3 模块三 数据分类与处理.pptx

电子商务数据分析基础模块三数据分类与处理

CONTENT目录单元一认识数据分类与处理单元二分类统计单元三数据处理单元四数据计算

1.了解数据分类与处理的作用和原则；2.了解电子商务数据计算的常用方法；3.能够使用Excel分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计；4.能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序等操作；5.能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。学习目标

知识导图

单元一认识数据分类与处理

单元一认识数据分类与处理一、数据分类与处理的作用在整个数据分析中起着承上启下的作用，影响着数据分析的输出价值，是实现数据驱动决策的有效凭证。

电子商务运营过程中，行为与反馈均可通过数据量化。通过数据分类与处理，可以更加清晰地了解当前状况，更加有效地监控运营过程和目标。1、集中、系统地反映客观实际更高质量的数据意味着更精准有效的决策。在数据分析之前，对收集到的数据进行清洗和加工、关联和聚合，一方面确保数据的内容完整、准确、有效，另一方面对数据格式化，使其形成适合数据分析的类型或样式。2、确保数据的内容完善和格式统一单元一认识数据分类与处理

数据本身是杂乱无意义的，只有通过分类与处理，才能呈现出一定的规律，挖掘出行为背后潜在的巨大价值。数据分类与处理的维度越多，展示给数据分析的范围就越广，提取到的有用信息也就越丰富。3、发现规律，实现深度挖掘单元一认识数据分类与处理

二、数据分类与处理的原则客观性完整性针对性严谨性便捷性单元一认识数据分类与处理

客观性原则坚持用数据说话的基本原则，分类与处理结果应准确、可靠并且客观，应能如实反映企业运营现状。完整性原则数据分类与处理不是单个数据的整理活动，而是具有相当体量、相互关联、需要进行引用的数据库集成，这一阶段越完整，下一步的数据分析就越全面、越深入。同时，完整性原则还体现在对数据表中字段属性的约束，包括字段的值域、字段的类型和字段的有效规则等。单元一认识数据分类与处理

针对性原则针对性原则要求紧贴电子商务数据处理方案的要求，依据数据加工的目标，针对不同类型数据的复杂程度、难易程度，选择合适的方法，使结果符合实际需求。严谨性原则数据分类与处理是整个数据分析过程中最占时间和精力的环节，同时也由于数据的庞大、繁琐而让这一过程显得枯燥乏味，出错的概率较大。便捷性原则数据分类与处理的结果应便于观察、对比、分析，能简单快速调用，易于发现规律。单元一认识数据分类与处理

三、数据分类与处理的方法数据转化数据计算分类统计数据清洗数据排序单元一认识数据分类与处理

分类统计根据统计目的将采集到的原始数据分门别类进行统计归类。数据清洗包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、重复数据清洗、无价值数据清洗。数据转化数据处理的前期准备，包括数据表的行列互换、文本数据提炼、数据类型的转化等。数据排序按照一定的规则对数据排列。数据计算对数据表中的数据有目的的进行加、减、乘、除等计算。单元一认识数据分类与处理

找一个案例，试分析数据处理在数据分析中的作用。想一想单元一认识数据分类与处理

电子商务数据分析基础模块三数据分类与处理

CONTENT目录单元一认识数据分类与处理认识单元二分类统计单元三数据处理单元四数据计算

单元四数据计算

单元四数据计算电子商务环境下常见的数据计算形式数据计算的形式一览表序号形式示例1包含常量运算的公式计算=20*3+25*22包含单元格引用的公式计算=A1*3+B1*23包含函数的计算=sum（A1:A10）4包含名称的公式=销售单价*销售量5包含数组运算的公式{=A1：A10+B1：B20}

19单元四数据计算电子商务数据计算类型常规计算日期计算加权计算

单元四数据计算一、常规计算某网店经营女装和男装两大类的商品，现需统计出某一时间段女装的销量情况，并将结果存放在G2单元格中。常规计算包括公式计算与函数计算，大多数的电子商务数据均可通过常规计算完成计算处理。

单元四数据计算在G2单元格中输入公式“=B2+C2+D2”，通过单元格引用完成计算，结果如第一张图所示；在G2单元格中输入函数“=SUM(B2:D2)”，同样也可以完成计算，结果如第二张图所示。

22单元四数据计算二、日期计算日期与时间本身就属于数字范畴，即可以执行计算操作，如两个日期相减、日期时间和数值的四则运算等。Excel中还提供了一些特殊的日期函数，这些函数可以根据需要计算的日期返回特定的值，如间隔的年、月、日、工作日等。以DATEDIF函数和DAYS360函数为例：利用DATEDIF函数计算日期差值1格式DA