【连载】从零开始,教你做电商数据分析第一篇-经管之家官网!

人大经济论坛-经管之家 收藏本站
您当前的位置> 数据>>

数据分析

>>

【连载】从零开始,教你做电商数据分析第一篇

【连载】从零开始,教你做电商数据分析第一篇

发布:Lay.Terry | 分类:数据分析

关于本站

人大经济论坛-经管之家:分享大学、考研、论文、会计、留学、数据、经济学、金融学、管理学、统计学、博弈论、统计年鉴、行业分析包括等相关资源。
经管之家是国内活跃的在线教育咨询平台!

经管之家新媒体交易平台

提供"微信号、微博、抖音、快手、头条、小红书、百家号、企鹅号、UC号、一点资讯"等虚拟账号交易,真正实现买卖双方的共赢。【请点击这里访问】

提供微信号、微博、抖音、快手、头条、小红书、百家号、企鹅号、UC号、一点资讯等虚拟账号交易,真正实现买卖双方的共赢。【请点击这里访问】

CDA数据分析行业专题课首次开班——本期专题“电商数据分析集训”本次主讲老师:零一,详情请点击:https://www.cda.cn/dianshang.html【零一】#操作教程贴#从0开始,教你如何做数据分析#初阶#第一篇#数据分析最终要求 ...
免费学术公开课,扫码加入



CDA数据分析行业专题课首次开班——本期专题“电商数据分析集训”
本次主讲老师:零一,详情请点击:https://www.cda.cn/dianshang.html


【零一】#操作教程贴#从0开始,教你如何做数据分析#初阶#第一篇#
数据分析最终要求业务落地,因此我们也是更多的去邀请一些行业内具有业务经验的朋友来分享各自的精彩观点。
经派代网热门作者零一同意,论坛收录其关于淘宝数据分析的一些教程,今后将陆续进行刊载,最新文章将进行论坛首发,对电商方面感兴趣的朋友可以关注本系列贴。
如果关注数据分析技能提高、相关培训和工作,欢迎订阅CDA数据分析师专版:https://bbs.pinggu.org/forum-244-1.html
如果喜欢零一兄的分享文章的朋友,也请在帖子下方留言,聊聊自己的想法和希望学到的东西。我们会在适当的时候邀请零一在YY上跟大家免费分享一些他的“拙见”。贵在交流,希望让更多数据分析方面的菜鸟朋友们得到一些好的启发!
如果希望看到一些经过挑选以后的数据分析方面的文章,也可以关注新浪微博@人大经济论坛数据分析师项目组
微信:CDA数据分析师

从零开始,教你做电商数据分析第二篇

从零开始,教你做电商数据分析第三篇

从零开始,教你做电商数据分析第四篇

从零开始,教你做电商数据分析第五篇


以下是正文:


大家好,我是零一,今天给大家带来基础教程,我的公众微信号是start_data,欢迎大家关注。

本文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,目前尚在混派代学习中
3丶其他对数据分析感兴趣的朋友,尚在入门阶段
================第一部分 数据分析概述==================
那么,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。
下面看一下菜鸟跟数据分析师的区别,引自《谁说菜鸟不会数据分析》一书
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109141436O000513J/1381299276
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,我还是引用书中的结果
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109141459O524203J/1381299299
分别是,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
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109133331O576345J/1381296811
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。
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),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(跟SAS齐名),Clementine/Modeler(IBM的工具,以简单易用闻名)
最后是表现层,也就是做报告的一系列工具,我只接触过PPT和水晶易表,一般会用PPT就可以了。
本文讲的数据分析,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。数据量在一百万条以内,无须用到数据库。
我选用的版本是Excel 2010
下载链接:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=723393432&uk=2164472865 密码:bon1
=================第二部分 实操================
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。这里提供工具给大家做练习。提供的是仅支持美容大类的版本,运行环境,excel2010/2013,32位xp/WIN 7,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。
工具及源数据下载链接:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3221420473&uk=2164472865 密码:ecv0
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:21(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
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109141543O536314J/1381299343
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109141610O488217J/1381299370
自己登陆生e经复制生e经的地址进来。登陆好,就把窗口关闭即可。其中c2代表服务器编号是2.
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914179O170832J/1381299429
选择正确的服务器编号才能正常抓取。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109141736O776259J/1381299456
选择好后,点开始抓取数据
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914182O948739J/1381299482
耐心等待(等待时间和抓取的月份丶网速有关系),会在excel中出现结果,那么可以把这些数据复制到我们的另一个工作簿上,也可以导出为csv格式。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109141829O257847J/1381299509
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,这里提取年份使用这个公式:=LEFT(E2,4),提取月份使用这个公式:=RIGHT(E2,2),然后填充。如下图所示,鼠标移到单元格的右下角位置,会出现个黑色小方形,鼠标也会变成黑色的十字架,双击即可填充。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142018O104824J/1381299618
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F10单元格。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142039O007867J/1381299639
点数据透视表,会自动匹配整个数据框。我们点确定即可。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914210O603095J/1381299660
点确定后,效果如下图所示
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142132O739944J/1381299692
用鼠标,将字段拉到下面的相应位置即可
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914225O765471J/1381299725
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
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142253O686114J/1381299773
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
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142310O727885J/1381299790
发现面膜/面膜粉的走势好像不错。
接着,我想看一下各行业的容量占比,重点看下面膜/面膜粉这个行业占比多少,就以2013年的数据来统计占比。还是插入数据透视表,先设置好字段,然后再选择2013.
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142333O432922J/1381299813
接着,插入饼图
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142350O439194J/1381299830
结果如图所示
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914248O218680J/1381299848
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
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142426O948849J/1381299866 出现标签后,我们再右击一下标签,设置数据系列格式
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142539O548838J/1381299939
按下图红框设置即可
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914264O850935J/1381299964
然后改下标题,稍微把图表的尺寸拖大一点
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142625O529264J/1381299985
这样,就比较直观了,面膜/面膜粉在2013年1-9月份中,销量占了整个美容护肤行业的16%。那么我想再仔细看看面膜/面膜粉行业的销量走势。依然先插入并设计数据透视表。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142636O217466J/1381299996
然后,插入折线图
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142646O911546J/1381300006
结果如下图所示
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o201310914272O122176J/1381300022
两年的销量走势对比,可以看出2013年比2012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,今年比去年火,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。
http://static.epaidai.com/thumbnail/2/2013z10o2013109142710O614092J/1381300030
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。
第四步: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。
第五步: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。
==================结束语==================
帖子不宜太长,大家慢慢消化。下次有时间继续教程。这系列教程可能要分3篇才说得完。系列教程说完后,再给大家介绍店铺日常运营中用到的数据分析。
「经管之家」APP:经管人学习、答疑、交友,就上经管之家!
免流量费下载资料----在经管之家app可以下载论坛上的所有资源,并且不额外收取下载高峰期的论坛币。
涵盖所有经管领域的优秀内容----覆盖经济、管理、金融投资、计量统计、数据分析、国贸、财会等专业的学习宝库,各类资料应有尽有。
来自五湖四海的经管达人----已经有上千万的经管人来到这里,你可以找到任何学科方向、有共同话题的朋友。
经管之家(原人大经济论坛),跨越高校的围墙,带你走进经管知识的新世界。
扫描下方二维码下载并注册APP
本文关键词:

本文论坛网址:https://bbs.pinggu.org/thread-2784513-1-1.html

人气文章

1.凡人大经济论坛-经管之家转载的文章,均出自其它媒体或其他官网介绍,目的在于传递更多的信息,并不代表本站赞同其观点和其真实性负责;
2.转载的文章仅代表原创作者观点,与本站无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,本站对该文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性,不作出任何保证或承若;
3.如本站转载稿涉及版权等问题,请作者及时联系本站,我们会及时处理。