《電子商務數(shù)據(jù)分析》高職全套教學課件

電子商務數(shù)據(jù)分析全套可編輯PPT課件content數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識數(shù)據(jù)分析指標體系數(shù)據(jù)分析模型123目錄數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識11.了解數(shù)據(jù)的相關知識。2.掌握電子商務數(shù)據(jù)分析的概念和意義。3.理解電子商務數(shù)據(jù)分析的主要任務和流程。4.培養(yǎng)辯證思維能力。5.樹立崇高理想,激發(fā)勇于探索、不斷進取的科研精神。數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1一、工作情景描述在電子商務行業(yè)火爆和轉型的背后,數(shù)據(jù)分析工具是一個關鍵因素,通過對商品、用戶、平臺數(shù)據(jù)的分析,商家就能知道什么樣的商品好賣,什么樣的顧客愛買,哪一類的促銷活動更受歡迎等,這樣能夠更有針對性地調整策略,精準營銷。為更好地實施電子商務數(shù)據(jù)分析,本任務主要講述數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)的相關概念。1.數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號,是對客觀事物的性質、狀態(tài)及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合,是構成信息或者知識的原始材料。數(shù)據(jù)可以有數(shù)字、字母、數(shù)字符號的組合、圖形、圖像、音頻、視頻等多種表現(xiàn)形式。2.大數(shù)據(jù)(1)Volume(大量):(2)Velocity(高速):(3)Veracity(真實):(4)Variety(多樣):(5)Value(價值):(一)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)1數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識二、相關知識數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

(二)電子商務數(shù)據(jù)及類型

1.市場數(shù)據(jù)市場數(shù)據(jù)是企業(yè)所處行業(yè)的整體數(shù)據(jù),包含行業(yè)產(chǎn)品總銷售額、競爭對手銷售額、行業(yè)產(chǎn)品需求量、目標客戶購物偏好等。

2.企業(yè)數(shù)據(jù)

(1)運營數(shù)據(jù)

(2)產(chǎn)品數(shù)據(jù)電子商務數(shù)據(jù)分析的概念01電子商務數(shù)據(jù)分析的意義02大數(shù)據(jù)在電子商務領域的作用03數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

(三)電子商務數(shù)據(jù)分析的概念和意義1.行業(yè)分析2.客戶分析3.產(chǎn)品分析4.運營分析數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

(四)電子商務數(shù)據(jù)分析的主要任務數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

(五)電子商務數(shù)據(jù)分析的流程電子商務數(shù)據(jù)分析的流程主要包括確定設計方案、收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、撰寫分析報告,如圖1-2所示。圖1-2數(shù)據(jù)分析流程1.科學性3.針對性5.趨勢性2.系統(tǒng)性4.實用性數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

(六)電子商務數(shù)據(jù)分析的原則Excel01SPSS02Python04SQL05BI06數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

(七)數(shù)據(jù)分析工具EViews07SAS03數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1三、實訓過程實訓-微任務1:熟悉電子商務數(shù)據(jù)及分析流程

1.微任務引入要進行數(shù)據(jù)分析,首先要認識到電子商務數(shù)據(jù)的重要性,厘清數(shù)據(jù)分析的相關概念,知曉分析原則和步驟,用理論指導實踐,這樣才能高屋建瓴、少走彎路。本微任務要求加深對電子商務數(shù)據(jù)的認識,能辨認和區(qū)分電子商務數(shù)據(jù),理解電子商務數(shù)據(jù)分析的流程。數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1

2.實訓操作一步驟1:分小組討論信息、數(shù)據(jù)的概念,數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式、數(shù)據(jù)與信息的關系。完成表1-1的填寫。數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1步驟2:討論分析市場數(shù)據(jù)、企業(yè)運營類數(shù)據(jù)、企業(yè)產(chǎn)品類數(shù)據(jù)分別包含哪些范疇,并將下面提到的數(shù)據(jù)進行分類,完成表1-2的填寫。行業(yè)銷售量2000萬件、瀏覽量3549、展現(xiàn)量1803、產(chǎn)品搜索指數(shù)3500、企業(yè)市場占有率1%、競爭對手客單價223元、銷售量80件、銷售額8萬元、客單價152元、庫存數(shù)量126件、售罄率80%、件單價10元、訂單響應時長30秒、行業(yè)銷售額增長率15%、紅色37碼女靴、注冊客戶數(shù)1000、采購金額3萬元、投資回報率70%、成交客戶數(shù)量670、訪客數(shù)956、點擊量1651、跳失率11%、成交轉化率33.16%、客戶流失率11.2%、采購數(shù)量3000件、庫存周轉率75%、競爭對手銷售額10萬元數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1數(shù)據(jù)及電子商務數(shù)據(jù)分析知識1步驟3:結合生活中的現(xiàn)實例子,討論電子商務數(shù)據(jù)分析的流程。電子商務數(shù)據(jù)分析流程:

現(xiàn)實例子:

數(shù)據(jù)分析指標體系2數(shù)據(jù)分析指標體系21.理解并掌握電子商務數(shù)據(jù)分析的常用指標。2.能較熟練地進行數(shù)據(jù)分析指標體系的搭建。3.能進行數(shù)據(jù)分析指標體系的驗證。4.樹立正確的電子商務數(shù)據(jù)意識,培養(yǎng)良好的職業(yè)道德。5.培養(yǎng)勤于動腦、善于總結、勇于創(chuàng)新的思維習慣。數(shù)據(jù)分析指標體系2一、工作情景描述在各大電子商務平臺或電子商務公司內部,最常見到各種數(shù)據(jù)監(jiān)控大屏,用于幫助平臺和商家實時了解業(yè)務情況。要觀測數(shù)據(jù),首先就要建立一套正確的、完備的數(shù)據(jù)指標體系,定義清楚要看什么、怎么看,從而做到有的放矢、有效解決關鍵問題。要進行電子商務分析,需要了解電子商務方面的數(shù)據(jù)指標、數(shù)據(jù)分析指標體系,知曉如何搭建和驗證數(shù)據(jù)分析指標體系。數(shù)據(jù)分析指標體系2二、相關知識

(一)電子商務數(shù)據(jù)分析指標指標可以理解為用來描述事物的數(shù)量。比如最為常見的指標有:頁面瀏覽量(PV),也就是描述頁面被瀏覽的次數(shù);轉化率,也就是描述目標被轉化的次數(shù)。用一句話來將其分類就是:誰,干了什么,結果怎樣?電子商務數(shù)據(jù)分析的常用指標大類有網(wǎng)站運營指標、經(jīng)營環(huán)境指標、營銷活動指標、消費者價值指標,具體細類則包括日活躍量(DAU)、周活躍量(WAU)、跳失率、轉化率等。數(shù)據(jù)分析指標體系2

(二)商品類指標商品類指標包括:訂單量、訂單金額、每訂單金額、商品銷售量、支付轉化率、有效訂單指標、訂單有效率、銷售任務、庫存量單位SKU、商品毛利、店鋪傭金、成交總額GMV。

(三)會員類指標會員類指標有:購買會員數(shù)、活躍會員數(shù)、可營銷會員數(shù)、會員激活率、老會員數(shù)、新會員數(shù)、復購率、流失會員數(shù)、會員異動比。數(shù)據(jù)分析指標體系2

(四)網(wǎng)店運營類指標網(wǎng)站運營類指標主要包括:到達率、獨立訪客UV、訪問量Visit、頁面瀏覽量PV、新訪問占比、訪問深度、停留時間、跳出率、退出率、產(chǎn)品頁轉化率、加入購物車轉化率、結算轉化率、訂單轉化率、購物車內轉化率、目標轉化率、其他網(wǎng)站成本指標、其他網(wǎng)站收益指標。1配送業(yè)務量3配送滿足率2滿載率4配送準確率數(shù)據(jù)分析指標體系2

(五)物流配送數(shù)據(jù)指標數(shù)據(jù)分析指標體系2

(六)營銷數(shù)據(jù)指標營銷數(shù)據(jù)指標指在電子商務運營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),營銷數(shù)據(jù)指標包括:曝光量、點擊量、點擊率、CPM、CPD、CPC、CPA、每訂單成本,每有效訂單成本、投入產(chǎn)出比。數(shù)據(jù)分析指標體系2

(七)數(shù)據(jù)指標體系

1.數(shù)據(jù)指標體系的作用從不同的維度梳理業(yè)務,把數(shù)據(jù)指標系統(tǒng)地組織起來,這就是數(shù)據(jù)指標體系。數(shù)據(jù)指標體系的作用如下:1監(jiān)控業(yè)務情況2通過拆解指標尋找當前業(yè)務問題3評估業(yè)務可改進的地方,找出下一步工作的方向數(shù)據(jù)分析指標體系2

2.搭建數(shù)據(jù)指標體系的思路

(1)梳理業(yè)務場景及產(chǎn)品核心流程,同時跟業(yè)務方溝通數(shù)據(jù)指標需求①全面、完整的數(shù)據(jù)指標體系都會包含不同業(yè)務場景或者不同流程的指標。②不同類型產(chǎn)品的業(yè)務目標、產(chǎn)品流程不同,數(shù)據(jù)指標體系也不一樣。③明確了業(yè)務邏輯和產(chǎn)品流程后,會有一個初步的指標體系。關注業(yè)務需求和業(yè)務目標是什么,就明確了數(shù)據(jù)指標體系到底該包含哪些部分,以及要細化到什么程度。數(shù)據(jù)分析指標體系2

(2)結合業(yè)務場景和業(yè)務方需求,按照不同劃分方式搭建指標體系。

(3)明確數(shù)據(jù)指標的定義,完善分析維度、時間粒度以及數(shù)據(jù)的實時性。取數(shù)邏輯指標的定義包括業(yè)務描述、數(shù)據(jù)口徑和計算公式。

(4)指標體系驗證完整性———最基礎的一項評估標準,用來評估指缺失的程度。指標缺失可分為選擇錯誤和漏的程度。準確性———數(shù)據(jù)標記錄的信息是否存在異?；蝈e誤。合理性———指標數(shù)據(jù)是否符合其定義,以及遵循預語法規(guī)則的程度。數(shù)據(jù)分析指標體系2

3.電子商務數(shù)據(jù)常見指標體系電子商務數(shù)據(jù)常見的分析指標體系有:總體運營指標、流量指標、銷售轉化(轉化率)指標、用戶價值指標、商品及供應鏈指標、營銷活動指標、市場競爭指標、風控控制指標,如圖1-3所示。圖1-3電子商務數(shù)據(jù)分析指標體系數(shù)據(jù)分析指標體系2三、實訓過程

實訓-微任務1:熟悉數(shù)據(jù)分析常見的指標

1.微任務引入電子商務的每個環(huán)節(jié)都有相應的數(shù)據(jù)指標,這些數(shù)據(jù)指標從各方面量化和反映運營情況。進行電子商務數(shù)據(jù)分析,就需要明晰電子商務有哪些常見數(shù)據(jù)指標,以及每個指標的含義和使用環(huán)境。本微任務要求熟悉電子商務數(shù)據(jù)指標的分類,掌握常見電子商務數(shù)據(jù)指標的涵義。數(shù)據(jù)分析指標體系2

2.實訓操作步驟1:熟悉電子商務數(shù)據(jù)分析常見指標。

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數(shù)據(jù)分析指標體系2步驟2:課堂思考與討論環(huán)節(jié)。問題1:網(wǎng)站中某個用戶在一次訪問內下了兩個訂單,其中一個訂單包含2個商品,另一個訂單包含1個商品。請問訂單量是多少?總商品銷售量是多少?

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數(shù)據(jù)分析指標體系2問題2:為什么需要GMV指標?

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________________________________________________________問題3:什么是會員異動比?會員異動比是不是越大越好?

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數(shù)據(jù)分析指標體系2問題4:用戶在當天既產(chǎn)生了第一次訪問,又產(chǎn)生了第二次訪問,網(wǎng)站分析系統(tǒng)會在新訪問量和老訪問量里面哪里加1呢?

________________________________________________________問題5:退出與跳出的區(qū)別是什么?

________________________________________________________問題6:如果一個廣告展現(xiàn)了20000次,約定CPM為50元,那么商家該付多少廣告費?

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數(shù)據(jù)分析指標體系2

實訓-微任務2:數(shù)據(jù)分析指標體系搭建與驗證

1.微任務引入某天貓旗艦店經(jīng)營類目為服裝(服裝價位50~450元),預計雙十一的目標是:企業(yè)銷售額達到2億元,并增加用戶數(shù)4萬個。調查了最近幾年服裝行業(yè)的天貓雙十一活動時的客戶下單轉化率約為18%。本微任務要求根據(jù)情景描述,判斷出此電商活動的主要目的,并能圍繞主題找出關鍵的數(shù)據(jù)指標,搭建并驗證數(shù)據(jù)分析指標體系。

數(shù)據(jù)分析指標體系2

3.實訓操作步驟1:核心數(shù)據(jù)指標確定。

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________________________________________________________步驟2:明確指標影響因素,拆分數(shù)據(jù)指標。

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數(shù)據(jù)分析指標體系2步驟3:結合分析目標和指標影響因素,構思思維導圖,可參考圖1-4。

圖1-4思維導圖構思數(shù)據(jù)分析指標體系2使用軟件將構思好的思維導圖繪制出來?？梢允褂肕icrosoftOfficeVisio軟件、XMind軟件繪制,也可以使用Word中的SmartArt工具繪制,這里以XMind軟件為例。首先在百度搜索欄中輸入XMind,找到XMind官網(wǎng),免費下載并安裝好XMind軟件,如圖1-5所示。

圖1-5搜索并下載XMind軟件數(shù)據(jù)分析指標體系2步驟4:安裝后打開XMind軟件,選擇一種模板創(chuàng)建思維導圖,如圖1-6所示。

圖1-6創(chuàng)建思維導圖數(shù)據(jù)分析指標體系2步驟5:使用XMind的工具繪制出思維導圖的框架,如圖1-7所示。步驟6:使用XMind軟件的面板工具可以修改模板結構樣式,也可以進行形狀和文字的調整和美化,如圖1-8所示。圖1-7繪制思維導圖圖1-8XMind軟件的面板界面數(shù)據(jù)分析指標體系2步驟7:同理,確定并繪制出完整的指標體系,如圖1-9所示。圖1-9指標體系數(shù)據(jù)分析模型3數(shù)據(jù)分析模型31.了解模型的含義。2.理解各種分析模型的含義。3.掌握各種分析模型的特點以及適用范圍。4.能熟練應用5W2H分析模型。5.能熟練應用邏輯樹分析模型。6.樹立科學價值觀,培養(yǎng)積極探索、善于總結的能力。7.培養(yǎng)創(chuàng)新意識和辯證思維能力。數(shù)據(jù)分析模型3一、工作情景描述模型是指對于某個實際問題或客觀事物、規(guī)律進行抽象后的一種形式化表達。任何模型都是由三個部分組成:目標、變量和關系。明確變量,改變變量,即可直接呈現(xiàn)目標結果。如果要一個電子商務企業(yè)從零開始摸索搭建數(shù)據(jù)分析模型,項目周期長、成本高、風險也高,若有現(xiàn)成的電子商務數(shù)據(jù)分析模型,就能極大地縮短項目周期,減少成本投入,降低試錯風險和試錯成本。數(shù)據(jù)分析模型3二、相關知識

(一)PEST分析模型

PEST分析模型是指宏觀環(huán)境的分析,宏觀環(huán)境又稱一般環(huán)境,是一切影響行業(yè)和企業(yè)的宏觀因素。分析宏觀環(huán)境因素,不同行業(yè)和企業(yè)根據(jù)自身特點和經(jīng)營需要,分析的具體內容會有差異,但一般都應對政治(Politics)、經(jīng)濟(Economic)、社會(Society)和技術(Technology)進行分析,本質上是一種對環(huán)境的把控,如圖1-10所示。數(shù)據(jù)分析模型3

(二)SWOT分析模型

SWOT分析模型是指基于內外部競爭環(huán)境和競爭條件下的態(tài)勢分析,就是將與研究對象密切相關的各種主要內部優(yōu)勢、劣勢和外部的機會、威脅,通過調查列舉出來,并依照矩陣形式排列,用系統(tǒng)分析的思想,將各種因素相互匹配加以分析,從中得出一系列相應的結論,而結論通常帶有一定的決策性。運用這種方法,可以對研究對象所處的情景進行全面、系統(tǒng)、準確地研究,根據(jù)研究結果制定相應的發(fā)展戰(zhàn)略、計劃以及對策等。數(shù)據(jù)分析模型3

S(strengths)是優(yōu)勢、W(weaknesses)是劣勢、O(opportunities)是機會、T(threats)是威脅,如圖1-11所示。按照企業(yè)競爭戰(zhàn)略的完整概念,戰(zhàn)略應是一個企業(yè)“能夠做的”(組織的強項和弱項)和“可能做的”(環(huán)境的機會和威脅)之間的有機組合。從整個價值鏈的每個環(huán)節(jié)上,將企業(yè)與競爭對手做詳細的對比,如產(chǎn)品是否新穎,制造工藝是否復雜,銷售渠道是否暢通,以及價格是否具有競爭性等。數(shù)據(jù)分析模型3圖1-10PEST分析模型圖1-11SWOT分析模型數(shù)據(jù)分析模型3

(三)4P分析模型

4P分析模型是營銷學的一種組合概念,包括產(chǎn)品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、促銷(Promotion)。產(chǎn)品:包括質量、外觀樣式、品牌類別、規(guī)格等屬性,是該模型的核心,主要是為了滿足消費者的需求,產(chǎn)品可以是有形的,也可以是無形的。價格:包括基本價格、促銷價格、付款價格等。定價是一種手段,也是一門藝術,影響產(chǎn)品定價的因素有很多,包括品牌的定位、切入的市場格局、產(chǎn)品分量、包裝尺寸等。渠道:互聯(lián)網(wǎng)的銷售渠道是以用戶為主,即靠用戶來擴散渠道,以用戶來拉取更多的用戶。促銷:即推廣,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣的形式更加多樣化,包括廣告、營銷、優(yōu)惠活動、宣傳、周年慶等形式。數(shù)據(jù)分析模型3

(四)KANO分析模型

KANO分析模型是東京理工大學教授狩野紀昭(NoriakiKano)發(fā)明,此模型以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎,體現(xiàn)了產(chǎn)品性能和用戶滿意之間的非線性關系,常用于產(chǎn)品設計時的屬性定位。根據(jù)不同類型的質量特性與顧客滿意度之間的關系,可將產(chǎn)品服務的質量特性分為五類:基本(必備)型質量是產(chǎn)品最核心的屬性;期望(意愿)型質量是一維屬性,與用戶態(tài)度線性正相關;興奮(魅力)型質量是超出用戶期望的屬性;無差異型質量是無關因素也是可有可無因素;反向(逆向)型質量是反而讓用戶不滿的因素,其分析模型如圖1-12所示。數(shù)據(jù)分析模型3前三種質量特性需求根據(jù)績效指標分類就是基本因素、績效因素和激勵因素。圖1-12KANO分析模型數(shù)據(jù)分析模型3如圖1-13所示,某手機產(chǎn)品屬性開發(fā)優(yōu)先級為“基本屬性→一維屬性→魅力屬性→無關因素”。圖1-13產(chǎn)品屬性開發(fā)KANO優(yōu)先級模型數(shù)據(jù)分析模型3

(五)5W2H分析模型

5W2H分析模型又稱5W2H分析法,也稱七問分析法,5W2H分析模型圍繞時間、地點、人物、事件、原因、方式方法、程度7個要素,即為什么(Why)、什么事(What)、誰(Who)、什么時候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么價格(Howmuch)。5W2H是用戶行為分析和業(yè)務場景分析的常用模型,主要用于用戶行為分析、業(yè)務問題分析、營銷活動等。

Why———為什么要做?可不可以不做?有沒有替代方案?例如:用戶購買的目的是什么、產(chǎn)品在哪些方面吸引用戶。What———是什么?目的是什么?做什么工作?例如:用戶購買了什么、與用戶需求是否一致。數(shù)據(jù)分析模型3

Who———誰?由誰來做?例如:用戶是誰、用戶有什么特點。

When———何時?什么時間做?什么時機最適宜?例如:何時是購買的高峰

Where———何處?在哪里做?例如:用戶在什么平臺購買;用戶從什么渠道獲取信息。

How———怎么做?如何提高效率?如何實施?方法是什么?例如:用戶購買方式有哪些、用戶支付方式有哪些。

Howmuch———多少?做到什么程度?數(shù)量如何?質量水平如何?費用產(chǎn)出如何?例如:用戶購買總額是多少。數(shù)據(jù)分析模型3

(六)RFM分析模型

1.RFM分析模型含義根據(jù)會員最近一次購買時間R(Recency)、購買頻率F(Frequency)、購買金額M(Monetary)計算得出RFM得分,評估客戶的訂單活躍價值,用以客戶分群或價值區(qū)分。該模型常用于電子商務(交易類)企業(yè)的會員分析。根據(jù)劃分出的8個部分,將RFM三項指標的價值按照高低劃分到表1-3中,即可完成客戶分類。數(shù)據(jù)分析模型3數(shù)據(jù)分析模型3

2.RFM分析模型作用

(1)重要價值客戶,三項指標值都很高,該類客戶距離最近一次消費時間較近,購買頻率較高,購買金額較大。

(2)重要發(fā)展客戶,購買頻率低,其他兩個值較高。

(3)重要保持客戶,最近消費距離現(xiàn)在時間較遠,但購買頻率和購買金額高。

(4)重要挽留客戶,最近消費時間距離現(xiàn)在較遠、購買頻率低,但購買金額高。數(shù)據(jù)分析模型3

(5)一般價值客戶,該類客戶距離最近一次購買時間間隔較近,購買頻率高,購買金額小。

(6)一般發(fā)展客戶,該類客戶購買頻率低、購買金額少,距離上一次購買時間間隔近,可能屬于流失或即將流失客戶。

(7)一般保持客戶,該類客戶購買頻率較高,但最近未產(chǎn)生過購買行為,且購買金額較低。

(8)低價值客戶,該類客戶最近未產(chǎn)生過購買行為,購買頻率較低且購買金額小,可能是新客戶。數(shù)據(jù)分析模型3

3.RFM分析模型演變

RFE模型是RFM模型的演變,基于用戶的普通行為(非轉化或交易)產(chǎn)生。RFE模型是根據(jù)會員最近一次訪問時間R(Recency)、訪問頻率F(Frequency)和頁面互動度E-(Engagements)計算得出的RFE得分。數(shù)據(jù)分析模型3

(七)漏斗分析模型

1.漏斗分析模型含義漏斗分析模型是一套流程式數(shù)據(jù),它能夠科學反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段轉化率情況,如圖1-14所示。圖1-14漏斗模型數(shù)據(jù)分析模型3

2.漏斗分析模型演變

(1)AIDMA模型

AIDMA模型是將消費者從瀏覽信息到購買產(chǎn)品的整個過程歸納為五個步驟:注意(Awareness)→興趣(Interest)→欲望(Desire)→記憶(Memory)→購買行動(Action)。從吸引消費者的注意力,到引起用戶可以轉向購買欲望的興趣,同時能夠記憶住足夠的時間,以便用戶做出行動。數(shù)據(jù)分析模型3

(2)AISAS模型

AISAS模型可以分為注意吸引(Attention)、激發(fā)興趣(Interest)、信息搜索(Search)、產(chǎn)生行動(Action)和信息分享(Share),即“注意→興趣→搜索→行動→分享”,如圖1-15所示。用戶從接受到產(chǎn)品的宣傳營銷信息,到引起興趣,然后開始搜索進行了解(多渠道),到下載產(chǎn)生訂單并支付,以及后續(xù)的評價進行分享。圖1-15AISAS模型數(shù)據(jù)分析模型3該模型也可以分為兩個階段:粉絲聚集階段(AI):營銷平臺聚集粉絲的吸引注意(Attention)→激發(fā)興趣(Interest)階段;粉絲互動階段(SAS):營銷平臺與粉絲、粉絲與自己的粉絲,平臺的粉絲與粉絲,形成多層次互動的“信息搜索(Search)→產(chǎn)生行動(Action)→信息分享(Share)”階段。數(shù)據(jù)分析模型3

(3)AARRR模型分析法

AARRR模型可歸納為五個步驟:獲客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)、自傳播(Referral),如圖1-16所示。分別對應用戶生命周期中的5個環(huán)節(jié):獲取用戶、提高活躍度、提高留存率、獲取收入、自傳播。①獲客(Acquisition)獲客是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營的首要指標,即通常所說的“拉新”,具體量化指標包括:渠道曝光量指通過各個渠道看到產(chǎn)品推廣信息的人數(shù);渠道轉換率指因渠道曝光轉換成用戶的人數(shù);日新增用戶數(shù)指日新增用戶是多少;日應用下載量指每天有多少用戶下載了產(chǎn)品;獲客成本指獲取一個客戶所花費的成本。數(shù)據(jù)分析模型3圖1-16AARRR模型數(shù)據(jù)分析模型3②激活(Activation)激活是指把新用戶轉化為活躍用戶,讓用戶樂于使用產(chǎn)品。具體量化指標包括:日活躍用戶數(shù)指一天之內,登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù),同理還有周活躍、月活躍用戶數(shù);活躍率(活躍用戶占比)是某一時間段內活躍用戶占總用戶量的比率。③留存(Retention)留存是指解決“用戶來得快、走得也快”問題,提升用戶粘性,避免用戶流失的手段。留存的目標是培養(yǎng)用戶行為,指新會員(用戶)在經(jīng)過一定時間后,仍然會訪問、登錄、使用、下單成交轉化等特定行為,留存用戶占當時新用戶的比例就是留存率,分為日留存、周留存、月留存。數(shù)據(jù)分析模型3④變現(xiàn)(Revenue)獲取收入是產(chǎn)品運營的核心,也是找到產(chǎn)品的盈利模式,保障產(chǎn)品能夠持續(xù)運營的重要手段。具體量化指標有客單價、付費用戶占比、每用戶平均收入、復購率、銷售額等。⑤自傳播(Referral)自傳播是社交網(wǎng)絡興起后,對運營工作的拓展。自傳播基于社交網(wǎng)絡的病毒式傳播,運用好自傳播能夠降低運營成本并取得良好效果,其常用的指標計算公式為轉發(fā)率=某功能中轉發(fā)用戶數(shù)/看到該功能的用戶數(shù)轉化率=某段時間內產(chǎn)生購買行為的客戶人數(shù)/所有到達店鋪的訪客人數(shù)廣告轉化率=點擊廣告進入推廣網(wǎng)站的人數(shù)/看到廣告的人數(shù)K因子=每個用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請的數(shù)量×接收到邀請的人轉化為新用戶的轉化率數(shù)據(jù)分析模型3

(4)RARRA分析模型

RARRA分析模型是AARRR分析模型的演變,包含用戶留存(Retention)、用戶激活(Activation)、用戶推薦(Referral)、商業(yè)變現(xiàn)(Revenue)、用戶拉新(Acquisition)五個環(huán)節(jié)。用戶留存為用戶提供價值,使用戶產(chǎn)生更多回訪;用戶激活確保新用戶在首次啟動時看到產(chǎn)品價值;用戶推薦讓用戶分享、討論產(chǎn)品;商業(yè)變現(xiàn)產(chǎn)生收入、盈利;用戶拉新鼓勵老用戶帶來新用戶。數(shù)據(jù)分析模型3

(八)生命周期分析模型生命周期分析模型可分為用戶生命周期模型(圖1-17)和產(chǎn)品生命周期模型(圖1-18),用戶生命周期是以用戶為核心,指用戶從“搖籃”到“墳墓”的整個過程,而產(chǎn)品生命周期是站在產(chǎn)品角度,分析產(chǎn)品從研發(fā)到滅亡的過程。圖1-17用戶生命周期圖1-18產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)分析模型3

(九)邏輯樹分析模型

1.邏輯樹分析模型概述圖1-19邏輯樹分析模型數(shù)據(jù)分析模型3

2.邏輯樹分析模型的種類議題樹1假設樹2是否樹3數(shù)據(jù)分析模型3

3.邏輯樹分析模型的作用

(1)邏輯樹能理清思路,避免重復和無關的思考;

(2)邏輯樹能保證解決問題過程的完整性;

(3)邏輯樹能將工作細分,確定各部分的優(yōu)先順序,責任明確到單位。數(shù)據(jù)分析模型3

4.邏輯樹分析模型的應用

(1)確定問題———將原本模糊的問題確定為一個具體的問題,可將需要解決的問題作為樹干。

(2)分析問題———將問題的各個結構拆分成更細致的互相獨立的部分,不重復不遺漏。

(3)剔除次要問題———針對各個部分再依次進行分析,找出問題的關鍵點。

(4)進行關鍵分析———針對關鍵驅動點,集思廣益,找出解決方案。

(5)按照前四步驟思考形成邏輯樹,輸出實際分析報告。數(shù)據(jù)分析模型3

5.邏輯樹分析模型的應用原則

(1)要素化。把相同問題總結歸納成要素。

(2)框架化。將各個要素組織成框架,遵守不重不漏的原則。

(3)關聯(lián)化。框架內各要素保持必要的相互關系,簡單而不孤立。數(shù)據(jù)分析模型3三、實訓過程實訓-微任務1:5W2H模型

1.微任務引入

5W2H模型簡單、方便,易于理解、使用,富有啟發(fā)意義,廣泛用于企業(yè)管理和技術活動,對于決策和執(zhí)行性的活動也非常有幫助,有助于彌補考慮問題的疏漏。本微任務要求靈活運用5W2H模型分析用戶購買手機時的決策過程和影響因素。數(shù)據(jù)分析模型3

2.實訓操作步驟1:熟悉5W2H模型的核心內容。

________________________________________________________步驟2:分析用戶購買決策過程要經(jīng)歷哪幾個階段。

________________________________________________________步驟3:以用戶購買決策過程,針對某商品(手機)的用戶購買偏好為例,進行5W2H分析,填入表1-4。

數(shù)據(jù)分析模型3數(shù)據(jù)分析模型3步驟4:根據(jù)步驟3的顧客行為,使用5W2H模型為手機賣家整理出幾條銷售業(yè)務關注點,填入表1-5。數(shù)據(jù)分析模型3數(shù)據(jù)分析模型3實訓-微任務2:邏輯樹分析模型

1.微任務引入邏輯樹有三種類型,雖然這三種邏輯樹結構類似,但是有不同的使用前提,合理地使用邏輯樹,對于我們分析問題和制訂解決方案能起到事倍功半的效果。本微任務要求根據(jù)不同的主題目標,設計出相應的邏輯樹。數(shù)據(jù)分析模型3

2.實訓操作步驟1:熟悉邏輯樹的三種類型。

________________________________________________________步驟2:以“公司利潤下滑原因”(拆解到2層分支)為主題,使用Visio軟件、XMind軟件或者Word中的SmartArt工具繪制、設計并繪制問題樹。可參考圖1-20進行繪制。數(shù)據(jù)分析模型3圖1-20繪制問題樹數(shù)據(jù)分析模型3步驟3:以“提高銷售額”為主題,使用Visio軟件、XMind軟件或者Word中的SmartArt工具繪制、設計并繪制假設樹?？蓞⒖紙D1-21進行繪制。圖1-21繪制假設樹數(shù)據(jù)分析模型3步驟4:以“產(chǎn)品是否有競爭力”為主題,使用Visio軟件、XMind軟件或者Word中的SmartArt工具繪制、設計并繪制是否樹。可參考圖1-22進行繪制。圖1-22繪制是否樹謝謝觀看電子商務數(shù)據(jù)分析content數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)清洗12目錄數(shù)據(jù)采集1數(shù)據(jù)采集11.了解商務數(shù)據(jù)的來源。2.熟悉數(shù)據(jù)采集工具。3.能進行電子商務數(shù)據(jù)采集。4.增強法律意識,培養(yǎng)誠實守信、遵紀守法,遵守規(guī)則的行為習慣。5.培養(yǎng)多角度思考問題的能力。數(shù)據(jù)采集1一、工作情景描述在進行電子商務數(shù)據(jù)分析之前,必須了解電子商務數(shù)據(jù)的來源,并學會電子商務數(shù)據(jù)采集方法。本任務主要講述電子商務數(shù)據(jù)采集方法與實施。1數(shù)據(jù)采集二、相關知識

(一)電子商務數(shù)據(jù)的來源就電子商務數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)采集的渠道主要包括電子商務網(wǎng)站、網(wǎng)店后臺、平臺提供的數(shù)據(jù)工具、政府部門、機構協(xié)會、媒體、企業(yè)以及權威網(wǎng)站數(shù)據(jù)機構等。針對不同的采集渠道,可以選擇不同的采集工具。具體選擇時,應考慮各種工具的適用范圍、可以采集的數(shù)據(jù)類型,以及該工具的具體功能等因素。互聯(lián)網(wǎng)中可供采集的數(shù)據(jù)非常多,采集的方法也各有不同。數(shù)據(jù)采集1按照數(shù)據(jù)資料的性質劃分01按照數(shù)據(jù)來源的范圍劃分按照數(shù)據(jù)來源的對象劃分0203數(shù)據(jù)采集1

(二)電子商務數(shù)據(jù)采集商務數(shù)據(jù)采集方法商務數(shù)據(jù)采集流程數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集的原則3214數(shù)據(jù)采集的注意事項5數(shù)據(jù)采集1

(三)數(shù)據(jù)采集工具針對不同的采集渠道,可以選擇不同的采集工具。具體選擇時,應考慮各種工具的適用范圍、可以采集的數(shù)據(jù)類型,以及該工具的具體功能等因素?；ヂ?lián)網(wǎng)中可供采集的數(shù)據(jù)非常多,采集的方法也各有不同。這里主要介紹采集網(wǎng)絡平臺中的數(shù)據(jù),以及利用各種數(shù)據(jù)采集工具抓取網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)的方法。數(shù)據(jù)采集1

1.采集網(wǎng)絡平臺中的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡平臺中的數(shù)據(jù)采集方法分為兩種,下載或復制,即下載并保存數(shù)據(jù)文件,復制并粘貼數(shù)據(jù)。

2.使用工具軟件采集數(shù)據(jù)下面介紹部分目前比較好用的免費數(shù)據(jù)采集工具。數(shù)據(jù)采集1(1)八爪魚采集器(2)火車頭采集器(3)近探中國(5)ForeSpider(6)生意參謀(7)后羿采集器(4)ContentGrabber數(shù)據(jù)采集1三、實訓過程實訓-微任務1:使用記錄單錄入庫存商品信息

1.微任務引入數(shù)據(jù)直接錄入也是數(shù)據(jù)采集的一種方式。當有大量庫存商品數(shù)據(jù)需要錄入時,可以使用記錄單登記商品數(shù)據(jù),這樣不僅可以避免遺漏數(shù)據(jù),還可以在記錄單中檢查數(shù)據(jù)。本微任務要求在Excel中使用記錄單快速錄入商品庫存數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集1

2.實訓操作步驟1:新建一個Excel工作簿,命名為“商品庫存信息.xlsx”。錄入“商品名稱”“品牌”“入庫時間”“期初數(shù)量”“入庫數(shù)量”“出庫數(shù)量”“結存數(shù)量”“庫存標準量”,待錄入的數(shù)據(jù)信息如圖2-1所示:圖2-1待錄入的庫存信息數(shù)據(jù)采集1步驟2:添加記錄單功能。執(zhí)行“文件”→“選項”命令,彈出“Excel選項”對話框,單擊左側“自定義功能區(qū)”,對話框右側列表框中勾選“數(shù)據(jù)”復選框,單擊“新建組”按鈕,如圖2-2所示。選擇新建的組,單擊“重命名”按鈕,顯示名稱為“錄入”,如圖2-3所示。數(shù)據(jù)采集1圖2-2在數(shù)據(jù)組選項卡里新建組數(shù)據(jù)采集1圖圖2-3將新建組重命名為“錄入”數(shù)據(jù)采集1步驟3:Excel選項對話框的左側列表框中單擊“自定義功能區(qū)”,在“從下列位置選擇命令”下拉列表中選擇“所有命令”選項,在命令列表中選擇“記錄單”選項,單擊“添加”按鈕,如圖2-4所示。這樣便將“記錄單”命令添加到新建的錄入組中了,如圖2-5所示。步驟4:選中A2單元格,切換到“數(shù)據(jù)”選項卡,在“錄入”組中單擊“記錄單”按鈕,如圖2-6所示。數(shù)據(jù)采集1圖2-4添加“記錄單”數(shù)據(jù)采集1圖2-5“記錄單”添加成功圖2-6點擊“記錄單”按鈕數(shù)據(jù)采集1步驟5:彈出“Sheet1”對話框,在各字段中輸入新商品信息,錄入完第1條記錄后,單擊“新建”按鈕,繼續(xù)錄入下一條記錄,如圖2-7所示。圖2-7錄入信息數(shù)據(jù)采集1步驟6:依次錄入其他各條記錄,錄入完畢后,檢查錄入的商品庫存信息,調整并適當美化表格,如圖2-8所示。圖2-8錄入后的信息數(shù)據(jù)采集1實訓-微任務2:使用工具軟件采集數(shù)據(jù)

1.微任務引入數(shù)據(jù)采集軟件是為了解決從網(wǎng)頁上大批量、自動化采集信息的商務需求而由專業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司研發(fā)的一整套工具軟件。某圖書經(jīng)營企業(yè)為了了解散文類圖書的市場情況,準備從網(wǎng)頁中采集散文類圖書的書名、評分和評論人數(shù)數(shù)據(jù),可利用數(shù)據(jù)采集軟件有針對性地進行采集。本微任務要求使用后羿采集器工具軟件從豆瓣讀書官網(wǎng)采集部分散文類圖書的相關數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集1

2.實訓操作步驟1:下載并安裝后羿采集器,如圖2-9所示。運行后羿采集器,如圖2-10所示。圖2-9下載后羿采集器數(shù)據(jù)采集1圖2-10運行后羿采集器數(shù)據(jù)采集1步驟2:打開瀏覽器,進入豆瓣讀書官網(wǎng),搜索散文圖書,如圖2-11所示。圖2-11打開豆瓣網(wǎng)并搜索散文數(shù)據(jù)采集1步驟3:將散文圖書所在的網(wǎng)址復制粘貼到后羿采集器界面的“手動輸入”框中,如圖2-12所示。圖2-12將散文網(wǎng)址復制到后羿采集器中數(shù)據(jù)采集1步驟4:設置后羿采集器的啟動參數(shù),還可以進行添加字段、刪除字段、修改字段名、字段數(shù)據(jù)處理等操作,如圖2-13所示。步驟5:開始采集,當采集到預期的數(shù)據(jù)量時,單擊“停止”按鈕,停止采集。采集停止界面如圖2-14所示。圖2-13啟動設置數(shù)據(jù)采集1圖2-14停止采集數(shù)據(jù)采集1步驟6:單擊“瀏覽”按鈕并選擇文件的導出類型,將采集到的數(shù)據(jù)導出,如圖2-15所示。圖2-15導出數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集1步驟7:檢查采集到的數(shù)據(jù),如圖2-16所示。圖2-16檢查采集到的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集1實訓-微任務3:從網(wǎng)頁中采集表中數(shù)據(jù)到Excel

1.微任務引入

Excel軟件具備獲取外部數(shù)據(jù)的功能,外部數(shù)據(jù)可以來自于Access、網(wǎng)站、文本或其他來源。如果網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)是以表格形式呈現(xiàn)的,則可以在Excel中直接采集,獲取網(wǎng)頁中的這些數(shù)據(jù)。本微任務要求能夠直接采集網(wǎng)頁中的表格數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集1

2.實訓操作步驟1:在瀏覽器中搜索需要抓取的網(wǎng)站。步驟2:打開網(wǎng)站,查看網(wǎng)站數(shù)據(jù)是否可以抓取。查看網(wǎng)站源代碼,有Table則可抓取,沒有則不能抓取。在網(wǎng)站數(shù)據(jù)可抓取的情況下,復制網(wǎng)址。例如:執(zhí)行“國家統(tǒng)計局”→“統(tǒng)計數(shù)據(jù)”→“數(shù)據(jù)查詢”命令,查看統(tǒng)計局數(shù)據(jù);執(zhí)行“中國銀行”→“金融數(shù)據(jù)”→“中國銀行外匯牌價”命令,查看外匯牌價數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集1步驟3:打開Excel,執(zhí)行“數(shù)據(jù)”→“獲取外部數(shù)據(jù)”→“自網(wǎng)站”命令,如圖2-17所示,打開一個瀏覽器窗口。圖2-17選擇獲取外部數(shù)據(jù)選項數(shù)據(jù)采集1步驟4:在打開的瀏覽器窗口的地址欄,復制粘貼預采集數(shù)據(jù)所在網(wǎng)頁的網(wǎng)址(第四次全國經(jīng)濟普查公報(第七號)的網(wǎng)址),單擊“轉到”按鈕,瀏覽器中呈現(xiàn)對應的頁面,如圖2-18所示。圖2-18粘貼網(wǎng)址數(shù)據(jù)采集1步驟5:找到網(wǎng)頁中數(shù)據(jù)所在的表格,如圖2-19所示。選中網(wǎng)頁中的表格,單擊“導入”按鈕,如圖2-20所示。設置導入數(shù)據(jù)的放置位置,這里設置起始位置為“=$A$1”,如圖2-21所示?？梢钥吹紼xcel顯示正在獲取數(shù)據(jù),如圖2-22所示。圖2-19定位數(shù)據(jù)所在表格數(shù)據(jù)采集1圖2-20選中數(shù)據(jù)所在表格數(shù)據(jù)采集1圖2-21選擇數(shù)據(jù)的放置位置圖2-22獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集1圖2-23檢查采集到的數(shù)據(jù)步驟6:在Excel中可以看到直接從網(wǎng)站上采集導入的數(shù)據(jù)信息,如圖2-23所示。數(shù)據(jù)清洗2數(shù)據(jù)清洗21.理解并掌握電子商務數(shù)據(jù)分析的常用指標。2.能較熟練地進行數(shù)據(jù)分析指標體系的搭建。3.能進行數(shù)據(jù)分析指標體系的驗證。4.樹立正確的電子商務數(shù)據(jù)意識,培養(yǎng)良好的職業(yè)道德。5.培養(yǎng)勤于動腦、善于總結、勇于創(chuàng)新的思維習慣。數(shù)據(jù)清洗2一、工作情景描述通過各種渠道收集來的數(shù)據(jù),常出現(xiàn)缺失、異常、冗余、不一致等現(xiàn)象,并不能直接為數(shù)據(jù)分析所用,例如拼寫錯誤的單詞、難以去除的尾隨空格、不需要的前綴、不正確的大小寫和缺失的內容,這些因素都會導致數(shù)據(jù)混亂。此外,一些成熟的數(shù)據(jù)分析模型對處理數(shù)據(jù)有特定的要求,比如一定的數(shù)據(jù)類型、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)量綱、數(shù)據(jù)的冗余性要求、屬性的相關性要求等。本任務主要講述如何對收集來的數(shù)據(jù)進行清洗、處理與計算。數(shù)據(jù)清洗2二、相關知識

(一)數(shù)據(jù)清洗的含義數(shù)據(jù)清洗(DataCleaning)是在對數(shù)據(jù)進行審查和校驗的過程中,發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯誤,包括數(shù)據(jù)一致性檢查、處理無效值和缺失值等,目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤,并規(guī)范數(shù)據(jù)的一致性。因為數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)集合,這些數(shù)據(jù)從多個業(yè)務系統(tǒng)中抽取且包含歷史數(shù)據(jù),這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突,這些錯誤的或有沖突的數(shù)據(jù)稱為“臟數(shù)據(jù)”,應按照一定的規(guī)則把“臟數(shù)據(jù)”“洗掉”,這就是數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗2

(二)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則完整性1全面性2合法性3唯一性4數(shù)據(jù)清洗2

(三)數(shù)據(jù)清洗中的簡單加工1.數(shù)據(jù)轉化2.數(shù)據(jù)轉置3.字段分列數(shù)據(jù)清洗2三、實訓過程實訓-微任務1:數(shù)據(jù)清洗

1.微任務引入在數(shù)據(jù)采集過程中,往往會因為數(shù)據(jù)來源不穩(wěn)定、采集方式不恰當?shù)仍蛟斐刹杉降臄?shù)據(jù)存在一定的缺陷,不能直接使用。圖2-24中的數(shù)據(jù)是統(tǒng)計調查收集來的數(shù)據(jù),表中數(shù)據(jù)明顯存在一些問題,這會直接影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。本微任務要求對表中數(shù)據(jù)進行清洗操作。數(shù)據(jù)清洗2圖2-24數(shù)據(jù)格式不一致的資料數(shù)據(jù)清洗2

2.實訓操作步驟1:數(shù)據(jù)一致性處理。經(jīng)過觀察,可以看出“身高”“體重”“月生活費”“家庭年收入”“每周課外學習時間”這幾列均存在單位不統(tǒng)一的現(xiàn)象。

(1)將圖2-25中“身高”字段中的數(shù)據(jù)去掉字符“cm”。

(2)單擊C列,或者選中C列的所有數(shù)據(jù),執(zhí)行“查找和選擇”→“替換”命令,如圖2-26所示。

數(shù)據(jù)清洗2圖2-25選擇C列數(shù)據(jù)清洗2

(3)彈出“查找和替換”對話框,在“替換”選項卡下的“查找內容”中輸入“cm”,設置“替換為”為空,單擊“全部替換”按鈕完成替換,如圖2-27所示,替換后的結果如圖2-28所示。

圖2-26選擇“替換”命令圖2-27輸入查找內容和替換內容數(shù)據(jù)清洗2圖2-28替換后的結果數(shù)據(jù)清洗2

(4)使用相同的方法,對數(shù)據(jù)不一致的“體重”“月生活費”“家庭年收入”“每周課外學習時間”進行操作,使每列的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式一致。在處理“家庭年收入”列時,需要將此列所有數(shù)據(jù)的單位統(tǒng)一成“萬”(“0000”替換為“萬”),再統(tǒng)一去掉單位“萬”。

(5)上述操作是去掉數(shù)據(jù)后面的單位。如果要為某列數(shù)據(jù)統(tǒng)一加上某種單位,可通過設置單元格格式來實現(xiàn)。例如要給“每周課外學習時間”列統(tǒng)一加上小時單位,可以選中此列所有數(shù)據(jù),單擊“設置單元格格式”,如圖2-29所示。在設置單元格格式對話框中,執(zhí)行“數(shù)字”→“自定義”命令,在類型中輸入“0"小時"”即可,如圖2-30所示。數(shù)據(jù)清洗2圖2-29選擇“設置單元格格式”圖2-30統(tǒng)一加上單位小時數(shù)據(jù)清洗2步驟2:缺失數(shù)據(jù)的處理。將“年齡”字段中的空值均替換為“18”。

(1)選擇“年齡”所在的E列,執(zhí)行“查找和選擇”→“定位條件”命令,如圖2-31所示。在“定位條件”對話框中,選中“空值”單選項,如圖2-32所示。數(shù)據(jù)清洗2圖2-31選擇“定位條件”命令圖2-32選擇定位條件“空值”數(shù)據(jù)清洗2

(2)單擊“確定”按鈕,E列所有的空白單元格呈選中狀態(tài)。輸入替代值“18”,按“Ctrl+Enter”組合鍵確認,所有選中的空白單元格中統(tǒng)一被輸入了“18”,如圖2-33所示。圖2-33空白單元格中統(tǒng)一輸入新的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗2步驟3:刪除重復記錄。單擊數(shù)據(jù)表的任意位置,執(zhí)行“數(shù)據(jù)”→“刪除重復項”命令,如圖2-34所示。

圖2-34刪除重復項數(shù)據(jù)清洗2步驟4:清洗后的信息補充。數(shù)據(jù)清洗是人為的科學處理方式,因此其結果存在無可避免的偏差,在確實無法保證信息的完整性與準確性時需要對文件添加說明。說明的方法是在工作表的最后添加一列備注項,凡是做了什么樣的操作在備注里都具體寫明,數(shù)據(jù)需要怎么用由數(shù)據(jù)處理者酌情考慮。步驟5:美化和修飾表格。數(shù)據(jù)清洗2實訓-微任務2:數(shù)據(jù)的轉置與分列

1.微任務引入采集到的數(shù)據(jù)有可能是雜亂無章、難以理解的,這時需要對數(shù)據(jù)進行轉置或分列,保留和呈現(xiàn)有用的、待分析的數(shù)據(jù)。本微任務要求使用Excel軟件對數(shù)據(jù)進行轉置與分列操作。

2.實訓操作步驟1:數(shù)據(jù)轉置最簡單的操作方法:先復制好某行或某列數(shù)據(jù),在粘貼時單擊“開始”按鈕,單擊“剪貼板”組“粘貼”按鈕下面的三角箭頭,單擊“轉置”圖標,如圖2-35所示。轉置后的效果如圖2-36所示。數(shù)據(jù)清洗2圖2-35轉置性粘貼數(shù)據(jù)清洗2圖2-36轉置后的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗2步驟2:字段分列

(1)選擇“字段分列”工作表的A列數(shù)據(jù),如圖2-37所示;執(zhí)行“數(shù)據(jù)”→“分列”命令,如圖2-38所示。數(shù)據(jù)清洗2圖2-37選中要操作的列圖2-38數(shù)據(jù)分列數(shù)據(jù)清洗2

(2)要將A列字段“姓名,家庭地址,郵編”分列出三列,因為數(shù)值之間用逗號隔開,且數(shù)值內容長短不一,所以選中“分隔符號”單選項,單擊“下一步”按鈕,如圖2-39所示。圖2-39選中“分隔符號”單選項數(shù)據(jù)清洗2

(3)選擇什么樣的分隔符,要根據(jù)原始數(shù)據(jù)中的分隔符來確定,這里勾選“逗號”復選框為分隔符,單擊“下一步”按鈕,如圖2-40所示。圖2-40選中“逗號”為分隔符數(shù)據(jù)清洗2

(4)在彈出的對話框中,確定目標區(qū)域的起點單元格。這里將B1單元格作為起始位置,即目標區(qū)域為“=$B$1”,放置分列后的數(shù)據(jù),如圖2-41所示。圖2-41確定目標區(qū)域數(shù)據(jù)清洗2

(5)單擊“完成”按鈕,分列的結果如圖2-42所示。圖2-42分列結果謝謝觀看電子商務數(shù)據(jù)分析content數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)可視化分析數(shù)據(jù)分組分析123目錄數(shù)據(jù)處理1數(shù)據(jù)處理11.了解數(shù)據(jù)處理的意義。2.熟悉常見的運算函數(shù)。3.能熟練對數(shù)據(jù)進行處理。4.加強辯證思維能力。5.培養(yǎng)愛崗敬業(yè)、誠實守信的職業(yè)素養(yǎng)。數(shù)據(jù)處理1一、工作情景描述數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導出對于某些特定用戶來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加工處理的手段主要有字段匹配、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)計算。本任務要求學生能夠使用Excel軟件對數(shù)據(jù)進行加工、處理和運算。1數(shù)據(jù)處理二、相關知識

(一)字段匹配有時候原數(shù)據(jù)表中沒有可用的字段內容,需要從其他數(shù)據(jù)表中獲得,實現(xiàn)這個步驟的過程為字段匹配。字段匹配就是將原數(shù)據(jù)清單中沒有但其他數(shù)據(jù)清單中有的字段匹配過來。VLOOKUP函數(shù)是Excel中的一個縱向查找函數(shù),與LOOKUP函數(shù)和HLOOKUP函數(shù)屬于一類函數(shù),在工作中都有廣泛應用,實現(xiàn)按列查找,最終返回該列所需查詢序列所對應的值;與之對應的HLOOKUP是按行查找的。數(shù)據(jù)處理1該函數(shù)的語法規(guī)則如下:VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])即:VLOOKUP(查找值,區(qū)域,要返回第幾列的內容,1近似匹配0精確匹配)數(shù)據(jù)處理1

(二)數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)抽取指從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中抽取出目的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù),也就是從數(shù)據(jù)源中抽取所需數(shù)據(jù)的過程,常見的操作包括拆分數(shù)據(jù)部分信息、保留部分數(shù)據(jù)、抽取匹配數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)源又可以簡單分為結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。Excel中數(shù)據(jù)抽取是指利用原數(shù)據(jù)清單中某些字段的部分信息得到一個新字段。常用的數(shù)據(jù)抽取函數(shù)有LEFT()、RIGHT()、MID()、YEAR()

MONTH()、DAY()、WEEKDAY()等。數(shù)據(jù)處理1

(三)數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)計算是Excel的一個核心功能。數(shù)據(jù)計算是根據(jù)原有字段數(shù)據(jù),通過計算形成新的字段數(shù)據(jù)。1.使用公式計算2.使用函數(shù)計算3.公式和函數(shù)的區(qū)別4.取整函數(shù)數(shù)據(jù)處理1

(四)Excel中公式的引用方式相對引用1絕對引用2混合引用3三維引用和外部引用4數(shù)據(jù)處理1三、實訓過程實訓-微任務1:數(shù)據(jù)抽取與匹配

1.微任務引入電子商務中,一些數(shù)據(jù)中往往蘊含了很多信息,比如收貨地址包含了省份、城市等信息,身份證號里的數(shù)字都有特殊的含義,有時就需要通過收貨地址統(tǒng)計客戶的省份、城市,通過身份證號判斷客戶的生日等,這就涉及數(shù)據(jù)抽取操作。本微任務要求對表中的數(shù)據(jù)進行抽取、匹配處理。數(shù)據(jù)處理1

2.實訓操作步驟1:提取收貨地址中的省份信息。由于在收貨地址數(shù)值中,省份數(shù)值在最左端,因此可以使用LEFT函數(shù)。選中B2單元格,輸入公式“=LEFT(A2,2)”,按Enter鍵確認,就得到A2單元格中的省份信息,如圖3-1所示。向下拖動B2單元格右下角的填充柄,引用公式。圖3-1提取省份信息數(shù)據(jù)處理1步驟2:提取收貨地址中的郵編信息。郵編信息在收貨地址最右端,可以使用RIGHT函數(shù)。選中C2單元格,輸入公式“=RIGHT(A2,8)”,按Enter鍵確認,就得到C2單元格中的郵編信息。向下拖動C2單元格右下角的填充柄,引用公式,如圖3-2所示。圖3-2提取郵編信息數(shù)據(jù)處理1步驟3:在E2單元格中輸入公式“=YEAR(D2)”、F2單元格中輸入公式“=MONTH(D2)”、G2單元格中輸入公式“=DAY(D2)”、H2單元格中輸入公式“=WEEKDAY(D2,2)”,用鼠標同時框選E2、F2、G2、H2,雙擊框選區(qū)域的右下角填充柄,即可完成表中A列所有訂單付款時間“年”“月”“日”“星期”的信息提取,如圖3-3所示。圖3-3提取年、月、日和星期數(shù)據(jù)處理1步驟4:在步驟1、2中,省份信息和郵編信息的提取結果有些粗糙,如果想讓提取結果更為精準,則需輔助使用FIND函數(shù),如圖3-4所示。FIND函數(shù)的作用是返回一個字符串在另一個字符串中出現(xiàn)的起始位置。省份信息提取時需要通過考慮省份的具體字數(shù),即第一個空格前的數(shù)據(jù)。圖3-4精確提取省份信息數(shù)據(jù)處理1步驟5:在“數(shù)據(jù)匹配”工作表中完成省份信息匹配。字段匹配就是將原數(shù)據(jù)清單中沒有但其他數(shù)據(jù)清單中有的字段匹配過來。通過身份證號的字段匹配省份編碼,結果返回匹配編碼和省份單元格中。圖3-5精確提取郵編信息數(shù)據(jù)處理1

(1)首先需要了解身份證號碼18位數(shù)字的含義:前1~2位是所在省份的代碼;第3~4位是所在城市的代碼;第5~6位是所在區(qū)縣的代碼;第7~14位表示出生年、月、日;第15~16位表示所在地的派出所代碼;第17位表示性別,奇數(shù)表示男性,偶數(shù)表示女性;第18位數(shù)字是校驗碼。身份證號表示省份的代碼使用LEFT函數(shù)或MID函數(shù)將“身份證號碼”列中數(shù)據(jù)的前兩個數(shù)字取出來,如圖3-6所示。數(shù)據(jù)處理1

(2)根據(jù)給定省份編碼,使用VLOOKUP函數(shù)匹配出所對應的省份。選中C2單元格,執(zhí)行“公式”→“插入函數(shù)”命令,選擇類別為“全部”或“查找與引用”,找到VLOOKUP函數(shù)并確定,如圖3-7、圖3-8所示。圖3-7插入VLOOKUP函數(shù)數(shù)據(jù)處理1圖3-8VLOOKUP函數(shù)各參數(shù)設置數(shù)據(jù)處理1

(3)使用相對引用的方法引用公式,完成列中其他數(shù)據(jù)的計算,如圖3-9所示。圖3-9最終匹配結果數(shù)據(jù)處理1實訓-微任務2:數(shù)據(jù)計算

1.微任務引入有的信息不會直接在原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn),需要根據(jù)研究目的找到數(shù)據(jù),分析指標之間的關聯(lián),通過對相應數(shù)據(jù)計算,才能得到相應的信息。本微任務要求對圖3-10所示的表中信息進行數(shù)據(jù)計算。圖3-10待計算的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理1

2.實訓操作步驟1:使用公式“銷售額=單價×銷量”,計算銷售額。選中J2單元格,輸入公式“=B2*C2”,向下引用公式,如圖3-11所示。圖3-11計算銷售額數(shù)據(jù)處理1步驟2:計算銷售天數(shù)、銷售年數(shù)。使用公式“銷售天數(shù)=下架日期-上架日期”和“銷售年數(shù)=銷售天數(shù)/365”。在K2單元格中輸入“=I2-H2”,如圖3-12所示。計算出的“銷售年數(shù)”數(shù)值不一定是整數(shù),可以用INT函數(shù)取整,在L2單元格中輸入“=INT(K2/365)”,如圖3-13所示。圖3-12計算銷售天數(shù)數(shù)據(jù)處理1圖3-13計算銷售年數(shù)數(shù)據(jù)處理1步驟3:計算退款金額。使用公式“退款金額=單價×退款單數(shù)”,在M2單元格中輸入“=B2*D2”,如圖3-14所示。圖3-14計算退款金額數(shù)據(jù)處理1步驟4:計算退款率、差評率、好評率。退款率、差評率、好評率的數(shù)值應以百分比的形式呈現(xiàn)。以好評率為例,好評率的計算公式是“好評率=好評單數(shù)/總評價單數(shù)”,計算結果如圖3-15所示。圖3-15計算好評率數(shù)據(jù)處理1步驟5:計算每種商品的銷售量占比。計算出所有商品的總銷量,以總銷量為分母進行運算。也可以直接運用公式,注意分母的公式要使用絕對引用或混合引用,計算結果如圖3-16所示。圖3-16計算銷量的占比數(shù)據(jù)處理1步驟6:銷售年數(shù)的取整。銷售年數(shù)=(下架時間-上架時間)/365。通常計算出來的年數(shù)是一個小數(shù),如果希望得到整數(shù),可以用INT函數(shù)取整,使用公式“=INT(D2)”,結果是3。如果要進行四舍五入式取整,則要用函數(shù)RONUD,在編輯欄將公式修改為“=RONUD(D2,0)”即可,如圖3-17所示。圖3-16計算銷量的占比數(shù)據(jù)處理1步驟7:計算轉化率。計算加購物車的轉化率、交易轉化率,計算結果如圖3-18所示。圖3-18計算轉化率數(shù)據(jù)可視化分析2數(shù)據(jù)可視化分析21.理解數(shù)據(jù)可視化的基本流程和常用方法。2.熟悉各種圖表的特點和功能。3.靈活運用圖表進行數(shù)據(jù)可視化分析。4.熟練制作動態(tài)圖表。5.熟練使用切片器。6.提高視覺審美鑒賞能力,提升美學素養(yǎng)。7.培養(yǎng)獨立思考能力和分析抗辨能力。數(shù)據(jù)可視化分析2一、工作情景描述通常情況下,數(shù)據(jù)分析的結果是通過圖表來展現(xiàn)的,這樣比較直觀,人們也更愿意接受圖表這種數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式,因為它能更加形象、有效地傳遞出分析人員所要表達的觀點。不同的圖表類型所承擔的功能是截然不同的,同樣的數(shù)據(jù)可以使用不同的圖表呈現(xiàn)出不同方面的特征。因此在設計信息圖之前,要厘清需求,再判斷和選擇具體使用哪種圖表。本任務主要講述圖表類型、數(shù)據(jù)的可視化作圖。數(shù)據(jù)可視化分析2二、相關知識

(一)數(shù)據(jù)可視化基本流程數(shù)據(jù)可視化的目的不只是把數(shù)據(jù)通過各種圖形展示出來,更是要借助這些圖形來探索數(shù)據(jù)的隱藏信息。1明確目的3視覺設計2選擇合適的圖表4突出信息數(shù)據(jù)可視化分析2

(二)主要的圖表類型3.折線圖2.氣泡圖1.散點圖7.雷達圖6.面積圖5.餅圖4.柱形圖與條形圖數(shù)據(jù)可視化分析2

(三)數(shù)據(jù)可視化方法

1.數(shù)據(jù)對比可視化分析數(shù)據(jù)對比通常是把兩個或兩個有一定聯(lián)系的數(shù)據(jù)指標進行比較,從數(shù)量上展示和說明被對比對象規(guī)模大小、水平高低、速度快慢等。在數(shù)據(jù)對比可視化分析時,常用的圖表類型有柱形圖和條形圖。數(shù)據(jù)可視化分析2

2.數(shù)據(jù)趨勢可視化分析數(shù)據(jù)趨勢可視化分析一般適用于某些指標或維度的長期跟蹤,一方面可以看出所分析對象的變化情況,更重要的是發(fā)現(xiàn)變化趨勢中明顯的拐點,以便分析出現(xiàn)拐點的原因。常用的圖表類型有折線圖和面積圖。

3.數(shù)據(jù)占比可視化分析數(shù)據(jù)占比可視化分析可以直觀地看到各項數(shù)據(jù)所占比例大小,快速找準處于核心地位或起關鍵作用的數(shù)據(jù)對象。常用的圖表類型有餅圖和圓環(huán)圖。數(shù)據(jù)可視化分析2

4.數(shù)據(jù)分布可視化分析數(shù)據(jù)占比可視化分析可以直觀地看到各項數(shù)據(jù)所占比例大小,快速找準處于核心地位或起關鍵作用的數(shù)據(jù)對象。常用的圖表類型有餅圖和圓環(huán)圖。數(shù)據(jù)可視化分析2

(四)數(shù)據(jù)透視表與數(shù)據(jù)透視圖1.數(shù)據(jù)透視表2.數(shù)據(jù)透視圖數(shù)據(jù)可視化分析2

(五)切片器切片器是一個非常實用的篩選器。在Excel中,切片器可以根據(jù)具體條件,快速篩選出數(shù)據(jù),應用非常靈活,尤其在制作動態(tài)圖表時,可以創(chuàng)建連接多個圖表,切換切片器的選項,圖表也會相應的變動,呈現(xiàn)出“動態(tài)”的數(shù)據(jù)展示。日常操作中,有時會配合使用多個切片器來查找和篩選數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的展現(xiàn)更細化,更明確。數(shù)據(jù)可視化分析2三、實訓過程實訓-微任務1:圖表可視化分析

1.微任務引入

Excel提供了多種類型的圖表,本微任務要求熟悉Excel的各種圖表,為給定的數(shù)據(jù)創(chuàng)建合適的圖表,并能使用圖表的各種屬性選項美化圖表。

2.實訓操作步驟1:打開Excel軟件,熟悉各種圖表類型,分析各種圖表類型各自的特點、適用場景等。數(shù)據(jù)可視化分析2步驟2:可以直接以月份為橫坐標,以“目標”列、“銷售一部”列、“銷售二部”列、“銷售三部”列的數(shù)值為縱坐標,創(chuàng)建簇狀柱形圖。為了使圖表效果更為突出和直觀,建議創(chuàng)建組合圖表。選中A2:E14區(qū)域,如圖3-19所示,在“插入”菜單下找到圖表項、單擊“推薦的圖表”或展開“查看所有圖表”。圖3-19選擇圖表類型數(shù)據(jù)可視化分析2在“插入圖表”對話框中,選擇“所有圖表”選項卡下的“組合”,“目標”系列設置“簇狀柱形圖”,“銷售一部”系列、“銷售二部”系列、“銷售三部”系列設置“帶數(shù)據(jù)標記的折線圖”,如圖3-20所示。圖3-20創(chuàng)建組合圖表數(shù)據(jù)可視化分析2步驟3:在創(chuàng)建的組合圖表上方添加標題“各月銷售目標達成分析圖”,如圖3-21所示。圖