以通过以下步骤进行：
数据收集：收集电子商务平台的各种数据，包括用户行为数据、交易数据、产品数据等。可以利用网站分析工具、推荐引擎、日志文件等方式获取数据。
数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、缺失数据以及异常数据，确保数据的质量和准确性。
数据存储：将清洗后的数据存储到可扩展的数据库或数据仓库中，例如Hadoop、Spark等。
数据分析和建模：使用各种数据分析和建模技术，例如统计分析、机器学习、数据挖掘等，对电子商务数据进行分析。可以探索用户行为规律、产品趋势、市场趋势等。
数据可视化：将分析结果以可视化的形式展示出来，例如制作报表、图表、仪表盘等，便于理解和沟通。
模型评估和优化：对建立的模型进行评估和优化，根据实际情况调整模型参数和算法，提高模型预测的准确性和效果。
数据驱动决策：基于数据分析的结果，制定相应的电子商务策略和决策，优化产品推荐、用户体验、营销活动等，提升业务效益。
需要注意的是，在进行电子商务数据分析时，需要遵守相关法律法规，并保护用户隐私。同时，数据安全也是重要的一环，应采取适当的措施确保数据的机密性和完整性。
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