Excel电商数据分析与应用 课件 陈海城 第1--6章　电商数据分析导论 ---运营诊断与复盘.pptx

;;;;数据分析的核心;;;;数据分析给运营的作用;;数据分析的标准流程;数据分析前期流程;数据清洗;数据整理;;数据可视化;数据报告;;;;数据分析方法论;数据分析方法论;;数据分析工具;;;;电商数据指标体系;;;;;业务场景;;;杜邦分析法;数据复盘;;;;竞争分析;;;;;;库存绩效分析;;;;;;;统计学来源;;;;统计总体与总体单位;标志和标志表现;;;;;;;;;;;;;;;;;;运筹学的模型;;;;;;;;;;;;;;;;;;建立数据指标体系;;;;;基本方法;;A品类;;拆分法;解：如图所示，销售额下降的问题可拆分成三个子问题，分别是访客数、转化率和客单价的变化，对上表的数据运用对比法发现主要是访客数的变化引起的销售额大幅下降。可再进一步拆分访客数，访客数可分为付费访客数和免费访客数，对问题的原因进行进一步剖析，直到找到问题的根源。

拆分法可分为完全拆分法和重点拆分法。

完全拆分法，也称为等额拆分法，是将??问题100%进行拆解，拆解出来的子问题的和或者集合（算法）可100%解释父问题。如销售额=访客数×转化率×客单价，等式两边完全相等。

重点拆分法，也称为非等额拆分法。只拆分出问题的重点，子问题只解释了父问题的80%左右。如做好网店=点击率+转化率+退款率，确实要做好一家网店只要做好点击率、转化率和退款率这三个指标就够了，但做网店运营不完全是这三个环节。抓住重要环节，有时面对一些复杂的问题，就需要采用重点拆分法。;;排序法;例：某运营收集了数个品类的数据，如表所示，欲通过排序法列出品类榜单;表2为基于交易指数的榜单，排名越靠前代表该品类的市场规模越大。;;例：基于下表的信息，分析裤子和职业套装的差异;;例：下表所示是不同性别的消费者在不同品类上的消费金额数据，利用交叉法分析不同性别的差异。;;例：根据下表的数据指标字段评估店铺的综合情况。;动销率;;例：如表所示，计算关键词的竞争度，公式如下：;;例：下表所示为淘宝有哪些信誉好的足球投注网站某关键词按人气排名前5的商品数据，通过指标法描述这个数据。;解：使用指标法描述数据后的结果，如下表所示。;;例：下表所示为淘宝有哪些信誉好的足球投注网站某关键词按人气排名前220的商品数据，通过图形法分析相关售价的分布;解：下图所示是基于售价分组后绘制的直方图，可以直观地观察各个价格区间包含商品的个数，商品售价分布主要集中在[118,588]，[1058,1528]两个区间。;;1．内部因素分析;2．外部因素分析;3．基于内外因素的应对策略;;本节以淘宝网某关键词排名前5的商品数据为数据集，利用Excel工具实现指标计算。如图所示，数据区域为A1:G6。;1．五数概括法

五数概括法是指用五个指标反映数据集的分布情况，五个指标分别是最小值、1/4位数（Q1）、中位数（Q2）、3/4位数（Q3）和最大值。

;（3）中位数指数据集中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

计算方法：在Excel中键入“=QUARTILE.INC([array],[quart])”，其中[array]为要进行计算的区域，[quart]为要计算的指标，[quart]值为2表示计算中位数。

例3：求前表中销售额的中位数。

解：在C9单元格中键入“=QUARTILE.INC(C2:C6,2)”，得到结果为：374960。

（4）3/4位数指数据集中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

计算方法：在Excel中键入“=QUARTILE.INC([array],[quart])”，其中[array]为要进行计算的区域，[quart]为要计算的指标，[quart]值为3表示计算3/4位数。

例4：求前表中销售额的3/4位数。

解：在C10单元格中键入“=QUARTILE.INC(C2:C6,3)”，得到结果为：504853.5。

（5）最大值指数据集中最大的一个值。

计算方法：在Excel中键入“=MAX([array])”，其中[array]为要进行计算的区域。

例5：求前表中销售额的最大值。

解：在C11单元格中键入“=MAX(C2:C6)”，得到结果为：629280。;如下图所示，将这5个数值绘制成箱线图，可以直观地看到数据集的分布情况。?;2．计数、汇总和平均值;3．标准差;4．变异系数;;1．Min-Max标准化;2．Z-score标准化;;;;;熵值法源自信息学科，广泛应用于对数据集的离散程度评估，也可用于估算权重从而计算综合得分。

1.原理

在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也就越大。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可