随着电商的迅猛发展，越来越多的人开始关注电商相关数据的查询和分析。那么，电商相关数据怎么做呢？

首先，我们需要梳理电商平台的数据来源。电商平台的数据来源主要包括用户数据、商品数据、订单数据和支付数据。其中，用户数据包括注册用户、活跃用户、新用户、老用户等；商品数据包括商品的销售量、库存、价格等；订单数据包括订单的数量、金额、退货率等；支付数据包括支付方式、支付成功率等。

其次，我们需要确定数据分析的目的。数据分析的目的主要包括以下几个方面：一是了解用户行为，比如用户偏好、购买习惯等；二是优化商品销售，比如了解热销商品、滞销商品等；三是提高订单转化率，比如了解订单来源、订单流程等；四是优化支付体验，比如了解用户支付习惯、支付方式等。

接下来，我们需要选择合适的数据分析工具。目前，市面上有很多数据分析工具可供选择，比如Google Analytics、百度统计、友盟统计等。这些工具都提供了丰富的数据分析功能，可以帮助我们更好地了解用户行为、优化商品销售、提高订单转化率以及优化支付体验。

最后，我们需要根据数据分析结果进行优化。根据数据分析结果，我们可以针对性地进行优化，比如推出更符合用户需求的商品、优化订单流程、提高支付成功率等。通过数据分析和优化，可以提高电商平台的用户体验和盈利能力。

总之，电商相关数据查询和分析对于电商平台的发展至关重要。只有深入了解用户行为和市场趋势，才能够更好地优化电商平台的运营和用户体验。