Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

FY+BQ.indd12022-5-69:15:03

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)從電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)開(kāi)始，循序漸進(jìn)地介紹了Excel在店鋪管控、商品管理、

用戶畫(huà)像、決策指導(dǎo)以及風(fēng)險(xiǎn)防范等5個(gè)方面的具體知識(shí)和應(yīng)用。通過(guò)大量的案例精解，

詳細(xì)展示數(shù)據(jù)處理和分析的全過(guò)程，并對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析的結(jié)果進(jìn)行實(shí)際研判，讓讀

者不僅掌握數(shù)據(jù)處理和分析的相關(guān)操作方法，更能將數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際的經(jīng)營(yíng)

管理中。

由于本書(shū)內(nèi)容典型，講解詳細(xì)，分析深入，非常適合即將開(kāi)網(wǎng)店或者開(kāi)網(wǎng)店不久

的初級(jí)經(jīng)營(yíng)者，此外對(duì)于想要提升電商數(shù)據(jù)處理和分析技能的管理者或從業(yè)人員都有

一定的參考和借鑒作用。

圖書(shū)在版編目（CIP）數(shù)據(jù)

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧/何超編著.—北京：

中國(guó)鐵道出版社有限公司，2022.7

ISBN978-7-113-28770-2

Ⅰ.①E…Ⅱ.①何…Ⅲ.①表處理軟件-應(yīng)用-電子

商務(wù)-數(shù)據(jù)處理Ⅳ.①F713.36②TP274

中國(guó)版本圖書(shū)館CIP數(shù)據(jù)核字(2022)第008330號(hào)

書(shū)名：Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

ExcelDIANSHANGSHUJUCHULIYUFENXIJIQIAO

作者：何?超

責(zé)任編輯：張丹??編輯部電話：（010）51873028??郵箱：232262382@

封面設(shè)計(jì)：宿?萌

責(zé)任校對(duì)：苗?丹

責(zé)任印制：趙星辰

出版發(fā)行：中國(guó)鐵道出版社有限公司（100054,北京市西城區(qū)右安門西街8號(hào)）

印刷：北京聯(lián)興盛業(yè)印刷股份有限公司

版次：2022年7月第1版?2022年7月第1次印刷

開(kāi)本：700mm×1?000mm?1/16印張：17.25字?jǐn)?shù)：280千

書(shū)號(hào)：ISBN978-7-113-28770-2

定價(jià)：79.80元

版權(quán)所有侵權(quán)必究

凡購(gòu)買鐵道版圖書(shū)，如有印制質(zhì)量問(wèn)題，請(qǐng)與本社讀者服務(wù)部聯(lián)系調(diào)換。電話：（010）51873174

打擊盜版舉報(bào)電話：（010）63549461

FY+BQ.indd22022-6-1315:31:17

●關(guān)于本書(shū)

在這個(gè)什么都講數(shù)據(jù)分析的時(shí)代，任何運(yùn)營(yíng)決策都離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支

撐。只有基于可行、可靠的電商數(shù)據(jù)分析，才能制定出科學(xué)的營(yíng)銷方案，

做出正確的營(yíng)銷決策，以此達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效果，提高運(yùn)營(yíng)效率，促進(jìn)運(yùn)

營(yíng)增收的目的。

互聯(lián)網(wǎng)上有各種線上數(shù)據(jù)分析工具，尤其是一些較大的電商平臺(tái)，

都有專門的后臺(tái)數(shù)據(jù)管理和分析工具。這些工具的功能非常強(qiáng)大，不僅

可以管理店鋪數(shù)據(jù)，還能提供市場(chǎng)、行業(yè)等數(shù)據(jù)，讓商家可以更全面地

了解行情，把握市場(chǎng)。但是這些工具的費(fèi)用也不低，對(duì)于剛開(kāi)店的個(gè)人

或者規(guī)模不大的企業(yè)，前期可能沒(méi)有那么多的資金來(lái)購(gòu)買這些工具。

因此，我們這里介紹了一種免費(fèi)的數(shù)據(jù)分析工具——Excel。該工具

是Office軟件中的數(shù)據(jù)處理組件，它不僅可以方便地完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的管理、

計(jì)算和處理，還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種圖表分析和透視分析，以滿足不同運(yùn)

營(yíng)者的需求。

●本書(shū)特點(diǎn)

【結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容典型】

本書(shū)從電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)開(kāi)始入門，圍繞店鋪管控、商品管理、用戶畫(huà)像、

決策指導(dǎo)和風(fēng)險(xiǎn)防范等5個(gè)方面，通過(guò)大量的典型實(shí)例講解，讓讀者了解電

商數(shù)據(jù)處理與分析的常見(jiàn)內(nèi)容和重點(diǎn)內(nèi)容。

【操作完整，分析深入】

針對(duì)每個(gè)內(nèi)容，都詳細(xì)展示了利用Excel技術(shù)進(jìn)行處理和分析的全過(guò)程。

并對(duì)處理過(guò)程中的關(guān)鍵步驟進(jìn)行了具體的說(shuō)明和操作原因分析，而且對(duì)于處

I

前言(1).indd12022-5-69:15:49

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

理結(jié)果也進(jìn)行了深入分析，讓讀者真正掌握運(yùn)用Excel處理和分析電商數(shù)據(jù)

的方法、技巧，并獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果的實(shí)際應(yīng)用指導(dǎo)。

●本書(shū)內(nèi)容

本書(shū)分為三個(gè)部分共7章，具體如下表。

結(jié)構(gòu)主要內(nèi)容

主要介紹電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)，包括電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的

第一部分

認(rèn)知、電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的步驟、電商數(shù)據(jù)的分析方法以及運(yùn)用

（第1～2章）

Excel進(jìn)行電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)必會(huì)的技術(shù)等

本書(shū)的主體內(nèi)容，主要涉及店鋪日常數(shù)據(jù)管理、庫(kù)存與銷售數(shù)據(jù)

第二部分

管理、客戶數(shù)據(jù)管理以及運(yùn)用數(shù)據(jù)管理，通過(guò)大量的案例精解，詳

（第3～6章）

盡地介紹了Excel技術(shù)在這些方面的具體應(yīng)用

第三部分主要從數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)內(nèi)容的安全角度介紹Excel在電商數(shù)據(jù)安

（第7章）全方面的相關(guān)操作和具體應(yīng)用

●本書(shū)讀者

本書(shū)主要適合準(zhǔn)備開(kāi)網(wǎng)店或者開(kāi)網(wǎng)店不久的經(jīng)營(yíng)者和管理者學(xué)習(xí)。對(duì)于

希望提升電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的經(jīng)營(yíng)者、決策者、一般管理者或從事電商數(shù)據(jù)處

理與分析工作的相關(guān)從業(yè)人員也具有一定的參考和借鑒作用。

最后，希望所有讀者都能從本書(shū)中學(xué)到想學(xué)的知識(shí)，掌握各項(xiàng)工作的基

本流程，提升自身工作效率。

●資源贈(zèng)送下載包

為了方便不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的讀者學(xué)習(xí)，也為了提掃一掃，復(fù)制

升圖書(shū)的附加價(jià)值，本書(shū)案例素材及效果文件，請(qǐng)讀網(wǎng)址到電腦端

下載文件

者在電腦端打開(kāi)鏈接下載獲取。

下載網(wǎng)址：/2022/0303/14446.shtml

編者

2022年4月

II

前言(1).indd22022-5-69:15:50

第1章?建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

1.1?電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的認(rèn)知2

1.1.1?數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的積極作用2

1.1.2?電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值體現(xiàn)3

1.1.3?了解數(shù)據(jù)化營(yíng)銷中的“人”“貨”“場(chǎng)”4

1.2?掌握電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的步驟8

1.2.1?確定分析目標(biāo)8

1.2.2?羅列關(guān)聯(lián)指標(biāo)9

1.2.3?采集原始數(shù)據(jù)11

1.2.4?整理清洗數(shù)據(jù)源15

1.2.5?執(zhí)行數(shù)據(jù)分析操作17

1.2.6?根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策優(yōu)化18

1.3?電商數(shù)據(jù)的分析方法18

1.3.1?對(duì)比分析法19

【案例精解】從環(huán)比角度分析女裝整體市場(chǎng)行情20

【案例精解】分析本店鋪與競(jìng)爭(zhēng)店鋪的商品銷量21

I

目錄.indd12022-5-69:16:28

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

1.3.2?細(xì)分分析法22

1.3.3?轉(zhuǎn)化分析法24

【案例精解】利用漏斗模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析25

第2章?掌握工具：電商數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)必會(huì)技術(shù)

2.1?有后臺(tái)數(shù)據(jù)為什么還要學(xué)Excel28

2.1.1?后臺(tái)數(shù)據(jù)不是全部數(shù)據(jù)29

2.1.2?用戶的需求不同30

【案例精解】促銷商品的ABC評(píng)級(jí)分析介紹30

2.1.3?數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式不直觀31

2.2?準(zhǔn)備好需要的數(shù)據(jù)源32

2.2.1?導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)32

【案例精解】將網(wǎng)站采集的近期銷售數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel文件33

【案例精解】從后臺(tái)中整理顧客信息35

2.2.2?手動(dòng)錄入數(shù)據(jù)38

【案例精解】手動(dòng)增加一條供應(yīng)商的信息39

2.3?清洗與加工獲得的數(shù)據(jù)源42

2.3.1?整理數(shù)據(jù)源格式43

【案例精解】整理品牌銷量排行數(shù)據(jù)源的格式43

2.3.2?剔除重復(fù)項(xiàng)48

【案例精解】檢查供應(yīng)商資料是否存在重復(fù)項(xiàng)并剔除重復(fù)項(xiàng)49

2.3.3?利用公式和函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)51

【案例精解】計(jì)算女裝整體市場(chǎng)行情的環(huán)比數(shù)據(jù)52

2.4?數(shù)據(jù)管理的常見(jiàn)方式56

II

目錄.indd22022-5-69:16:28

目錄

2.4.1?數(shù)據(jù)排序56

2.4.2?篩選數(shù)據(jù)57

2.4.3?匯總數(shù)據(jù)59

【案例精解】按重要程度對(duì)所有的供應(yīng)商進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)59

2.5?借助圖表數(shù)據(jù)分析62

2.5.1?認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)圖表的構(gòu)成63

2.5.2?掌握數(shù)據(jù)與圖表之間的各種關(guān)系64

第3章?店鋪管控：店鋪數(shù)據(jù)管理體系

3.1?供應(yīng)商資料管理68

3.1.1?智能錄入供應(yīng)商序號(hào)68

【案例精解】通過(guò)函數(shù)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商序號(hào)的自動(dòng)輸入69

3.1.2?供應(yīng)商評(píng)定等級(jí)71

【案例精解】根據(jù)供貨產(chǎn)品不合格率以及發(fā)貨速度

評(píng)定供應(yīng)商的重要程度72

3.2?采購(gòu)成本分析與控制75

3.2.1?不同供應(yīng)商采購(gòu)成本分析76

【案例精解】分析供貨商的成本價(jià)確定選擇順序77

3.2.2?合理控制商品采購(gòu)數(shù)量79

【案例精解】根據(jù)市場(chǎng)淡旺季控制采購(gòu)商品80

3.3?店鋪日常財(cái)務(wù)管理88

3.3.1?整理每日的銷售成本和銷售毛利88

【案例精解】計(jì)算店鋪每日的銷售成本和銷售毛利89

3.3.2?計(jì)算本月的凈利潤(rùn)94

III

目錄.indd32022-5-69:16:28

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

【案例精解】計(jì)算店鋪1月的凈利潤(rùn)95

3.4?員工數(shù)據(jù)管理100

3.4.1?管理員工檔案信息100

【案例精解】制作員工檔案管理表100

3.4.2?核算員工工資數(shù)據(jù)108

【案例精解】計(jì)算員工月底的實(shí)發(fā)工資109

3.4.3?如何制作工資條114

【案例精解】根據(jù)工資明細(xì)表制作員工工資條115

第4章?商品管理：庫(kù)存與銷售數(shù)據(jù)管理體系

4.1?商品庫(kù)存管理120

4.1.1?設(shè)置庫(kù)存預(yù)警120

【案例精解】設(shè)置庫(kù)存不足預(yù)警并自動(dòng)突出顯示提醒121

4.1.2?根據(jù)庫(kù)存周數(shù)優(yōu)化庫(kù)存125

【案例精解】預(yù)估各商品的庫(kù)存周數(shù)126

4.1.3?快速查詢指定商品的庫(kù)存130

【案例精解】根據(jù)庫(kù)存代碼查詢商品的庫(kù)存信息130

4.2?商品銷售管理134

4.2.1?分析商品是否需要進(jìn)行促銷135

【案例精解】按售罄率的升序順序查看商品銷售情況136

4.2.2?分析商品的月銷售營(yíng)收結(jié)構(gòu)139

【案例精解】計(jì)算商品的銷售利潤(rùn)占比并用餅圖展示分析結(jié)果139

4.2.3?商品動(dòng)銷率的分析146

【案例精解】計(jì)算寶貝SKU動(dòng)銷率和店鋪動(dòng)銷率147

IV

目錄.indd42022-5-69:16:28

目錄

第5章?用戶畫(huà)像：客戶數(shù)據(jù)管理體系

5.1?用戶畫(huà)像介紹152

5.2?客戶信息數(shù)據(jù)分析154

5.2.1?客戶年齡構(gòu)成分析154

【案例精解】用復(fù)合餅圖展示客戶的年齡構(gòu)成155

5.2.2?客戶性別分布分析158

【案例精解】用對(duì)稱條形圖展示各年齡段的客戶性別159

5.2.3?客戶地域分布分析166

【案例精解】用堆積條形圖展示客戶地域分布TOP10167

5.3?客戶行為數(shù)據(jù)分析174

5.3.1?客戶購(gòu)買渠道分析174

【案例精解】用堆積柱形圖展示客戶購(gòu)買渠道分布情況175

5.3.2?客戶購(gòu)買力分析181

【案例精解】根據(jù)不同購(gòu)買力客戶群體判斷其重要程度182

第6章?決策指導(dǎo)：運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)管理體系

6.1?店鋪進(jìn)店率分析190

6.1.1?分析店鋪的訪問(wèn)量（PV）190

【案例精解】店鋪新品上架半月的PV數(shù)據(jù)分析191

6.1.2?分析店鋪的流量來(lái)源198

【案例精解】分析店鋪統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi)流量來(lái)源的構(gòu)成199

6.1.3?分析店鋪的訪客數(shù)（UV）207

【案例精解】分析店鋪統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi)的訪客數(shù)變化與構(gòu)成208

V

目錄.indd52022-5-69:16:28

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

6.2?店鋪轉(zhuǎn)化分析217

6.2.1?計(jì)算店鋪的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)217

【案例精解】計(jì)算新品上架30天后的相關(guān)轉(zhuǎn)化率218

6.2.2?分析店鋪的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)221

【案例精解】制作動(dòng)態(tài)圖表分析店鋪的轉(zhuǎn)化率221

第7章?風(fēng)險(xiǎn)防范：數(shù)據(jù)文件的安全管理

7.1?文件的安全管理234

7.1.1?將文件直接設(shè)置為密碼保護(hù)234

【案例精解】為銷售營(yíng)收數(shù)據(jù)分析文件設(shè)置密碼保護(hù)234

7.1.2?為Excel文件設(shè)置打開(kāi)和編輯權(quán)限238

【案例精解】為員工工資核算表設(shè)置打開(kāi)和修改密碼238

7.1.3?將文件保存為PDF格式243

【案例精解】將供應(yīng)商資料表導(dǎo)出為PDF格式的文件243

7.2?數(shù)據(jù)的安全管理248

7.2.1?為表格設(shè)置密碼保護(hù)249

【案例精解】為工齡工資工作表設(shè)置密碼保護(hù)249

7.2.2?限定指定區(qū)域的編輯權(quán)限252

【案例精解】為考勤工資表的考勤項(xiàng)目區(qū)域設(shè)置編輯權(quán)限252

7.2.3?隱藏計(jì)算公式255

【案例精解】隱藏女裝市場(chǎng)環(huán)比分析中的計(jì)算公式256

7.2.4?將動(dòng)態(tài)圖表轉(zhuǎn)化為靜態(tài)圖片260

【案例精解】將營(yíng)收結(jié)構(gòu)分析餅圖轉(zhuǎn)化為靜態(tài)圖片261

VI

目錄.indd62022-5-69:16:29

第章1

建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化

運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

學(xué)習(xí)目標(biāo)

在現(xiàn)代電子商務(wù)中，我們都知道精確營(yíng)銷很重要，數(shù)據(jù)也很重要，數(shù)據(jù)

化營(yíng)銷更重要。那么什么是電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)呢？在本章，我們將從電子

商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)知識(shí)入手，幫你建立數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的思維，為后面的學(xué)

習(xí)做鋪墊。

知識(shí)要點(diǎn)

●數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的積極作用

●電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值體現(xiàn)

●了解數(shù)據(jù)化營(yíng)銷中的“人”“貨”“場(chǎng)”

●確定分析目標(biāo)

●羅列關(guān)聯(lián)指標(biāo)

●采集原始數(shù)據(jù)

●整理清洗數(shù)據(jù)源

●執(zhí)行數(shù)據(jù)分析操作

●根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策優(yōu)化

●對(duì)比分析法

●細(xì)分分析法

●轉(zhuǎn)化分析法

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd12022-5-610:18:04

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

1.1?電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的認(rèn)知

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，各行各業(yè)都開(kāi)始重視數(shù)據(jù)的管理與分析，并注重將數(shù)據(jù)

賦能企業(yè)運(yùn)營(yíng)和決策。

數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)就是指通過(guò)各種數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法，對(duì)企業(yè)在運(yùn)營(yíng)

過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)的分析，形成最終的分析結(jié)果，企業(yè)決策者和運(yùn)

營(yíng)者借助這些分析數(shù)據(jù)可以更加專業(yè)、精準(zhǔn)地制定決策，從而達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)

效果和效率、降低運(yùn)營(yíng)成本以及提高效益的目的。

對(duì)于電商行業(yè)，其生存與發(fā)展更是依托各種量化數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

在該行業(yè)有著非常重要的價(jià)值。

1.1.1?數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的積極作用

數(shù)據(jù)分析是指使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提

取有用的信息并形成結(jié)論，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

常言道，數(shù)據(jù)是最有說(shuō)服力的。人類已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，業(yè)務(wù)的在

線化和數(shù)據(jù)化早已成為趨勢(shì)。尤其對(duì)于電子商務(wù)行業(yè)而言，在各種運(yùn)營(yíng)工具

的支持下，產(chǎn)生和統(tǒng)計(jì)出了大量的數(shù)據(jù)，如訪客數(shù)、瀏覽量、點(diǎn)擊率、支付

買家數(shù)等，數(shù)據(jù)分析結(jié)果對(duì)電商企業(yè)的經(jīng)營(yíng)更是起著舉足輕重的作用。

其具體的作用主要體現(xiàn)在以下4個(gè)方面，如表1-1所示。

表1-1

作用具體內(nèi)容

由于數(shù)據(jù)分析是以實(shí)事求是為前提，對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和

客觀地反映真實(shí)情況

分析，因此數(shù)據(jù)分析結(jié)果是對(duì)店鋪客觀事實(shí)的集中和準(zhǔn)確反映

2

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd22022-5-610:18:05

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

續(xù)表

作用具體內(nèi)容

對(duì)大量的數(shù)據(jù)和資料信息進(jìn)行處理，可以更準(zhǔn)確地把握企業(yè)當(dāng)

監(jiān)督店鋪的運(yùn)營(yíng)情況前的整體運(yùn)營(yíng)情況，更是監(jiān)督企業(yè)相關(guān)部門的計(jì)劃或者決策執(zhí)行

情況的重要手段

通過(guò)對(duì)企業(yè)中各種運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分析，可以更好地從量化的角度

依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)化

來(lái)分析和研究問(wèn)題，讓數(shù)據(jù)使用者更全面地了解店鋪的過(guò)去、現(xiàn)

管理

在與未來(lái)趨勢(shì)，從而以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)店鋪進(jìn)行科學(xué)化管理

對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的各種決策和計(jì)劃，都要依據(jù)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)

調(diào)查結(jié)果來(lái)執(zhí)行，但是由于數(shù)據(jù)的繁多與信息的凌亂，從表面很

有利于工作順利開(kāi)展難得到有用的信息。而通過(guò)數(shù)據(jù)分析后，可以將數(shù)據(jù)的深層次關(guān)

系展現(xiàn)得更直觀，方便工作人員理解，從而更好地依據(jù)數(shù)據(jù)分析

結(jié)果開(kāi)展工作

1.1.2?電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值體現(xiàn)

電商數(shù)據(jù)分析是電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)，也是最核心的工作之一。

而數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)在電商企業(yè)中的價(jià)值主要表現(xiàn)在如圖1-1所示的3個(gè)方面。

數(shù)據(jù)化

洞察客戶宏觀預(yù)測(cè)

管理

圖1-1

●洞察客戶

洞察客戶主要是通過(guò)數(shù)據(jù)分析了解客戶從哪些渠道來(lái)，他們關(guān)注的點(diǎn)是

什么，這些用戶是新客戶還是老客戶。通過(guò)對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以讓企

業(yè)精準(zhǔn)確定商品的投放策略與方向。

●宏觀預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)很大程度上就是依據(jù)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的情況。

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的宏觀預(yù)測(cè)，可以達(dá)到4個(gè)目的。

3

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd32022-5-610:18:05

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

①優(yōu)化企業(yè)原有的業(yè)務(wù)流程，為客戶提供更好的購(gòu)物體驗(yàn)。

②幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題，及時(shí)處理。

③對(duì)企業(yè)在運(yùn)用過(guò)程中可能出現(xiàn)的問(wèn)題提前預(yù)警，從而讓問(wèn)題在萌芽狀

態(tài)即被處理，防患于未然。

④合理優(yōu)化和配置商品資源，使得企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益最大化。

●數(shù)據(jù)化管理

依據(jù)數(shù)據(jù)管理企業(yè)，除了對(duì)整個(gè)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行監(jiān)控以外，在企業(yè)管理

方面也有著非常重要的價(jià)值體現(xiàn)，如可以提供相關(guān)的KPI（KeyPerformance

Indicato，即關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)考核）數(shù)據(jù)、人力資源管理數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，使

決策者全面了解企業(yè)或者店鋪的現(xiàn)狀，從而制訂出更優(yōu)化、高效的執(zhí)行策略

來(lái)助力企業(yè)運(yùn)營(yíng)。

此外，數(shù)據(jù)化管理在樹(shù)立企業(yè)口碑方面也有著積極的作用，通過(guò)數(shù)據(jù)化

管理，可以監(jiān)測(cè)商品售后的用戶反饋，對(duì)不良的言論和評(píng)論進(jìn)行分析，根據(jù)

數(shù)據(jù)分析結(jié)果改進(jìn)產(chǎn)品，從而提升用戶體驗(yàn)，促進(jìn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)朝著正確方

向前進(jìn)。

以上這3方面是電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)直接的價(jià)值體現(xiàn)。

1.1.3?了解數(shù)據(jù)化營(yíng)銷中的“人”“貨”“場(chǎng)”

在電商行業(yè)，數(shù)據(jù)化營(yíng)銷以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)將“人”“貨”“場(chǎng)”3方聯(lián)系

起來(lái)，形成一個(gè)營(yíng)銷思路。這3個(gè)維度即是電商運(yùn)營(yíng)中的關(guān)鍵因素，下面分

別進(jìn)行介紹。

1.人

“人”即是指目標(biāo)客戶，任何零售商家都需要明確自己的目標(biāo)消費(fèi)群體

是誰(shuí)。因?yàn)獒槍?duì)不同的目標(biāo)消費(fèi)群體，營(yíng)銷策略是不同的，只有精準(zhǔn)定位目

標(biāo)客戶，才能在后面的產(chǎn)品或者服務(wù)上有針對(duì)性的優(yōu)化。

4

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd42022-5-610:18:05

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

例如，對(duì)于普通的客戶，可能“優(yōu)惠券”“折扣”“補(bǔ)貼”“特賣”和

“滿減”營(yíng)銷策略更吸引他們；而對(duì)于高端客戶，他們可能會(huì)更注重品質(zhì)，

或是一些帶儀式感的服務(wù)，如定制款產(chǎn)品、閃電送達(dá)服務(wù)，或者提供一對(duì)一

的售后服務(wù)等。

因此，在以大數(shù)據(jù)為前提的互聯(lián)網(wǎng)新零售時(shí)代，商家一定要以“人”為

本，認(rèn)清客戶，從客戶的角度出發(fā)，確定適宜的營(yíng)銷策略。

2.貨

“貨”即指銷售的商品，精準(zhǔn)選貨才能更好地切入市場(chǎng)，贏得市場(chǎng)。

在信息逐漸透明化的現(xiàn)代社會(huì)，基于數(shù)據(jù)分析來(lái)確定銷售的商品，相對(duì)

來(lái)說(shuō)比盲目進(jìn)貨銷售更可靠，下面簡(jiǎn)單舉例說(shuō)明。

在淘寶網(wǎng)中根據(jù)“風(fēng)衣女中長(zhǎng)款”關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，篩選條件設(shè)置為

“服裝版型：修身”，按銷量從高到低排序，可以得到如圖1-2所示的搜索結(jié)

果（只展示了銷量最好的3件商品）。根據(jù)頁(yè)面顯示的價(jià)格，可以計(jì)算出這3

件熱銷產(chǎn)品的平均售價(jià)為205.63元左右，平均銷量2197件。

1.輸入

2.設(shè)置

3.單擊

圖1-2

5

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd52022-5-610:18:06

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

同樣的，在淘寶網(wǎng)中根據(jù)“風(fēng)衣女中長(zhǎng)款”關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，篩選條

件設(shè)置為“服裝版型：裙擺型”，按銷量從高到低排序，可以得到如圖1-3所

示的搜索結(jié)果（只展示了銷量最好的3件商品）。根據(jù)頁(yè)面顯示的價(jià)格，可

以計(jì)算出這3件熱銷產(chǎn)品的平均售價(jià)為184.67元左右，平均銷量為791件。

1.輸入

2.設(shè)置

3.單擊

圖1-3

對(duì)于這兩款風(fēng)衣，從價(jià)格來(lái)說(shuō)，裙擺型的風(fēng)衣價(jià)格更低。但是從銷量來(lái)

看，修身型的風(fēng)衣銷量更好。因此我們不能單從價(jià)格或者銷量來(lái)確定進(jìn)貨，

還需要搜集和參考其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如分析這兩款風(fēng)衣具體有何差別，

分析消費(fèi)者在購(gòu)買時(shí)更注重哪方面的需求，經(jīng)過(guò)綜合分析后再做決定，更

穩(wěn)妥。

3.場(chǎng)

“場(chǎng)”即是銷售的平臺(tái)，在以往傳統(tǒng)的零售行業(yè)中，擁有一個(gè)黃金地

段，裝修精美的店鋪，比起地段偏遠(yuǎn)、裝修一般的店鋪則銷量更好。對(duì)于電

商而言，雖然是在網(wǎng)上銷售，同樣也需要注意“賣場(chǎng)”裝扮。

6

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd62022-5-610:18:06

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

如圖1-4所示，相比于單調(diào)、粗糙的頁(yè)面效果，這種有設(shè)計(jì)考慮、內(nèi)頁(yè)展

示精美的頁(yè)面效果，不僅視覺(jué)效果更好，而且給人以專業(yè)、認(rèn)真、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)母?/p>

覺(jué)，從而更容易吸引客戶停留、選購(gòu)、消費(fèi)。

圖1-4

7

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd72022-5-914:54:56

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

除了頁(yè)面的裝扮以外，適當(dāng)開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)也能吸引客戶，如通過(guò)直通車

實(shí)現(xiàn)低價(jià)引流；或者與直播平臺(tái)合作，通過(guò)直播引流等。

需要特別注意的是，成功的營(yíng)銷案例，在電商行業(yè)中不勝枚舉，但是別

人的成功營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)不能直接拿來(lái)使用。畢竟，不同商家的具體情況不同，比

如所屬行業(yè)不同、店鋪實(shí)力不同等，我們要根據(jù)店鋪的實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況，進(jìn)行

多方面綜合分析，最終制定符合自己店鋪實(shí)際情況的營(yíng)銷策略，這才是最可

行的。

1.2?掌握電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的步驟

數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)之間是相互關(guān)聯(lián)的，運(yùn)營(yíng)就是精細(xì)化地做數(shù)據(jù)分析，掌握了

數(shù)據(jù)，也就掌握了運(yùn)營(yíng)的節(jié)奏。

對(duì)于電子商務(wù)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，也需要圍繞確定目標(biāo)、羅列關(guān)聯(lián)指標(biāo)、采

集原始數(shù)據(jù)、整理清洗數(shù)據(jù)源、執(zhí)行數(shù)據(jù)分析操作以及根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決

策優(yōu)化等一系列的操作來(lái)開(kāi)展。下面具體介紹電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的具體實(shí)

施步驟。

1.2.1?確定分析目標(biāo)

無(wú)論是在生活中，還是工作中，當(dāng)你決定要做一件事的時(shí)候，首先你要

明確你的目的是什么，只有在清晰的目標(biāo)引導(dǎo)下，你才能沿著正確的方法來(lái)

完成這件事。

電商企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，也需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)要求，確定不同的目

標(biāo)，即我們到底需要什么樣的數(shù)據(jù)結(jié)果，不能反復(fù)無(wú)常，看到后臺(tái)有很多數(shù)

據(jù)，便哪里感興趣就查看一下。這樣盲目地瀏覽后臺(tái)數(shù)據(jù)，是沒(méi)有任何意義

的。必須要梳理好分析思路，把目標(biāo)分解開(kāi)來(lái)。確定是診斷運(yùn)營(yíng)問(wèn)題？還是

預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果？或是總結(jié)過(guò)去？

8

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd82022-5-610:18:08

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

如圖1-5所示為店鋪近段時(shí)間統(tǒng)計(jì)的店鋪數(shù)據(jù)明細(xì)。

圖1-5

從這個(gè)數(shù)據(jù)源中，如果要分析店鋪近期的銷售量走勢(shì)，就需要重點(diǎn)關(guān)注

店鋪銷售分析表格中的銷售量數(shù)據(jù)；如果要分析產(chǎn)品近期的銷售收入情況，

就需要重點(diǎn)關(guān)注銷售額數(shù)據(jù)；如果要評(píng)價(jià)這段時(shí)間門店中各種類商品銷售情

況，就需要重點(diǎn)關(guān)注動(dòng)銷率數(shù)據(jù)的變化情況。

通過(guò)上述介紹可知，對(duì)于同一個(gè)數(shù)據(jù)源，我們的分析目標(biāo)不同，關(guān)注的

數(shù)據(jù)就不同，再次說(shuō)明了，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，確定分析目標(biāo)的重要性。

1.2.2?羅列關(guān)聯(lián)指標(biāo)

確定好分析目標(biāo)后，就要根據(jù)不同的目標(biāo)確定有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，即

我們需要從哪些角度來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析邏輯，這些分析角度需要通過(guò)什么樣的

指標(biāo)來(lái)反映。

要確定關(guān)聯(lián)指標(biāo)，首先要知道有哪些指標(biāo)。從前面的介紹我們知道，在

電商零售行業(yè)中，“人”“貨”“場(chǎng)”3個(gè)維度是電商運(yùn)營(yíng)中的基本因素，

每一個(gè)維度都有對(duì)應(yīng)的指標(biāo)體系來(lái)反映。

9

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd92022-5-610:18:08

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

下面來(lái)具體認(rèn)識(shí)一下“人”“貨”“場(chǎng)”維度下的常見(jiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)庫(kù)，如

表1-2所示。

表1-2

維度數(shù)據(jù)指標(biāo)庫(kù)

客服人員指標(biāo)：詢單量、詢單轉(zhuǎn)化率、DSR評(píng)分（DetailSellerRating）、

平均接待時(shí)長(zhǎng)……

用戶訪客流量指標(biāo)：免費(fèi)流量、付費(fèi)流量、獨(dú)立訪客UV（Unique

Visitor）、訪問(wèn)量PV（PageView）、流量深度（PV/UV）、停留時(shí)長(zhǎng)、來(lái)源

人轉(zhuǎn)化率、跳失率……

成交用戶數(shù)量指標(biāo)：新/老用戶數(shù)量、新/老用戶數(shù)量比、用戶年齡分布、

會(huì)員地區(qū)分布……

成交用戶質(zhì)量指標(biāo)：活躍用戶數(shù)、沉睡用戶數(shù)、復(fù)購(gòu)率、客單價(jià)、連帶

率……

庫(kù)存指標(biāo)：周轉(zhuǎn)率、周轉(zhuǎn)天數(shù)、庫(kù)存金額、庫(kù)存結(jié)構(gòu)（年份/品類/價(jià)格

帶）、有效庫(kù)存比、庫(kù)存數(shù)量、庫(kù)存成本、售罄率、可銷天數(shù)……

進(jìn)貨指標(biāo)：備貨品類數(shù)、備貨SKU數(shù)（StockKeepingUnit）、平均每款備

貨貨數(shù)量、平均每款SKU數(shù)、品類采銷比、價(jià)格帶采銷比、尺碼采銷比……

銷售指標(biāo)：暢滯銷、上架天數(shù)、銷售結(jié)構(gòu)（品類/價(jià)格帶/折扣帶）、動(dòng)銷

率、售罄率、加購(gòu)次數(shù)……

售后指標(biāo)：退貨率（整體/單款）

頁(yè)面描述指標(biāo)：停留時(shí)間、跳失率、流量路徑、屏效……

銷售數(shù)據(jù)指標(biāo)：預(yù)測(cè)銷售增長(zhǎng)率、權(quán)重指數(shù)、銷售額、銷售量、銷售

毛利、凈利潤(rùn)、業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)率、業(yè)績(jī)達(dá)標(biāo)率、連帶率、訂單數(shù)量、訂單轉(zhuǎn)化

場(chǎng)率……

促銷活動(dòng)指標(biāo)：促銷力度、品牌參活率、促銷宣傳度、優(yōu)惠券發(fā)放數(shù)量、

優(yōu)惠券使用數(shù)量、贈(zèng)品發(fā)放數(shù)量、贈(zèng)品折損、活動(dòng)商品銷售額、活動(dòng)轉(zhuǎn)化

率、活動(dòng)ROI（ReturnofInvestment）……

指標(biāo)可以單獨(dú)使用，如通過(guò)復(fù)購(gòu)率指標(biāo)可以反映消費(fèi)者對(duì)該品牌產(chǎn)品或

者服務(wù)的重復(fù)購(gòu)買次數(shù)。

10

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd102022-5-610:18:08

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

指標(biāo)也可以綜合使用，如要監(jiān)測(cè)店鋪的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，可以通過(guò)UV、轉(zhuǎn)化率

和客單價(jià)這3個(gè)指標(biāo)來(lái)反映。正常情況下，如果店鋪在持續(xù)經(jīng)營(yíng)，這3個(gè)指標(biāo)

應(yīng)該保持在相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，如果突然某個(gè)指標(biāo)的數(shù)值急增或者急減，都說(shuō)

明店鋪經(jīng)營(yíng)存在異常。

在本書(shū)后面會(huì)對(duì)一些常見(jiàn)指標(biāo)的具體實(shí)戰(zhàn)用法進(jìn)行詳細(xì)介紹，這里只需

要了解有哪些指標(biāo)即可。

1.2.3?采集原始數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析的主要對(duì)象就是數(shù)據(jù)，沒(méi)有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析工作就無(wú)法開(kāi)展，

因此，采集數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析部門的第一項(xiàng)工作。既然數(shù)據(jù)這么重要，那么這

些數(shù)據(jù)從何而來(lái)呢？

電商數(shù)據(jù)的來(lái)源主要有3種途徑，分別是店鋪后臺(tái)數(shù)據(jù)、手動(dòng)采集準(zhǔn)備

和第三方平臺(tái)提供。

1.店鋪后臺(tái)數(shù)據(jù)

對(duì)于淘寶商家來(lái)說(shuō)，淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)中為賣家整合了豐富的數(shù)據(jù)，如市

場(chǎng)大盤、市場(chǎng)排行、搜索排行和行業(yè)客群等，賣家在自己的店鋪中可以輕松

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的下載，完成數(shù)據(jù)的采集工作。

如圖1-6所示，在生意參謀的“自助分析”界面中可以查看到有關(guān)店鋪的

各種經(jīng)營(yíng)報(bào)表數(shù)據(jù)，直接單擊“下載”按鈕即可下載對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。且通過(guò)該

工具下載的數(shù)據(jù)就是Excel文件，可以更方便地利用Excel工具完成數(shù)據(jù)的處

理與分析。

11

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd112022-5-610:18:08

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

單擊

圖1-6

2.手動(dòng)采集準(zhǔn)備

手動(dòng)采集準(zhǔn)備數(shù)據(jù)源又分為3種情況，分別是手動(dòng)采集線下數(shù)據(jù)、手動(dòng)

采集后臺(tái)數(shù)據(jù)和手動(dòng)采集其他數(shù)據(jù)。

●手動(dòng)采集線下數(shù)據(jù)

店鋪在經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中，不是所有的數(shù)據(jù)都能在淘寶后臺(tái)中找到，對(duì)于一

些線下數(shù)據(jù)，如供應(yīng)商資料數(shù)據(jù)、店鋪財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和店鋪員工信息數(shù)據(jù)等，這

些數(shù)據(jù)只能通過(guò)手動(dòng)采集，錄入到Excel表格中進(jìn)行管理。

規(guī)模相對(duì)較大的電商企業(yè)，會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，如果要使用系

統(tǒng)的數(shù)據(jù)，直接導(dǎo)出即可使用。

●手動(dòng)采集后臺(tái)數(shù)據(jù)

在生意參謀工具中，有些頁(yè)面的數(shù)據(jù)并沒(méi)有提供下載功能，如圖1-7所示

為查詢“連衣裙”的月銷售情況數(shù)據(jù)頁(yè)面，這些數(shù)據(jù)是不能導(dǎo)出的，如果要

使用該頁(yè)面的數(shù)據(jù)，只有通過(guò)手動(dòng)復(fù)制整理。

12

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd122022-5-610:18:09

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

圖1-7

●手動(dòng)采集其他數(shù)據(jù)

由于生意參謀中的許多功能都需要購(gòu)買才能使用，而且這些功能的價(jià)格

也不便宜，如圖1-8所示。

對(duì)于剛起步的店鋪或者一些小店鋪來(lái)說(shuō)，沒(méi)有實(shí)力購(gòu)買這些功能，此

時(shí)只能通過(guò)手動(dòng)整理的方式來(lái)獲取所需的資料，例如前面介紹如何選貨的內(nèi)

容，就是采用手動(dòng)整理數(shù)據(jù)的方法。當(dāng)然相對(duì)而言，手動(dòng)整理這些數(shù)據(jù)比較

麻煩，而且花費(fèi)時(shí)間也多。

13

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd132022-5-610:18:09

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

圖1-8

3.第三方平臺(tái)提供

目前，市面上也有許多第三方平臺(tái)提供了各種數(shù)據(jù)供商家進(jìn)行分析，而

且這些平臺(tái)大多會(huì)提供免費(fèi)或者試用的基礎(chǔ)功能供商家體驗(yàn)。例如淘數(shù)據(jù)，

它是一個(gè)專門為淘寶賣家提供數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)，擁有全面的數(shù)據(jù)

分析體系，為電商賣家提供個(gè)性化數(shù)據(jù)定制服務(wù)，以及直通車選詞、店鋪診

斷和寶貝排名等工具，是賣家運(yùn)營(yíng)決策的重要的數(shù)據(jù)參謀。

如圖1-9所示為在淘數(shù)據(jù)查詢的連體衣/褲的整體市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)。

知識(shí)延伸利用Python爬蟲(chóng)采集數(shù)據(jù)

在IT技術(shù)不斷發(fā)展的今天，還有一種自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集方式，即通過(guò)Python爬

蟲(chóng)程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化抓取采集。通過(guò)Python爬蟲(chóng)技術(shù)，可以采集任意網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，大大

提高手動(dòng)整理數(shù)據(jù)的速度。對(duì)于Python爬蟲(chóng)技術(shù)，如果商家本身具備這個(gè)條件，可以

自主研發(fā)采集程序；對(duì)于不具備此條件的商家，可以使用第三方開(kāi)發(fā)的Python爬蟲(chóng)程

序，如八爪魚(yú)爬蟲(chóng)軟件等。

14

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd142022-5-610:18:10

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

圖1-9

1.2.4?整理清洗數(shù)據(jù)源

對(duì)于采集的數(shù)據(jù)，除了手動(dòng)錄入到Excel中的數(shù)據(jù)相對(duì)而言更有針對(duì)性以

外，其他通過(guò)后臺(tái)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)或者爬蟲(chóng)抓取的數(shù)據(jù)，一般都不能使用并進(jìn)行

數(shù)據(jù)分析操作。

如圖1-10所示為通過(guò)手動(dòng)采集的方式在網(wǎng)頁(yè)中抓取的品牌銷售排行原始

數(shù)據(jù)。從圖中可以看到，直接采集的數(shù)據(jù)，其外觀格式不規(guī)整，而且里面的

數(shù)據(jù)單位不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)顯示不規(guī)范，尤其是一些銷量、銷售額數(shù)據(jù)，直接在

數(shù)據(jù)上添加了單位，這對(duì)后期的數(shù)據(jù)計(jì)算、分析都會(huì)造成影響（Excel中文本

數(shù)據(jù)是不能參與數(shù)據(jù)計(jì)算的）。

因此，在開(kāi)展數(shù)據(jù)分析之前，首先需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清洗。

15

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd152022-5-610:18:10

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

圖1-10

●整理數(shù)據(jù)源

整理數(shù)據(jù)源主要是將采集的數(shù)據(jù)整理規(guī)范，使其能夠直白、有序地展

示。而整理數(shù)據(jù)源可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)行。

①對(duì)表格的外觀進(jìn)行整理，即調(diào)整表格的行高與列寬，使數(shù)據(jù)完整顯

示；并且為表格中的文字內(nèi)容設(shè)置對(duì)應(yīng)的字體大小和邊框格式，使其顯示更

規(guī)范、專業(yè)。

②對(duì)數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行整理，如刪除數(shù)據(jù)的單位，為貨幣數(shù)據(jù)設(shè)置對(duì)應(yīng)的

貨幣格式或者會(huì)計(jì)專用格式等。

●清理數(shù)據(jù)源

清理數(shù)據(jù)源就是對(duì)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，生成新屬性的數(shù)據(jù)，這樣

我們能夠更加方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如從訂單時(shí)間中提取月份數(shù)據(jù)，或者根

據(jù)銷量數(shù)據(jù)計(jì)算平均銷量等。

有關(guān)數(shù)據(jù)整理和清理的具體內(nèi)容將在本書(shū)第2章詳細(xì)介紹，這里只做簡(jiǎn)

單了解即可。

16

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd162022-5-610:18:10

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知

1.2.5?執(zhí)行數(shù)據(jù)分析操作

數(shù)據(jù)分析是在完整的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上，使用正確的數(shù)據(jù)分析方法，結(jié)合

數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中發(fā)現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)意義，為電商運(yùn)營(yíng)

提供決策參考。

要開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作，首先我們需要了解一些數(shù)據(jù)分析工具，如圖1-11

所示為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工具。

數(shù)據(jù)分析工具

可視化輔助工具：Excel、Kaffka、ELK、Storm、Spark、R等

大數(shù)據(jù)處理框架：Hadoop、Kaffka、ELK、Storm、Spark等

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)商業(yè)智能：SSIS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、SSASMDX多維數(shù)據(jù)集、SSRS等

編程語(yǔ)言：Python、Java等

圖1-11

數(shù)據(jù)分析工具有很多，用戶可以根據(jù)自己的能力和工作需求選擇其中的

部分工具進(jìn)行學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)分析完成后，如何將數(shù)據(jù)以更直觀和形象的方式展現(xiàn)出來(lái)，供他人

查閱也是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中非常重要的一步。通常而言，對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果，盡量

要求數(shù)據(jù)能可視化展示，這樣可以讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更直觀，如圖1-12所示。

相關(guān)內(nèi)容將在本章后面介紹。

17

第1章建立思維：電子商務(wù)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)認(rèn)知.indd172022-5-610:18:10

Excel電商數(shù)據(jù)處理與分析技巧

圖1-12

1.2.6?根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策優(yōu)化

電商數(shù)據(jù)分析的最終目的是將其應(yīng)用到?jīng)Q策的優(yōu)化中，根據(jù)數(shù)據(jù)分析發(fā)

現(xiàn)的問(wèn)題，再結(jié)合具體的業(yè)務(wù)情況，給出相應(yīng)的解決辦法，更具真實(shí)性和可

靠性。有了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的支撐，決策者在做決策時(shí)能夠更加有理有據(jù)，從

而確保決策的可行性、科學(xué)性和合理性。

通過(guò)前面的梳理，相信每位讀者