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雷达卡
大家好，我是零一。我是一名数据分析师，8年的电商从业经验，擅长电商领域的数据分析和挖掘，常用的工具有Excel、PowerBI、Python、R等。
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今天开始给大家带来基础系列教程。
本系列文章适合以下情况的读者：
1丶淘宝店铺运营或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己
2丶打算在淘宝开店的朋友，目前尚在学习中
3丶其他对数据分析感兴趣的朋友，尚在入门阶段
本文是第一篇会比较基础，涉及的概念也少，旨在让读者动手了解工具。
我们直奔主题
数据分析的概念必须搞清楚。简单点说，数据分析是将数据进行清洗后，把隐藏在数据背后的信息提炼出来。
另外，值得一说的是：
数据分析是获取新知识的新途径。
可以看出来，专业一点的数据玩家的思路会非常清晰，而且会以目的为导向，建议大家参考分析师的思路。
数据分析的过程已经有非常多的前人做出了总结，我还是直接引用：
明确分析目的和内容——数据收集——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写
做任何事情都要有目的，做数据分析也不例外，而且明确目的在数据分析里面上升到了一个非常重要的高度，甚至决定了你后面所做的一切有没有价值。
做数据分析必须运用工具，没有工具几乎无从开展，大家看下一般数据分析有哪些工具
可以看到：
底层是数据库，在数据量大的情况下，需要动用到数据库，最常用的是MySql。
报告层是Crystal Reports（动态和可操作的报表，没用过）
分析层是分析的工具，从左到右分别是Excel（Office套装里面的一员，据说可以和SAS媲美的数据工具之一），UCINET(社会网络关系分析，没用过），SAS（最古老最专业的数据分析工具），SPSS（IBM的工具，以简单易用闻名），clementine（已经被IBM收购属于SPSS系列），现在比较流行的是R和PYHTON
最后是表现层，也就是做报告的一系列工具，我只接触过PPT、水晶易表和Power BI，一般会用PPT就可以了，如果想酷炫一点可以用Power BI。
接下来讲的数据分析，选择的是大家比较熟悉的Excel，Excel做深入分析的时候比较麻烦也有局限性，但就上手指数来说，Excel是排第一的。数据量在一亿条以内是足够的了。
建议使用的版本是MS Excel 2013或2016
第一步
我们要明确分析的目的和内容。因为是实例，我假设
目的：了解淘宝美容行业的市场情况
内容：1丶行业分析，2丶属性分析（采用折线图和饼图直观反映行业趋势和容量）
第二步
数据收集，一般手动收集，也可以用工具收集。
这里共享免费的专业工具（零一工具箱）给大家做练习，假如没有生e经，那没关系，下面用到的数据源一样会共享给大家，拿着数据源就可以一步一步跟着操作。
数据来源：生e经（必须有开通生e经，并能查看相应行业数据）
数据宽度：24（月）
因为生e经按月展示数据，因此这里的数据宽度，就是月份数。
打开表格，然后，按下列图片次序操作
耐心等待（等待时间和抓取的月份丶网速有关系），会在软件中出现结果，那么可以把这些数据导出。
导出的文件可以保持在本地，方便下次提取。
第三步
数据处理，简单举例，可以跟着做。
做下简单的处理，注意第一步需要选取整列。
接着，我们插入数据透视表，鼠标点一下我们的数据，任意一个单元格都可以，只要在数据范围内，如图，我点在E10单元格。点数据透视表，会自动匹配整个数据框。我们点确定即可。
点确定后，效果如下图所示
用鼠标，将字段拉到下面的相应位置即可
第四步
数据分析
我们现在就已经完成了数据透视表，通过这个透视表，就可以比较直观的对比各行业间的差异，但是都是数字，不免有些晕，或许用图表来展示会更加直观
点一下数据透视表，然后点插入——折线图，这里选择第一个样式即可（其他样式可以自己尝试）
结果如图所示
上图我们只能看见季度却不能直观的看见每个月的情况，在图表上的加号单击即可看见月份
接着，我想看一下各行业的容量占比，重点看裤子这个行业占比多少，就以2016年的数据来统计占比。还是插入数据透视表，选择饼图，先设置好字段，然后再选择2016.
如图下图所示：
再选择年份，如下图所示：
这里看不到占比，而且也不知道哪个行业，这就需要我们设置一下图表。右击图表——添加数据标签
出现标签后，我们再右击一下标签，设置数据标签格式
按下图红框设置即可
然后改下标题，稍微把图表的尺寸拖大一点
这样，就比较直观了，裤子在2016年中，销量占了整个市场的20%。那么我想再仔细看看裤子行业的销量走势。依然先插入并设计数据透视表。
然后，插入折线图
结果如下图：
两年的销量走势对比，可以看出2016年比2015年增长了不少。增长需要涉及到环比增长和同比增长两个概念，今天先不讲。我们通过目测就已经看出来，但是这个结论还不是最终结论，只是简单建立在数据层面的初步结论，还要通过淘宝去验证，搞清楚销量的增长是来自哪里。假设是某几家品牌促销的结果，那么这个数据对于我们而言，意义就不一样了。或许我们自己是这个行业的一个品牌商，则需要把后面的分析重点转移到研究这几家品牌的营销研究上面来，弄清楚对手究竟如何改变了这个市场。
属性分析里面包含了SKU，操作方法跟上面类似，这里就不演示了。
第五步
数据展现
把我们以上得到的结果，进一步优化，更加直观丶有序地展现出来。
第六步
撰写报告（非商业严谨报告，以实用为主）
把所看到的，所想到的，通过文字的方式记录下来，方便自己或者他人阅读，了解我们的分析思路。
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