利用RPA实现电商数据分析自动化可以进行以下步骤：

1. 明确数据分析需求：首先，要明确电商数据分析的具体需求，包括需要分析的数据类型、分析指标、分析频率等。这有助于为后续RPA任务设计和开发提供明确的目标和方向。
2. 数据收集与整理：RPA可以自动从电商平台的各个数据源（如数据库、数据仓库、API接口等）中收集所需数据，并进行必要的清洗和整理工作。这样可以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据预处理：在数据分析之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据变换、缺失值处理、特征提取等。RPA可以自动执行这些预处理任务，为后续的数据分析提供可用的数据集。
4. 数据分析与挖掘：根据具体需求，RPA可以结合各种数据分析方法和算法，如描述性统计、趋势分析、关联规则挖掘等，对数据进行深入的分析和挖掘。这有助于发现数据中的规律和趋势，为电商业务提供有价值的洞察。
5. 数据可视化与报告生成：RPA可以将分析结果进行可视化呈现，生成图表、报表等，直观地展示数据分析结果。同时，RPA还可以自动生成分析报告，对分析结果进行解释和解读，供业务人员参考和使用。
6. 监控与反馈：电商业务是一个动态变化的过程，因此数据分析也需要实时监控和反馈。RPA可以定时执行数据分析任务，并将分析结果及时反馈给相关人员，以便及时调整业务策略和措施。

为了实现电商数据分析的自动化，可能需要根据具体的电商平台和数据结构，定制相应的RPA任务和流程。此外，深度学习技术也可以与RPA结合，通过训练深度学习模型来提升数据分析的准确性和效率。

利用RPA实现电商数据分析自动化可以大大提高数据分析的效率和准确性，减轻人工负担，并为电商业务提供更强有力的数据支持和决策依据。