商務數據分析基礎電子商務數據分析基礎本章提綱

初始電子商務數據分析1.1

1.2項目測評電商數據分析師的職業規劃思政園地案例1電子商務在經濟社會數字化轉型中舉足輕重【思政教育元素：樹立正確的就業觀】電子商務新業態新模式蓬勃發展，企業核心競爭力大幅增強，網絡零售持續引領消費增長，高品質的數字化生活方式基本形成。電子商務與一二三產業加速融合，全面促進產業鏈供應鏈數字化改造，成為助力傳統產業轉型升級和鄉村振興的重要力量。電子商務深度鏈接國內國際市場，企業國際化水平顯著提升，統籌全球資源能力進一步增強，“絲路電商”帶動電子商務國際合作持續走深走實。電子商務法治化、精細化、智能化治理能力顯著增強。電子商務成為經濟社會全面數字化轉型的重要引擎，成為就業創業的重要渠道，成為居民收入增長的重要來源，在更好滿足人民美好生活需要方面發揮重要作用。思政園地案例2新冠肺炎疫情下電子商務的機遇和挑戰【思政教育元素：社會責任感教育】面對疫情電商企業應當從以下幾個方面采取措施積極應對：（1）打通線上線下屏障，構建新零售模式；疫情后消費者必然要向線下回流，因此電子商務應當積極拓展線下業務，實現與線上的相互協同，盡早打通線上與線下的屏障，構建新的銷售模式。（2）企業應當聚焦上游供應商，為企業復工做好準備，實現經濟快速回復。人類的發展是伴隨著各種危險和斗爭的，新冠疫情影響的不僅僅是人們的生活和電子商務的發展，疫情結束后人們的危機不會結束，未來人類的發展依然會面各種危機，只有依靠人們的智慧和采取科學的措施，才能化解危機促進社會不斷發展。案例導入XOCommunications是一個總部位于美國弗吉尼亞州的國家通信服務提供商，其擁有超過4000名雇員。作為一個電信企業XO面臨的一大業務挑戰就是管理客戶流失。由于有著大量的客戶，即使XO的客戶服務經理定期接觸擁有流失風險的客戶也難以進行有效的管理繼而導致客戶的流失。為此XO使用了IBM公司的SPSS預測分析軟件，通過對客戶數據的分析預測定期評價客戶的流失傾向并聘請客服經理按照優先順序聯系客戶，在經過不斷努力后成功減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為,發現行為趨勢,并找出存在缺陷的環節,從而幫助公司及時采取措施,保留客戶。你了解客戶數據分析嗎？在生活中你還見過哪些客戶數據分析的例子？在完成本章學習后試著說說XO是如何運用客戶數據分析來挽留客戶的。電子商務數據的內涵及意義電子商務數據分析的內涵電子商務數據分析的意義電子商務數據分析的內涵通常概念下，電子商務數據分析指的是對電子商務經營過程中產生的數據進行分析，在研究大量的數據的過程中尋找模式、相關性和其他有用的信息，從而幫助商家做出決策。通過對相關數據的有效統計、分析和使用，形成多種模型，促進客戶、商業伙伴之間的溝通及優化應用，通常需要計算機軟件的支持。電子商務數據分析的內涵1.數據分析“數據”是人們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字，也可以是文字、圖像、聲音等。數據可用于各類研究、設計、查證等工作。“分析”是將研究對象的整體分為若干部分、方面、因素和層次，并分別加以考察的認識活動。分析的意義在于細致地尋找能夠解決問題的主線，并以此解決問題。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析可幫助人們做出正確的判斷，以便采取適當行動。數據分析的目的是把隱藏在大量看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。一般把數據分析分為三類：探索性數據分析（ExploratoryDataAnalysis，EDA)，驗證性數據分析（ConfirmatoryDataAnalysis，CDA）和定性數據分析。電子商務數據分析的內涵2.數據可視化數據可視化旨在將數據分析的結果通過表格、圖標和信息圖的方式直觀地展示出來，使他人更容易、更快速得到并理解數據分析結果。數據可視化工具有很多，如Tableau、PowerBI、Python、Excel、World、PowerPoint等。現代社會已經進入一個速讀時代，好的可視化圖表可以清楚地表達數據分析的結果，節約人們思考的時間。電子商務數據分析的內涵3.大數據大數據（bigdata）是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。IBM提出大數據的5V特點：Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多樣）Value（低價值密度）Veracity（真實性）電子商務數據分析的內涵4.云計算云計算（cloudcomputing）是一種分布式計算技術，通過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部服務器所組成的龐大系統經搜尋、計算分析之后將處理結果回傳給用戶。云計算是一種資源交付和使用模式，通過網絡獲得應用所需的資源（硬件、平臺、軟件），提供資源的網絡被稱為“云”。目前云計算包含三個層次的內容：IaaS、PaaS和SaaS。電子商務數據分析的內涵5.數據挖掘數據挖掘又稱數據庫中的知識發現（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征提取、變化和偏差分析、Web文本挖掘等。電子商務數據分析的內涵6.數據質量主要包括兩方面：數據的集成和數據的清洗，關注的對象主要有原始數據和元數據兩方面。數據的集成：主要解決信息孤島的問題，包括兩方面：數據倉庫對元數據的集成和元數據系統對不同數據源中的元數據集成。相應地，數據質量管理也關注兩方面：對數據倉庫中真實數據的質量探查和剖析，以及對元數據系統中元數據的數據質量的檢查。元數據的管理目標是整合信息資產、支撐數據在使用過程中的透明可視，提升數據報告、數據分析、數據挖掘的可信度。數據的清理：數據質量處理主要是采用一些數據清洗規則處理缺失數據、去除重復數據、去除噪聲數據、處理異常（但真實）的數據，從而保證數據的完整性、唯一性、一致性、精確性、合法性和及時性。電子商務數據分析的意義1.優化市場定位2.優化市場營銷3.助力電子商務企業的收益管理4.協助創造客戶新的需求電子商務數據分析的流程及原則

電子商務數據分析的流程電子商務數據分析的原則電子商務數據分析的流程確定分析目的與框架123456收集數據數據處理與集成數據分析數據可視化撰寫分析報告電子商務數據分析的原則科學性：科學方法的顯著特征是數據的收集、分析和解釋的客觀性。數據統計分析要具有同其他科學方法一樣的客觀標準。系統性：數據分析不是單個資料的記錄、整理或分析活動，而是一個周密策劃、精心組織、科學實施，并由一系列工作環節、步驟、活動和成果組成的過程。針對性：不同的數據分析方法，無論是基礎的分析方法，還是高級的分析方法，都會有它的適用領域和局限性實用性：電子商務數據分析是為企業決策服務的，在保證其專業性和科學性的同時也不能忽略其現實意義。趨勢性：市場所處的環境是不斷變化的，在進行電子商務數據分析時要以一種發展的眼光看待問題，眼光不能局限于當前現狀與滯后指標，要充分考慮社會宏觀環境、市場變化與先行指標。實訓電子商務數據分析的主要任務1行業分析2客戶分析3產品分析4運營分析1行業分析行業分析流程包括行業數據采集、市場需求調研、產業鏈分析、細分市場分析、市場生命周期分析、行業競爭分析等。（1）行業數據采集根據行業特性確定數據指標篩選范圍，然后做出符合業務要求的數據圖表模板；整合行業數據資源，使用合適的方式收集數據并完成數據圖表的制作。（2）市場需求調研通過客戶行為、行業特性及業務目標要求設計調研問卷；通過網絡調研、深度訪談等方法發放與回收調研問卷；通過Excel等數據處理工具對回收的調研問卷進行數據清洗，從而得到可靠的樣本數據。（3）產業鏈分析通過對行業中供應商、制造商、經銷商、客戶等環節之間交互關系的分析，繪制交互關系示意圖；通過對前期的市場需求調研及交互關系的分析，制作產業鏈的合理性評估表。1行業分析（4）細分市場分析根據細分市場歷史數據確定相應的優勢細分市場，并編制優勢細分市場列表；根據產品特點和消費者需求關聯目標細分市場，并編制關聯目標細分市場列表；通過定性與定量的分析方法進行匹配度分析，并編制消費者與產品匹配度列表。（5）市場生命周期分析根據細分市場歷史數據判定該細分市場所處的生命周期；通過行業資訊、領域專家意見，以及細分市場歷史數據確定該細分市場所處生命周期中的機遇與挑戰；根據細分市場所處生命周期給出改善建議。（6）行業競爭分析通過網絡等渠道進行同類企業市場信息收集，并進行同類企業與本企業市場相關性與差異性的分析，同時編寫市場差異性分析報告；通過SWOT分析法（Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats）分析自身企業的機遇與挑戰，并編制SWOT分析圖表。2客戶分析客戶分析流程包括客戶數據收集、客戶特征分析（客戶畫像）、客戶行為分析、客戶價值評估、目標客戶精準營銷（營銷策略制定和資源配置）、銷售效果跟蹤等。（1）客戶數據收集了解B端（企業端）及C端（消費者端）的不同客戶數據收集渠道；熟悉公司品牌及產品定位、客戶定位，以及各業務部門的客戶數據需求；根據客戶的訪問、瀏覽、購買、評價等行為數據對客戶數據屬性標簽進行收集、整理；熟練運用Excel、客戶關系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）、評價分析、輿情監控等客戶數據收集分析工具（軟件）；利用問卷、調研等數據收集方法收集客戶數據，并對數據進行清洗和處理。（2）客戶特征分析了解B端及C端的客戶行為屬性區別；根據客戶的購買行為、購買地域、購買金額、購買次數等對客戶進行特征分析；熟悉地域、性別、年齡等客戶基礎屬性，并據此進行相關歸類和分析；借助Excel、CRM等工具對客戶特征進行挖掘分析及梳理。（3）客戶行為分析對客戶的評價行為、購買趨勢、購買喜好、營銷喜好、產品喜好等行為進行分析；根據客戶行為分析制定不同渠道的內容模式，挖掘客戶接受度較高的營銷方式。2客戶分析（4）客戶價值評估分析B端及C端的客戶價值行為；熟悉客戶特征、回購率、客單價、地域等客戶行為分析的概念和行為價值；了解各業務部門對客戶數據的需求，基于需求挖掘客戶價值并進行相關價值評估。（5）目標客戶精準營銷熟悉B2B及B2C平臺的區別，了解B端及C端不同平臺的客戶精準分析、營銷策略及營銷規則工具；熟悉各電子商務平臺的客戶推廣營銷渠道及推廣方法；掌握消費者心理，基于推廣渠道，了解短信、電子郵件、自媒體、直播等營銷渠道，并制訂各渠道的精準推廣計劃；根據制訂的推廣計劃協調公司相關資源，最終完成營銷計劃的投放。（6）銷售效果跟蹤熟悉營銷回購率、轉化率、投資回報率等指標；對各渠道的客戶營銷數據進行總結、分析、對比，輸出各渠道的銷售效果報告，調整各渠道的客戶運營策略；跟蹤各渠道的銷售效果及投資回報率，給各業務部門提出業務建議，并協助各渠道進行客戶營銷模式的調整。3產品分析產品分析流程包括競爭對手分析、客戶特征分析、產品需求分析、產品生命周期分析、客戶體驗分析，最后通過調研報告形成合理化建議，對產品開發及市場走向進行預測。（1）競爭對手分析通過分析目標客戶、定價策略、市場占有率等，確定競爭對手；對競爭對手的價格、產品、渠道、促銷等方面進行數據調研、歸納、整理；通過SWOT分析法得出競爭對手的產品及自身產品的優劣勢。（2）客戶特征分析根據研究目的確定典型客戶特征的分析內容；做好客戶年齡、地域、消費能力、消費偏好等數據的收集與整理工作；通過Excel等工具分析客戶數據，賦予不同的人群標簽。（3）產品需求分析根據典型客戶特征分析結果，收集客戶對產品需求的偏好；通過整理、分析客戶對產品需求的偏好，提出產品開發的價格區間、功能賣點、產品創新、包裝物流等建議，并通過產品的不斷升級和迭代，提高客戶對產品及品牌的持久黏性。3產品分析（4）產品生命周期分析利用Excel等工具匯總產品部、運營部、客服部等的產品銷售數據；密切監控季節、氣溫、地域等因素對產品銷售周期性數據的變化及波動的影響；協助指導采購、生產等部門合理安排采購及生產計劃。（5）客戶體驗分析通過客戶訪談或工具軟件收集并了解客戶體驗現狀；跟蹤和分析客戶對產品的反饋，監測產品使用狀況并及時提出改進方案；識別客戶痛點及發現市場，組織有價值的典型客戶參與產品設計，并評估產品價值及客戶體驗。4運營分析運營分析流程包括銷售數據分析、推廣數據分析、客服數據分析。（1）銷售數據分析通過評估歷史銷售數據等進行企業銷售目標的定位；通過市場調研來歸納、整理調研數據，并設計銷售指標；運用Excel等工具或調用平臺數據，制定銷售業績、價格體系、區域布局、產品結構、銷售業績異動等指標；通過建立多維報表，明確銷售任務，得出整體銷售分析指標；通過內部報告系統或數據采集工具獲取銷售數據；通過與客服部的溝通獲取銷售反饋信息。對數據進行清洗和整理，以保證數據的有效性和完整性；對整體銷售情況進行分析，包括銷售額分析、銷售量分析、季節性分析、產品結構分析、價格體系分析；對銷售區域進行分析，包括區域分布分析、重點區域分析、區域銷售異動分析；對產品線進行分析，包括產品系列結構分布分析、產品-區域分析；對價格體系進行分析，包括價格體系構成分析、價格-產品分析、價格-區域分析。根據既往數據進行預測，包括總體銷售預測、區域銷售預測、季節性銷售變化預測；對電子商務平臺特有的指標，如客戶流失率、客單價、跳失率等進行分析及預測；對數據可視化方案進行設計，結合業務場景設計出實用的可視化方案，并應用可視化方案對已分析出的銷售數據結果進行展現。4運營分析（2）推廣數據分析通過公司現有商務推廣數據及公司現狀、商品維度、外部競爭數據等確定數據分析的目標；根據數據分析目標和公司現有商務推廣數據，制定分析原則和分析策略；根據數據分析目標、分析原則和分析策略，確定詳細的分析步驟及時間規劃；根據整體規劃劃分階段目標，通過Excel及PPT等分析匯報工具規劃分析方案。根據具體推廣業務和推廣方式，對數據進行合并或拆分操作，以便對數據進行分析；根據業務和分析工具，對數據進行標準化、歸一化操作或對定性數據進行量化操作；根據現有推廣數據，分析各種推廣方式、推廣渠道對不同人群的推廣效果；對適合不同人群的推廣方式和推廣渠道，提出合理的推廣建議；根據現有推廣數據，分析各種推廣方式、推廣渠道的整體效果并對分析出的各種推廣渠道整體效果進行可視化展現。4運營分析（3）客服數據分析根據企業目標、運營過程、歷史數據、企業環境等進行分析目標設計；通過調研企業領導及各層次人員，收集歷史數據及其遞增幅度，定義成本、人員留存、營業利潤、人均銷售收入等指標，以達到提升運營質量、降低成本、開展精準營銷等企業目標；將具體的問題抽象成指標，以達成特定目標；通過收集基本數據，計算成本、網站成交額、買家評價率、退款完結率等指標；通過數據分析工具，分析轉化率、響應時間、銷售額等指標，以及售前、售中、售后指標，并將數據結果以圖表的方式展現給客戶。本章小結本章主要介紹了電子商務數據分析的基本原理，包括電子商務數據分析的內涵、意義、流程、原則、主要任務。電子商務數據分析能幫助企業實現由“產品驅動”向“數據驅動”轉型。電子商務數據分析包括確定分析目的與框架、收集數據、數據處理與集成、數據分析、數據可視化、撰寫分析報告六個環節，兼具科學性、系統性、針對性、實用性和趨勢性的原則。電子商務數據分析與應用的主要任務可以歸納為行業分析、客戶分析、產品分析和運營分析四大類。課后提升案例1京東大數據用戶畫像用戶畫像是將用戶的線上行為數據化。京東商城通過全面分析消費者購買商品的種類、價格、頻次等一系列活動，使每一個活動代表一個或多個標簽，通過對標簽的匯總、分析、分類來深化對個人或群體的認知，包括基本屬性、購買能力、行為特征、社交網絡、心理特征、興趣愛好。京東電子商務平臺對用戶畫像技術的主要實踐應用包括：（1）精準營銷。以手表為例，結合品牌、價格、推廣渠道進行人群圈定，然后基于用戶標簽通過短信、郵件或網頁廣告、App廣告進行推送。（2）個性化。每個人的購物需求不同，因此每個人打開京東頁面所展現的商品也不同。（3）社交傳播。京東通過與騰訊、百度、今日頭條等公司的合作，打通數據庫，找出各自用戶標簽的交集并進行廣告的推送，從而提高轉化率。（4）數據分析。京東通過用戶畫像了解用戶、猜測用戶的潛在需求、精細化地定位人群特征、挖掘潛在的用戶群體，從而指導并驅動業務場景和運營，并發現和把握在海量用戶中的巨大商機。從上述案例可知，作為電子商務數據分析的重要應用，用戶畫像可以讓數據說話，能夠幫助商家快速找到精準用戶群體及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。課后提升案例2數據分析推動農夫山泉公司發展礦泉水是傳統快消品（快速消費品）類目銷量最大的商品之一。農夫山泉公司在全國有十多個水源地。一瓶超市售價為2元的550ml飲用水，其中3毛錢花在了運輸上。自2011年起，農夫山泉公司對接SAP的創新性數據庫平臺SAP

HANA，同等數據量的計算速度從過去的24小時縮短到了0.67秒，近乎實時計算的結果使農夫山泉公司實現了精準的物流成本管控。農夫山泉公司在全國范圍內的10

000多名業務員每天將采集到的圖片、視頻、聲頻傳回杭州總部，有了強大的數據分析能力進行支持，近年來農夫山泉公司保持著30%～40%的年零售額增長率。根據上述案例思考以下問題：（1）農夫山泉公司在采集數據時使用了什么方法？（2）農夫山泉公司在分析數據時使用了什么工具？（3）數據分析對推動企業發展有什么作用與意義？本章內容結束！

商務數據分析基礎電商數據的采集與預處理思政園地案例1明晰數據主權，規范數據使用【思政教育元素：樹立正確的職業道德觀】

在大數據時代，企業利用網絡采集數據是了解客戶需求的重要方式，成本也較傳統方式低。但在數據采集過程中，企業對于客戶信息的處置方式是否符合道德法律的規范，關系到其自身、客戶以及社會等各個方面的利益。“滴滴出行”正因為存在嚴重違法違規收集使用個人信息問題而被通知在應用商店下架。為了取締強勢者對個體的數據霸凌行為，國家網信辦依據相關法律來推動規范數據收集、使用的行為，不讓大數據成為數據強權者掌握、控制數據弱勢者行為的工具。對于企業來說，更要遵循保護個人信息的原則，確保數據在其所有者可知且授權的前提下被使用，堅守職業道德，共創安全的網絡環境。思政園地案例2積極踐行綠色電子商務理念【思政教育元素：樹立正確的社會責任感】

為加快實現電子商務高質量發展，更好滿足人民群眾日益增長的美好生態需求，電子商務綠色發展相關法律法規不斷完善，不少電商企業按照規定積極使用環保包裝材料，實現包裝材料的減量化和再利用。菜鳥裹裹將部分塑料包裝袋更換為生物基環保袋，并試點推進環保寄件袋。該種“減塑環保袋”由秸稈、陳化谷物等可再生原料參與制作，與同尺寸的其它快遞袋相比，每個環保袋在生產環節可直接節省塑料4.4克，大大降低了廢棄塑料包裝對環境造成的影響。

毫無疑問，發展綠色電商，電商企業理應承擔更多的責任，參與到協同治理中來，助力社會化大循環體系發展完善。同時，要繼續堅持實事求是、適度超前，成為踐行綠色新發展理念的表率。案例導入

蜘蛛是生物界中很普通的小蟲子，但是它卻做了一件令人非常佩服的事情—織網捕物。蜘蛛經常會在自己所織的網上捕獲食物，而這一行為就如同我們人類想在關系復雜的互聯網上獲取我們想要的數據。為了能夠更高效的獲取數據，人類通常會創造一只小精靈—“小爬蟲”去幫助自己做事情。世界上第一個網絡爬蟲“萬維網漫游者”（“WorldWideWebwanderer”）是由麻省理工學院的學生馬休·格雷（MatthewGray）在1993年寫成。它的初衷是用來統計互聯網上的服務器數量，后來逐漸服務于搜索引擎的數據采集。

網絡爬蟲技術作為數據采集的一種重要方法，它是如何進行數據采集呢？你還了解哪些數據采集方法？課前自學一、電子商務相關數據的獲取在做數據分析之前，首先需要完整、真實、準確地收集和獲取數據，以便于量化分析工作的開展。一般商務數據的獲取有以下幾個常見途徑：從公開數據源獲取、利用網絡爬蟲抓取數據以及設計調查問卷收集數據。特別，針對電子商務平臺和賣家，可以通過網站后臺獲取運營數據。一、

電子商務相關數據的獲取1.公開數據源2.網絡爬蟲3.問卷調查1.公開數據源比較權威的公開數據源包括：國際貨幣基金組織、世界銀行、世界衛生組織、經濟合作和發展組織、UCI數據庫等。2.網絡爬蟲由于網絡爬蟲可以自動訪問網頁并記錄網頁對應的內容，因此被用作數據獲取工具。這里主要介紹用作數據獲取工具的網絡爬蟲。爬蟲只是一類批量自動訪問網頁的工具，核心功能是訪問網頁。網頁中的素材存在于網站所在的服務器上，當這個服務器收到一個訪問請求時，它會把對應的素材發送到請求發出的地方，這就是人們通過瀏覽器可以看到別人服務器上的內容的原因。3.調查問卷調查是獲取一手數據的重要方式之一。通常而言，調查是指為了了解總體的某些屬性特征，而對其中的所有或部分個體開展信息搜集的系統方法。二、

店鋪數據獲取的主要渠道以電商賣家的視角切入，介紹數據分析中的第一步——數據收集的獲取渠道。主要包括：店鋪流量數據、商品數據、交易數據、客戶服務和物流服務數據以及市場和競爭數據的收集渠道。二、

店鋪數據獲取的主要渠道（一）

流量數據（二）商品數據（三）交易數據（四）客戶服務和物流服務數據（五）市場和競爭數據（一）流量數據流量是非常重要的電商指標。一個店鋪的流量來源有很多，有免費的、付費的、站內的、站外的。本小節主要介紹站內免費流量數據、站內付費流量數據和自主流量數據的收集指標和采集方法。1.站內免費流量數據各平臺站內免費流量的來源有很多，要想收集站內免費流量的數據，首先一定要清楚站內免費流量的結構，哪些是店鋪已經做了的引流，哪些是店鋪還可以去做的引流。下面介紹淘系（阿里巴巴、淘寶、天貓）平臺的流量結構。（1）流量的來源結構淘系平臺站內免費流量的入口有很多。主要流量以無線端為主，入口也是以無線端為主，主要包括以下幾項流量來源：①手淘搜索。②

手淘首頁。③

手淘微淘。④淘系站內活動。⑤淘系類目頻道。⑥其他。（一）流量數據（2）流量數據查詢工具/入口在明確了淘系站內免費流量的來源后，接下來要了解從哪里可以查詢到這些數據。對于賣家可以使用官方平臺的數據工具。可以從以下兩個入口進入生意參謀首頁：①商家中心入口。賬號登錄進入商家中心，點擊“商家地圖”→“營銷＆數據管理”→“生意參謀”。②千牛入口。登錄千牛軟件，點擊“店鋪管理”→“商家中心”；找到數據中心模塊，點擊“生意參謀”；進入生意參謀首頁。（一）流量數據【知識拓展】生意參謀——專業的電商數據分析平臺生意參謀為商家提供數據，讓商家對于數據進行分析，然后去對自己的店鋪進行布局規劃，但是功能區分還是非常明顯的，可分為兩大類。一是淘系商家對自己店鋪進行經營分析，幫助商家對店鋪進行管理。主要包括：①流量；②商品；③客戶；④營銷；⑤交易；⑥服務。二是為淘系賣家提供行業整體的大盤數據，使其了解自己店鋪中經營類目的整體市場行情。主要是生意參謀中的“市場競爭”功能模塊。包括：市場概況、市場看板、供需洞察、行業大盤、店鋪排行、商品排行、屬性排行、搜索詞排行、搜索詞查詢、競爭洞察、競店對比、零售市場洞察、跨境商機等。（一）流量數據2.站內付費流量數據（1）淘系站內付費流量來源直通車、淘寶客、鉆展是淘寶/天貓平臺站內三大付費流量的來源方式。寶貝展現量點擊量點擊率點擊轉化率投入產出比關鍵詞質量得分（2）淘系流量數據查詢工具直通車、鉆展及淘寶客開通之后，淘系賣家可以通過阿里巴巴集團官方出品的千牛工作平臺，查詢付費推廣的各項數據，包括賣家工作臺、消息中心、阿里旺旺、量子恒道、商品管理等主要功能。采集推廣效果數據，掌握付費推廣為店鋪帶來的流量數據，了解投放效果。（一）流量數據3.自主流量數據在各項流量數據中，自主流量多來自老客戶，通過“購物車”“收藏夾”“直接訪問”等方式訪問店鋪，這部分流量的轉化率相對較高。（1）站內自主流量結構站內自主流量有五種主要渠道。①收藏夾。②我的淘寶③已買到的商品④直接訪問。⑤購物車。（2）數據查詢工具淘系平臺可以選擇千牛平臺的生意參謀進行操作。登錄千牛賬戶，點擊從左向右數的第三個模塊，打開千牛工作臺。在千牛工作臺首頁“數據中心”模塊找到“生意參謀”，點擊進入生意參謀首頁。（二）商品數據電商平臺需要定期分析商品銷售情況，比如不同商品的成交轉化情況、訪客瀏覽情況及售后服務情況等，從時間、商品的類別、價格等多個維度進行商品數據分析。1.店鋪商品效果數據（1）店鋪商品效果數據指標①核心數據。②全量商品排行③商品360。（2）數據查詢工具

可以通過生意參謀的品類羅盤進行商品數據查詢。

品類羅盤可以為商家提供全店商品實時監控，商品人群精準營銷，新品上市效果追蹤，異常商品問題診斷等豐富的產品運營場景服務，其主要功能有：人群管理精準應用、寶貝標題精細優化、競爭單品對比剖析。（二）商品數據2.主推品單品分析數據（1）主推品單品數據分析的數據指標①流量來源。②銷售分析。③客群洞察。④關聯搭配。（2）數據查詢工具通過生意參謀能一站式地進行數據分析，具體操作步驟：登錄淘寶千牛軟件，點擊“店鋪管理”→“商家中心”；找到數據中心模塊，點擊“生意參謀”；點擊商品模塊，進入單品分析界面。（三）交易數據1.店鋪交易數據（1）店鋪交易數據指標①交易概況數據。②交易構成數據。③交易明細數據。（2）數據查詢步驟登錄千牛平臺的生意參謀工具，進入生意參謀工作界面。進入生意參謀首頁，點擊“交易”板塊。在左側列表中，點擊“交易概況”找到交易趨勢，選擇需要統計的周期，在交易趨勢模塊中點擊右邊的“下載”按鈕。在左側列表中，點擊“交易構成”，分別在終端構成、類目構成、價格帶構成和資金回流構成模塊中，點擊“下載”按鈕。在左側列表中，點擊“交易明細”，對數據進行收錄統計。（三）

交易數據2.主推品交易數據（1）主推品交易數據①下單買家數與支付買家數。②下單件數與支付件數。③下單金額與支付金額。④下單支付轉化率與支付轉化率。（2）主推品交易數據查詢工具/入口運用生意參謀中的品類板塊可以搜索單個產品，進入單品交易數據板塊，分析商品成為熱銷品的可能性。“商品洞察”中的“商品360”，包括銷售分析、流量來源、標題優化、內容分析、客群洞察、關聯搭配、服務分析等七種功能模塊。（四）客戶服務和物流服務數據1.客戶服務數據（1）客戶服務數據指標①服務體驗②接待響應③客服銷售④售后維權（2）客戶服務數據查詢工具生意參謀的“服務洞察”功能主要用于監測子賬號的各項服務數據，重點面向客服主管、一線客服等人員，提供數據監測分析、客服管理協同以及客服輔助支持3個方面的產品服務，幫助商家提升客服管理與執行能力。（四）客戶服務和物流服務數據2.物流服務數據（1）物流服務數據結構①創建訂單數②發貨訂單數③攬收訂單數④簽收訂單數（2）物流服務數據查詢工具淘系平臺中的“物流洞察”由生意參謀和菜鳥網絡聯合發布，為零售電商提供全面、實時的物流監控，幫助商家洞察物流倉儲問題，提升物流時效和客戶體驗，降低倉儲成本。在物流洞察模塊中可以通過整體概況、異常雷達、效能提升三類數據來查看店鋪的物流情況。（五）市場和競爭數據1.市場行業數據（1）市場行業數據指標①市場監控數據②供給洞察數據③搜索洞察數據④客群洞察數據⑤機會洞察數據（2）市場行業數據查詢工具淘系平臺市場行業數據是通過千牛工作臺的生意參謀來查看的，包含市場監控、供給洞察、搜索洞察、客群洞察以及機會洞察5個子模塊。可滿足市場大盤全景洞察、針對市場機會深度解析、市場客群多維透視及可實時監控分析等四大核心場景的分析訴求，以幫助商家清晰了解市場結構，深度挖掘潛在客戶需求，為市場擴展提供決策支持。（五）市場和競爭數據2.競爭對手店鋪運營數據（1）競爭店鋪的查找方式①搜索詞。②銷量。③店鋪屬性。④店鋪綜合數據。（2）競爭店鋪運營數據結構①競店可監控的核心指標。②交易構成。③入店來源。④顧客流失。（3）競爭店鋪運營數據查詢工具可以運用生意參謀收集淘系賣家競爭店鋪的信息，該軟件的數據縱橫、市場行情和競爭情報可直接查閱、獲取、監控競爭店鋪的商品、流量、交易等數據。此外，還有一些第三方工具，比如店偵探、看店寶、淘數據、輕淘客和創客工具箱等也能收集到競爭店鋪的很多精準信息。（五）市場和競爭數據3.競爭對手同款產品（競品）數據（1）競品數據結構①關鍵指標對比數據。②入店搜索詞數據。③入店來源數據。（2）競品數據查詢工具可運用生意參謀競爭板塊中的“競爭商品”模塊來查詢競品數據。競爭商品模塊包含了監控商品、競品識別及競品分析，可選擇不同時間篩選數據。對于賣家來說，了解競品與自己商品之間的差異，可以更好地優化商品，提高熱度。課中實訓實訓一、網絡數據的爬取1.八爪魚——網絡數據的爬取工具之一（1）介紹八爪魚八爪魚采集器是深圳視界信息技術有限公司研發的一款業界領先的網頁采集軟件，具有使用簡單、功能強大等諸多優點。八爪魚采集器可簡單快速地將網頁數據轉化為結構化數據，存儲于Excel或數據庫等，并且提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實現精準、高效、大規模的數據采集。實訓一、網絡數據的爬取（2）八爪魚簡易模式下“京東商品列表采集”京東商品數據采集下來有很多作用，如可以分析京東商品價格變化趨勢，了解評價數量、競品銷量和價格，分析競爭店鋪等，快速掌握市場行情，幫助企業決策。下面重點介紹八爪魚簡易模式下“京東商品列表采集”的使用過程及注意要點。①下載八爪魚軟件并登錄。②設置京東商品列表抓取規則。③掌握模板的使用方式。④保存并運行京東商品列表采集規則。實訓二、調查問卷的設計與回收處理（一）調查問卷設計（二）調查問卷的回收處理（一）調查問卷設計1.搭建框架調查問卷是一種非常好的數據收集方式。在正式設計問卷之前，首先一定要明確問卷中將會出現哪些內容，或者將要采集哪些數據來服務于研究主題。這可以通過搭建一個問卷框架來實現，這個框架通常包含三大部分：中心概念、核心內容、具體問項。中心概念（一級指標）核心內容（二級指標）具體問項（三級指標）1使用情況1.1使用廣度1.1.1微信用戶占比1.1.2使用時間1.1.3獲知渠道1.2使用深度1.2.1依賴程度1.2.2持續使用情況1.2.3功能了解程度1.2.4替代性2需求滿足情況2.1主觀滿意度2.1.1功能多樣2.1.2獲取信息2.1.3情感交流2.1.4人性化設計（一）調查問卷設計2.確定問題形式問卷中常見的問題形式包括封閉式問題和開放式問題。單選題、多選題、排序題、量表題都是常見的封閉式問題的表現形式問題形式示例開放式問題您希望手機淘寶可以做哪些改進？請留下您的寶貴意見（_______）封閉式問題單選題您對手機淘寶的使用程度如何？（_______）A.基本每天都會使用B.一周4~5次C.一周2~3次D.一周一次或更少多選題您覺得手機淘寶的哪些功能做得好？（多選，至多三項）A.搜索功能B.加購功能C.結算功能D.領券功能E.社交功能F.小游戲G.售后功能H.協調買賣雙方糾紛功能I.其他（請注明內容：

）排序題您覺得手機淘寶哪些功能好？請選出最好的三項功能并排序。A.搜索功能B.加購功能C.結算功能D.領券功能E.社交功能F.小游戲G.售后功能H.協調買賣雙方糾紛功能I.其他（請注明內容：

）量表（五級）有關手機淘寶的一些陳述，請選擇符合您實際想法的選項。手機淘寶是一種在線購物的有效渠道（___）。A.非常同意B.比較同意C.一般D.比較不同意E.非常不同意量表（評分式）請根據您最近一次的購物經歷，對手機淘寶的購物體驗打分。(0~5分，0分最不滿意，5分最滿意)（___）（一）調查問卷設計3.選措辭、排結構避免復合內容錯誤示例您認為手機淘寶支付功能安全、方便嗎？點評和建議安全和方便是兩個概念，不應在一個問項中同時測量，考慮兩個概念是否都必須測量，若是，則設為兩個單獨的問題。修改方案您認為手機淘寶的支付功能安全嗎？您認為手機淘寶的支付功能方便嗎？避免指代不明錯誤示例最近有使用過優惠券嗎？點評和建議“最近”指代不明，應指明具體范圍。修改方案您最近一周有使用過優惠券嗎？避免答項缺失錯誤示例您一般使用什么手機應用購物？①手機淘寶；②京東；③唯品會；④蘇寧易購點評和建議遺漏了一些方式“拼多多”，“網易嚴選”等，同時考慮到難以保證涵蓋全部方式，應補充其它選項讓受訪者自行補充。修改方案您一般使用什么手機應用購物？①手機淘寶；②京東；③唯品會；④蘇寧易購；⑤拼多多；⑥其他____避免感情色彩錯誤示例您至今未進行網購的原因是什么？①騙子多；②不方便；③不懂；④軟件少點評和建議“騙子多”，“不懂”都是帶有貶義和偏見的表達，應改為中性的表達。修改方案您至今未進行網購的原因是什么？①安全考慮；②方便程度考慮；③技術門檻；④選擇少；⑤其他____避免難以回答錯誤示例最近三年，您在線購物的次數是多少？點評和建議時間太長、難以回憶，建議重新思考需要測量的概念，如可能，請縮減時間段。修改方案最近一周，您在線購物的次數是多少？（一）調查問卷設計4.評估及預測試在問卷正式發放之前，必不可少的兩個步驟是評估和預測試。①問卷評估是指請專業人士對問卷進行審校②問卷預測試是請潛在的受訪者進行試填（二）調查問卷的回收處理1．校訂數據的內容（1）調查員是否按照抽樣調查指示進行訪問？樣本單位是否正確？如果受訪者不符合抽樣的要求，那么其答案應予舍棄。例如，抽樣的總體是大學生群體，若有其他社會人士參與答卷，則不被計入有效答卷。（2）答案是否完整無遺漏？所有應該答復的問題是否都回答了？（3）字跡是否清晰可見？受訪者寄回的問卷、調查員的訪問報告或觀察員的觀察記錄上的字跡是否清晰可讀？如果無法辨認，有時可以送回原答卷者或原記錄者重新填寫，但有時因時間關系或其他原因，只能舍棄不用。（4）答案是否有前后不一致的現象或出現矛盾的地方？（5）答案的意義是否明確？開放式問題的答案的敘述通常難以了解，如有合糊不清的答案應設法弄清楚。（二）調查問卷的回收處理2．校訂的操作方式（1）校訂者分工進行校訂數據的工作，一位校訂者負責某部分校訂工作，此種方式對部分范圍的校對較為精細可靠。（2）個別校訂者負責整份問卷的校訂工作，此種方式易察覺問卷前后不一致的矛盾答案。（二）調查問卷的回收處理3．特殊處理事項1）對空白的處理對于出現空白的答案或答案不齊全的情況，首先探究發生的原因，若起因是調查員的疏忽，則可詢問該名調查員并將答案補全；若此時調查員已不記得答案，則可比照受訪者未作答的情形，當作不知道或無答案的方式處理。2）對不知道的處理若出現不知道的答案次數不多，則可不加理會；但是若出現的頻率過高，則應該正視問題發生的原因。3）對多項答案的處理通常處理的方式包括：將某一特定屬性的百分比作為后續分析的依據；利用重復分析，將所有答案編表列示以了解答案的組合情形；若是開放式作答的問題，則將所得的答案分門歸類處理。（二）調查問卷的回收處理4．其他注意事項（1）校訂人員不可隨意地更改答案，對于問卷上原始的答案不可涂掉修改或任意加上不必要的字句符號。（2）對于未說明或可更改范圍以外的問題，校訂者要向負責的專家請示應如何進行處理。（3）校訂者在完成問卷校訂的工作后，應在問卷上記下名字或編號等，以便負責復核的專家進行查對。課后提升案例1數據采集在電商成本控制中的應用京東運用大數據建立采購與庫存成本控制體系

（1）采購成本控制。京東利用其數據優勢收集并存儲消費者評價，然后利用數據分析技術對消費者偏好進行預測，對產品的材質、性能進行分析匯總，并將信息傳遞給上游供應商、生產商，降低供應商生產成本和研發成本，最終降低商品成本。同時，利用數據分析技術建立供應商數據庫，快速準確地篩選優質供應商，以降低交易成本與訂貨成本。

（2）存貨管理成本控制。京東利用大數據分析技術建立存貨實時管理系統，根據商品歷史銷售量、供貨商配送速度和質量等因素，精準預測各種商品的庫存臨界值和補貨量，在商品庫存達到警戒線時，選擇滿足訂單需求的供貨商自助下單，快速及時地進行補貨，以降低缺貨成本。同時減少了對企業資金的占用及不必要的持有成本，提高了存貨周轉率，進而提高了京東對供應商的議價能力。

由上述案例可知，實時采集采購與庫存數據并進行分析處理幫助京東消除了供應鏈中的無效成本，從而達到了有效控制和降低成本的目標。案例來源：曹舒佩.大數據在電商供應鏈成本控制方面運用的研究—以京東為例[J].經濟研究導刊，2021(05):121-123.案例2數據采集實訓（1）嘗試使用本節介紹的網絡數據爬取方式爬取感興趣的電子商務平臺信息。（2）組成一個3～6人的小組，確定一個電子商務方面的選題，然后根據此選題嘗試收集數據。可以到各種公開數據源處獲取數據，或設計一個調查問卷收集數據，或應用爬蟲軟件爬取數據。注意，應能及時獲得數據，以調整選題內容和分析方法，因為有時候一個心儀的選題可能由于缺少數據支持，往往需要根據可獲取的數據適當調整分析的選題。本章知識小結數據收集是一項艱苦細致、費時耗力的工作。數據收集是電商數據分析的第一步，也是非常重要的一步。本章主要介紹了數據采集階段的工作任務。指出了電子商務相關數據獲取的渠道。詳細說明了基于網絡爬蟲對網絡數據進行爬取的過程。并對電商的流量、商品、交易、客服、物流、市場和競品數據的獲取指標和數據來源做了介紹。最后給出調查問卷的設計和回收處理的基本原則。本章內容結束！

商務數據分析基礎電商數據的采集與預處理本章提綱任務一

電商數據的采集任務二

電商數據的預處理項目測評與實戰思政園地案例1蜜雪冰城自救與救災【思政教育元素：培養社會責任】2021年7月河南遭遇了罕見的極端強降雨天氣，許多地區遭遇特大水災，其中總部在受災中心鄭州的蜜雪冰城積極展開自救與救援行動。蜜雪冰城成立救災指揮中心，以黨員帶頭對旗下員工情況進行逐一排查，全力保障員工生命安全，同時成立捐款捐物小組向重災區域運送物資，并捐款2200萬元用于抗洪救災和災后重建。蜜雪冰城在深處災區遭受打擊的情況下，依然選擇挺身而出保障員工安全，幫助災區重建，凸顯了企業的格局。面對重大災情，我國的電子商務企業在發展壯大不斷擴張的同時大力回報社會，彰顯了強烈的企業社會責任。思政園地案例2“丑萌”馬踏飛燕火出圈【思政教育元素：扎根傳統文化，增強文化自信】銅奔馬，或者更為大家熟知的“馬踏飛燕”，為東漢青銅器，是甘肅省博物館鎮館之寶。銅奔馬造型矯健精美，顯示一種勇往直前的豪情壯志，是中華民族偉大氣質的象征。而正是這么一件擁有厚重歷史的文物，最近在網絡上以一種意想不到的方式火出圈了。2022年六月，甘肅省博物館推出了一款以“銅奔馬”為原型的文創玩偶，丑萌的綠馬一邊呲牙咧嘴一邊踩著腳底下的燕子，被踩著的飛燕翻著白眼十分“魔性”。這個別出心裁輕松搞笑的玩偶一推出就受到網友們的喜愛與調侃，同時吸引了許多關注。這個玩偶讓人們知道文創產品也可以很接地氣，也可以讓厚重的文物變得新潮有趣，活靈活現。案例導入

隨著大數據和人工智能的快速發展，當今的消費者與世界高度相連，一個公司想要獲得更好的商業成績需要通過大數據為他的每個客戶做出個性化的精準服務。為此2013年，擁有145年歷史的大都會人壽保險公司建立了名為MetLiftWall的新系統，該系統從大都會人壽70多個不同的管理系統中收集大量的信息數據，這些數據之前有許多都是不聯網的獨立存在，存在著大量的數據冗余，建立系統后又經過多年的努力大都會人壽成功解決了該項問題。

上文所匯總的數據剛開始很難進行使用，在大數據分析之前我們需要確保這些分析數據滿足分析模型的需求，因此數據預處理環節十分重要，它可以將缺失的數據補充，冗余的數據變得簡潔，復雜混亂的數據格式統一。你聽說過數據預處理嗎？繼續閱讀本章你可以對數據預處理擁有更深刻的了解。5.1數據的導入導出數據的導入導出作用：起到備份、存檔的作用；轉換為需要的數據格式和文件類型。數據導入導出分類：數據庫文件導出成文本文件；文本文件導入成數據庫文件；數據庫文件與數據庫文件之間的導入導出。使用Excel從文本文件導入數據有兩種方法：可以在Excel中打開它，也可以將其導入為外部數據區域。5.2數據預處理方法數據清理的方法數據融合的方法數據變換的方法數據規約的方法數據清理的方法數據清理是數據準備過程中最花費時間、最乏味的，但也是最重要的一步。該步驟可以有效的減少學習過程中可能出現的相互矛盾的情況。初始獲得的數據主要有以下幾種情況需要處理。（1）含噪聲數據

（2）錯誤數據

（3）缺失數據

（4）冗余數據數據清理的方法1.含噪聲數據對于含噪聲數據，尤其對于孤立點或異常數據，是不可以隨便以刪除方式進行處理的。

2.錯誤數據對帶有錯誤數據的數據元組，結合數據所反映的實際問題，進行分析、更改、刪除或忽略。同時也可結合模糊數學的隸屬函數尋找約束函數，或者根據前一段歷史數據趨勢對當前數據進行修正。數據清理的方法3.缺失數據補充缺失數據的主要辦法包括：（1）線性差值法，用其周圍數據點的信息來代替（2）使用一個全局常量或屬性的平均值填充空缺值（3）對數據的部分屬性進行修復（4）忽略該數據元組數據清理的方法4.冗余數據若某屬性的部分數據足以反映該問題的信息，則其余的可刪除。若經過分析，這部分冗余數據可能還有他用則先保留并進行備注說明。實訓一、數據的導入與導出（一）數據導入可以將收集到的數據直接填寫在Excel的單元格中，也可以將多種格式的數據文件導入到Excel工作表中。單擊導航欄“數據”，最左側可以選擇將不同格式的數據導入Excel。（1）將文本文件導入Excel表格（2）將CSV文件導入Excel工作表

實訓一、數據的導入與導出1.將文本文件導入Excel表格（1）文本文件（2）打開并創建Excel文件，點擊“數據”—“自文本”實訓一、數據的導入與導出1.將文本文件導入Excel表格（3）在“導入文本文件”窗口中選擇需要導入的文件，點擊“導入”（4）在彈出的“文本導入向導”對話框中選擇“分隔符號”，點擊“下一步”實訓一、數據的導入與導出1.將文本文件導入Excel表格（5）“文本導入向導”對話框中選擇“Tab鍵”，點擊“下一步”（6）“文本導入向導”對話框選擇“常規”，點擊“完成”實訓一、數據的導入與導出1.將文本文件導入Excel表格（7）彈出對話框“導入數據”，選擇“新工作表”，按“確定”按鈕即可（8）返回Excel工作表，就可以看到數據的導入情況實訓一、數據的導入與導出2.將CSV文件導入Excel工作表（1）CSV文件（2）導入前再次確認數據的格式、編碼、分隔符、數據行數等，此處默認，點擊“加載”（3）數據導入之后的Excel文件實訓一、數據的導入與導出（二）數據導出將Excel數據導出到其他操作軟件中，這里以將Excel中的數據導出到Word中為例（1）打開Word，點擊“插入”“對象”（2）在彈出的“對象”對話框中，選擇“由文件創建”，并點擊“瀏覽”實訓一、數據的導入與導出將Excel數據導出到其他操作軟件中，這里以將Excel中的數據導出到Word中為例（3）選擇需要導出的Excel數據源，點擊插入（4）在“對象”對話框中點擊“確定”（5）返回Word文件，就可以看到從Excel導出的數據實訓三、數據的基本處理操作重復數據處理缺失數據處理錯誤數據處理實訓三、數據的基本處理操作（一）重復數據處理采集得到的原始數據通常存在重復情形，對于重復數據如何識別和去重，通過Excel介紹兩種常用的方法。（1）高級篩選法

（2）條件格式法

實訓三、數據的基本處理操作1.高級篩選法（1）如果只是需要將目標數據的非重復值篩選出來，可以選擇“數據”選項卡下“排序篩選”組中的“高級”按鈕（2）在彈出的對話框中進行設置（3）點擊“確定”后，紅框部分為“來源”數據非重復項的篩選結果。實訓三、數據的基本處理操作2.條件格式法（1）選中需要標識重復值的區域，選擇“開始”—“條件格式”—“突出顯示單元格規則”—“重復值”（2）在彈出的對話框中把重復的數據標注為紅色，點擊確定（3）重復數據處理部分結果實訓三、數據的基本處理操作

（二）缺失數據處理Excel表中如果出現缺失數據，一般表示為空值或者錯誤表示符，運用“定位條件”功能可以進行缺失數據的處理。（1）原始數據中G列“上次進貨數量”有部分值缺失。現要求將其全部標記為0，便于后期數據分析。（2）選定G列，選擇“開始”—“查找和選擇”—“定位條件”（3）在“定位條件”對話框中，選擇“空值”，點擊“確定”（4）直接輸入“0”，按“Ctrl+Enter”，空值單元格一次性全部輸入“0”實訓三、數據的基本處理操作（三）錯誤數據處理使用Excel能夠控制和檢查數據統計中存在的錯誤。（1）假設在源數據表中存在一列“銷售情況”，0表示銷售一般，1表示銷售良好，2表示銷售極好，其他所有數據均為錯誤數據（2）選中H列，選擇“數據”—“數據驗證”實訓三、數據的基本處理操作（3）在彈出的對話框中進行設置（4）選擇“數據驗證”—“圈釋無效數據”（5）錯誤數據處理結果本章知識小結本章主要學習運用Excel進行數據的導入導出操作，對重復、缺失、錯誤數據的基本處理操作。從數據的清理、數據的融合、數據的變換以及數據的規約四個方面，學習了數據的預處理操作。通過本章的學習，旨在掌握利用Excel處理數據的基本方法以及了解數據預處理的基本操作。本章內容結束！

商務數據分析基礎商品數據分析思維導圖思政園地案例1電商時代，誠信是不變的經營之道【思政教育元素：堅守誠信經營底線】

電商的發展實現了多方共贏，活躍的網絡經濟正成為中國經濟的新亮色。網絡經濟蓬勃興起，讓消費者有了更多選擇，從某種程度上來講，網絡經濟的本質就是口碑經濟、誠信經濟，信用是其發展壯大的重要基石。大眾點評在2021年上半年處罰“刷好評”用戶賬號5萬個，處罰“刷單刷評”商戶1萬余家，協同執法機關打擊29個非法刷單網絡灰黑產團伙；淘寶APP上搜索“刷單”會跳轉至阿里“綠網計劃”，首當其沖的是相關法律法規以及網絡刷單騙局提示。“內卷”的電商環境下，各大平臺積極建立常態化的處理機制，嚴禁刷單、刷評、刷流量的行為，維護正常市場秩序，切實保障消費者合法權益。只有堅守誠信底線、誠實經營，不以虛假信息欺騙廣大消費者，方能經得住市場考驗，贏得未來。思政園地案例2電商數字化發展新空間【思政教育元素：堅持創新發展理念】

在數字經濟的發展背景下，電子商務發展展現出新業態和新模式。拼多多采用創新的“農貨智能處理系統”和“山村直連小區”模式，為中國分散的農產品整合出一條直達數億用戶的快速通道；以“少量SKU+海量訂單+爆發周期短”模式直接匹配工廠，直接觸達消費者，壓縮了流通成本。其創新之一就是改變了計劃經濟和市場經濟下的供需模式，利用種種數字化手段，將生產者和消費者有效聯系在一起，縮短了交易雙方的空間距離，挖掘出了更大的市場潛力。電子商務企業以及傳統類型的經貿企業需要積極應用大數據、VR技術、云計算、云存儲等多種類型的新型技術，始終緊跟時代的發展步伐和數字化的發展浪潮。案例導入

眾所周知，屈臣氏的陳列非常明顯地展示了它的目的和文化。仔細觀察就可以發現屈臣氏的用心定位和精美陳列。屈臣氏將目標顧客鎖定在18-35歲的女性，她們注重個性，有較強的消費能力，閑散時間少且不太愛去大超市購物，追求舒適的購物環境。并且屈臣氏還發現年輕的顧客們在買完護膚品、化妝品之后，還想有更多的購買選擇，于是在賣場內設定了小食品區域。貨架上陳列的小食品大多數是普通賣場買不到的進口食品，或者特別口味的休閑零食，還有個性的飲料產品。再細究會發現，這些產品又都是潮萌、吸引年輕人的商品，和屈臣氏本身的化妝品體系相得益彰，十分契合。屈臣氏和個性化零食的產品組合起到了?般賣場無法比擬的效果，并成功吸引了眾多忠實的年輕消費者。

商品組合分析作為商品數據分析的重要內容，該如何理解它的作用？你知道商品數據分析從哪幾方面入手嗎？一、商品數據分析概論1.商品數據分析的概念2.商品數據分析模型與主要指標1.商品數據分析的概念商品數據分析的概念：商品數據分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，從而產生以分析結構為主線的分析思路。商品數據分析的主要數據有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標。通過對這些指標的分析來指導企業調整商品結構，加強經營商品的競爭能力。2.商品數據分析模型與主要指標商品數據分析要依據業務系統提供的數據進行相關的項目分析進而產生有價值的結果來指導企業生產經營活動。這需要確定企業在銷售數據分析過程中適用的維度、指標和分析方法，并將三者關聯起來構造分析模型，依據分析模型得到有價值的結果。電子商務數據分析的主要指標包括SKU、SPU、商品數、商品訪客數、商品瀏覽量、加購件數、收藏次數、流量下跌商品、支付下跌商品、低支付轉化率商品、高跳出率商品、零支付商品、低庫存商品。二、商品需求分析商品需求分析內容：根據選定的目標用戶群進行抽樣研究，通過記錄某一特定類型用戶的生活場景或業務使用體驗洞察用戶的典型行為或生活習慣，了解他們在特定場景下的需求，結合企業自身的能力，拓展業務創新的空間。商品需求分析的步驟：

需求采集

需求分類

需求分析

需求評審三、商品價格分析無論是對線上還是線下商家，商品的定價都會影響銷量。所以在商品上架前，一定要綜合分析多種因素為其量身定制一個合理的價格。影響新產品定價的六種元素主要包括評估和量化利益衡量市場規模確定最低限價確定投放價格預測競爭企業的反應進入市場四、商品組合分析（一）商品組合的基礎知識（二）商品組合的方法和原則（三）商品組合的營銷策略（一）商品組合的基礎知識商品組合又稱商品經營結構，是指一個企業經營的全部商品的結構，即各種商品線、商品項目和庫存量的有機組成方式。商品組合一般由若干個商品系列組成。所謂商品系列是指密切相關的一組商品。商品組合的內容包括：商品組合的廣度商品組合的深度商品組合的關聯性（二）商品組合的方法和原則1.商品組合的方法按消費季節的組合法。按節慶日的組合法。按消費便利性的組合法。按商品用途的組合法。（二）商品組合的方法和原則商品組合實例：京東家裝節京東家裝節是京東商城每年2屆的大型促銷讓利活動。春季、秋季分別為家裝的旺季，家裝節也適時在這兩個時間節點舉行，春季通常是3

4月，秋季通常是9

10月。家裝節的促銷方式非常多元化，不僅有秒殺、瘋搶、品類特促、大牌展示等板塊，還會加入滿減、滿返、送京豆、送優惠券、送贈品、套裝折扣促銷等讓利形式，最大化的滿足消費者對于在京東網站上進行家電一站式購物的需求。（二）商品組合的方法和原則2.優化商品組合的原則：正確的產品正確的數量正確的時間正確的質量正確的狀態正確的價格商品組合的營銷策略是企業針對目標市場，對商品組合的廣度、深度以及相關性進行決策，以達到商品組合的最優化。下面概要介紹幾種常見的商品組合營銷策略：擴大商品組合：①垂直多樣化。②相關橫向多樣化。③無相關橫向多樣化。收縮或削減商品組合

“高檔商品組合”策略和“低檔商品組合”策略調整商品組合策略和商品“異樣化”策略（三）商品組合的營銷策略商品生命周期（ProductLifeCycle，PLC）是指商品的市場壽命。一種商品進入市場后，它的銷售量和利潤都會隨著時間的推移而改變，呈現一個由少到多、再由多到少的過程。商品生命周期的階段：（1）投入期。（2）成長期。（3）飽和期。（4）衰退期。五、商品生命周期分析商品生命周期各階段的營銷策略（1）投入期的市場營銷策略①快速撇脂策略②緩慢撇脂策略③快速滲透策略④緩慢滲透策略（2）成長期的市場營銷策略①改善產品品質②尋找新的細分市場③改變廣告宣傳的重點④適時降價五、商品生命周期分析（3）飽和期的市場營銷策略①市場調整②產品調整③市場營銷組合調整（4）衰退期的市場營銷策略①繼續策略②集中策略③收縮策略④放棄策略本章內容結束！

商務數據分析基礎客戶與客服數據分析本章提綱任務一

客戶數據分析1任務二

客服數據分析2項目測評3項目實戰4思維導圖思政園地案例1助農直播帶貨【思政教育元素：培養正確就業觀】隨著網絡直播平臺的發展，直播帶貨變得越來越火爆，得益于其較低的門檻，只要一部手機每個人都可以在家開啟自己的帶貨生涯，這個特性也讓其成為助農帶貨的不二選擇。利用直播帶貨銷售農產品成為一種增加農民收入，促進農村經濟發展的新手段。近年來由于疫情的影響，很多農產品線下銷售受到了阻礙。因為沒有宣傳，缺乏有效的銷售渠道許多農產品被迫爛在了地里，農民的努力付之東流，農產品滯銷嚴重。當時是，政府，媒體，直播平臺紛紛行動，利用自身影響力開展助農活動，更有許多村長，村書記，大學生村官在第一線開啟直播間為村民帶貨，受到了網友的熱烈歡迎。有了新媒體的幫助，農產品的銷售就像插上了翅膀，不僅拓寬了銷路，也為農業經濟轉型貢獻了巨大的能量。思政園地案例2明星代言追責【思政教育元素：培養社會責任感】2022年5月28日，根據官方媒體的消息，2021年底，市場監管總局檢測發現演員景甜為廣州無限暢健康科技有限公司相關商品的廣告代言涉嫌違反廣告法有關規定，將線索派發有關部門依法核查處理，同時，景甜由于在并未對代言商品有關功效進行核實的情況下仍以自身名義和形象宣傳其不實功效違反了廣告法有關規定，被判處722.12萬元行政處罰。近年來，明星代言翻車事件屢見不鮮，其原因背后時法律意識的單薄，更是社會責任感的缺失。在高額報酬的誘惑之下，許多明星甚至知法犯法，為了利益做出虛假宣傳。明星作為公眾人物，應當嚴格遵守法律法規，履行社會職責，創作真實合法的代言作品。案例引入樂購(Tesco)超市公司是英國最大的食品超市公司之一，該公司實施的忠誠計劃―“俱樂部卡”，幫助公司將市場份額提升，成為英國最大的連鎖超市集團之一。樂購的“俱樂部卡”被很多海外商業媒體評價為“最善于使用客戶數據庫的忠誠計劃”和“最健康、最有價值的忠誠計劃”。樂購的俱樂部卡可以作為消費代金卷來使用，當用戶在樂購消費時會得到獎勵，累計后樂購會將其換成代金卷郵寄給客戶。由于規則簡單方便實惠因此收到客戶的自發使用。此外，樂購還通過讓用戶付款時出示俱樂部卡掌握了大量客戶的購買習慣數據，并通過軟件分析，將不同購買需求的客戶劃分為了十多個不同的俱樂部，為這些俱樂部制作了不同版本的專屬俱樂部卡雜志。樂購公司通過使用俱樂部卡取得了客戶的大數據并建立起客戶社區，大大提升了客戶的忠誠度和消費熱情，為客戶帶來福利的同時也為自己帶來了豐厚的利潤。你了解客戶數據分析嗎，以及它在商業競爭中的作用嗎？試著說說樂購超市公司是如何通過客戶數據分析為自己帶來收益的。電商客戶數據分析概述與主要數據指標電商客戶數據的定義和重要性電商客戶分析的概念與主要內容電商客戶分析的主要數據指標電商客戶數據的定義和重要性客戶數據圍繞著客戶產生的一系列信息，姓名、性別、年齡、學歷、所在地等最基本的信息均屬于客戶數據電商客戶數據范圍比客戶數據更加廣泛，還包括其他與電子商務消費和交易相關的客戶數據1.客戶數據的定義電商客戶數據的定義和重要性

一般情況下具體的電商客戶數據可分為三個方面。原則就是：站在客戶的角度，可能與店鋪的業務有關系的信息都應盡可能地收集。電商客戶數據的定義和重要性客戶數據分析的主要目的是將海量的、雜亂無序的信息數據通過集中、提取和總結，找到所蘊含的內在規律。客戶分析是商家成功實施客戶關系管理的關鍵所在。商家所有的經營管理活動都是圍繞客戶來進行的，對客戶進行有效的分析，不僅能提高客戶的滿意度和忠誠度，而且最終能提高企業的利潤，增強企業的核心競爭力。2.客戶數據的重要性電商客戶分析的概念與主要內容1.客戶分析的概念

客戶分析就是根據數據來分析客戶的各種特征，評估客戶價值，從而為客戶制訂相應的營銷策略與資源配置計劃。電商客戶分析的概念與主要內容2.客戶分析的主要內容客戶分析六大內容123456商業行為分析產品分布情況分析客戶保持分析客戶流失分析客戶特征分析購買行為習慣客戶對產品的反應客戶的反饋意見客戶忠誠分析客戶是無形資產提高核心競爭力客戶注意力分析客戶意見客戶咨詢客戶接觸評價客戶滿意度客戶營銷分析客戶對產品、價格、促銷、分銷四個營銷要素的反應客戶收益率分析企業的實際盈利能力客戶的實際貢獻情況電商客戶分析的主要數據指標電商客戶分析指標有價值的客戶數活躍客戶數客戶活躍率客戶回購率客戶留存率平均購買次數客戶流失率1.七大電商客戶分析指標客戶行為分析1.客戶行為分析的含義在電子商務消費領域，消費者購買行為分析包括對客戶來源渠道的分析、對客戶訪問終端類型的分析、對客戶訪問時間分布情況的分析、對客戶購買時間分布情況的分析等。某網店2020年7月至10月三個月間的客戶購買時間的分布情況如右圖所示客戶行為分析2.客戶行為分析的基本框架市場營銷學中把消費者的購買動機和購買行為概括為“5W”“1H”和“6O”，從而形成消費者購買行為研究的基本框架。市場需要什么what有關產品是什么為何購買why購買目的是什么購買者是誰who購買組織是什么何時購買when購買時機是什么何處購買where購買場合是什么如何購買how購買組織的作業行為是什么客戶行為分析3.客戶購買行為分析的主要過程①購買行為環節模式描述②確定各環節的關鍵影響因素③確定各環節的關鍵營銷推動行為④評估目標品牌的消費者行為表現⑤確定營銷活動的實施策略客戶細分方法與細分模型8.3.1客戶細分概述8.3.2客戶細分方法8.3.3客戶細分模型客戶細分概述客戶細分(CustomerSegmentation)作為客戶關系管理的核心概念之一，是指企業在明確的戰略、業務模式和特定的市場中，根據客戶的屬性、行為、需求、偏好以及價值等因素對客戶進行分類，并提供針對性的產品、服務和營銷模式的過程。客戶細分的理論依據主要有以下幾個方面：（1）客戶需求的異質性客戶有需求才會購買商品，不同的客戶需求決定了消費者購買不同的商品，進而表現出不同的客戶購買行為客戶需求的異質性是客戶細分的重要理論依據（2）消費檔次假說及客戶群穩定性消費檔次假說認為消費者的消費水平增長不是線性的，而是階段式的，當消費者的消費水平達到一定檔次時就會趨于穩定，并且很長一段時間內不會變化，具有規律性，這就為客戶細分在理論上提供了基礎和前提

（3）企業資源的有限性資源的有限要求企業對有限的資源進行合理、有效的分配。客戶細分能夠幫助商家識別不同客戶的客戶價值，有利于商家針對不同的客戶群采取不同的營銷策略，將有限的企業資源用于服務對企業有重要貢獻的客戶。客戶細分方法1.客戶分類的方法AB客戶分類20%的A類客戶貢獻了80%的利潤，企業必須使他們滿意；對80%的B類客戶，企業逐步提高部分客戶的滿意度即可。客戶多維分類根據客戶的多維屬性，進行多維的組合型特征分析，將客戶分為不同組，挖掘客戶的個性需求，快速、準確地找出客戶最需要的商品。客戶價值發現分類

定義若干代表性的價值指標和設定多個參數來計算客戶價值分數，作為對客戶進行價值分類的依據，如交易類指標、財務類指標