電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
時間：2023-03-15 20:46:01 | 來源：電子商務(wù)
時間：2023-03-15 20:46:01 來源：電子商務(wù)
數(shù)據(jù)分析對于電商行業(yè)的重要性不言而喻，通過數(shù)據(jù)分析，可以幫助商家選出爆品，找出運(yùn)營中的薄弱環(huán)節(jié)以及與同行的差異。
簡單來講，數(shù)據(jù)分析可以分為以下五個步驟：
- 明確問題：通過數(shù)據(jù)分析我們想弄清楚什么問題，找出什么樣的規(guī)律，得到什么有價值的結(jié)論；
- 理解數(shù)據(jù)：我們需要什么樣的數(shù)據(jù)作為支撐，數(shù)據(jù)中的每個字段代表了什么；
- 數(shù)據(jù)清洗：無論是通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)，運(yùn)營產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還是購買的第三方數(shù)據(jù)，都需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，根據(jù)所需解決的問題，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理；
- 數(shù)據(jù)分析或構(gòu)建模型：將清洗后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行各個因素之間的相關(guān)性分析并進(jìn)行統(tǒng)計；
- 數(shù)據(jù)可視化：將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果以圖表等形式進(jìn)行展現(xiàn)，便于觀察和理解。
下面以淘寶某一段時間嬰兒用品的銷售數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析。
第一步：我們希望通過數(shù)據(jù)分析弄清楚：（1）哪些商品的銷量最好，最受大家的歡迎（2）不同性別的嬰兒對產(chǎn)品需求的差異（3）時間因素對產(chǎn)品銷售的影響。
第二步：我們通過阿里云天池數(shù)據(jù)集獲得了我們所需的數(shù)據(jù)，購買商品數(shù)據(jù)集里共有29972條數(shù)據(jù)，里面包含“用戶ID”，“商品編號”，“商品二級分類”，"商品一級分類"，"商品屬性”，“購買數(shù)量”和“購買時間”。嬰兒信息中共有954條數(shù)據(jù)，里面包含“用戶ID”，“出生日期”和“性別”。
第三步：數(shù)據(jù)清洗包含以下幾個步驟：
- 選擇子集：在源文件中保留數(shù)據(jù)分析所需的字段，將其他字段隱藏；
- 列名重命名：將字段的名字進(jìn)行修改，方便理解和記憶
- 刪除重復(fù)值：在excel中，“數(shù)據(jù)”->“數(shù)據(jù)分析”->刪除重復(fù)值
- 缺失值處理：在excel中，“數(shù)據(jù)”->“數(shù)據(jù)分析”->快速填充
- 一致化處理：通過excel中的分列功能，將購買時間的數(shù)據(jù)類型，從數(shù)值型轉(zhuǎn)化為日期型；
- 數(shù)據(jù)排序：根據(jù)購買時間將所有的數(shù)據(jù)升序排列；數(shù)據(jù)的時間范圍為2012年7月2日至2015年5月2日；
- 異常值處理：通過篩選功能，檢查是否存在異常值，如果存在，將其更正；
第四步：通過數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，弄清楚每年，每季度，每月份的嬰兒用品的銷量如何。我們通過不同年份的同期對比可以發(fā)現(xiàn)，嬰兒用品的數(shù)量呈現(xiàn)逐年遞增，表明母嬰用品的銷量長期看漲。單月銷售最高的為2014年11月份，總共銷售13044件。此外，還可以通過修改匯總項的值匯總依據(jù)，可以顯示最大值、最小值和平均值等數(shù)據(jù)。
因為有同一個用戶ID重復(fù)購買不同的商品，所以用數(shù)據(jù)透視表將用戶ID和購買數(shù)量分類匯總，得到每個用戶的總購買數(shù)量；再用VLOOKUP函數(shù)，在嬰兒信息中查找對應(yīng)用戶ID的購買數(shù)量。
從性別差異上看，除品類50022520外，女寶寶的購買數(shù)量比例都高于男寶寶。
第五步：數(shù)據(jù)可視化：根據(jù)所需要的結(jié)果，可以選擇合適的圖標(biāo)形式對數(shù)據(jù)作圖，使數(shù)據(jù)直觀的呈現(xiàn)出來。
關(guān)鍵詞：分析,基礎(chǔ),數(shù)據(jù),產(chǎn)品
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