【干货】你不得不知的数据分析法

电子商务 发布日期:2024/12/29 浏览次数:1

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数据分析,最先要明确的是目的,没有目的,就没有方向。目的是做数据分析的一条主线,根据目的才能去想要什么数据,要经过哪些处理,再进行什么样的分析,得出什么样的报告。

那么,我们就来进行数据分析的第一步,我们先来假设一个命题,也就是我们的目的。做电商的人都知道,流量对于店铺来说,是一个很重要的东西,而要有流量,就要有展现,展现分很多,各种活动,直通车钻展,当然还有大家最喜欢的免费流量,免费的展现。那最核心的还是,想要有展现,就得有排名。那我们不妨来研究一下,排名到底有什么样的规则。

一篇文章,必然讲不完那么大的一个命题,所以我给大家演示的也是其中的一部分。众所皆知,在免费流量里面,综合入口是最大的,而影响综合入口一个很大的因素就是上下架时间点对于排名的影响(当然除了3个豆腐块之外),那这次就来看看上下架的时间点,对于排名来说,它的影响到底是什么样的。

目前有了目的,我们就要来选择数据,我们需要什么数据来分析,那第一个能想到的,必然就是在某一个时间点,在某一个关键词下面,综合排名前几页的宝贝的具体下架时间。

查找你想了解的宝贝关键词,拉出相关数据(我用的驭宝魔盒拉的数据,也可以用其他软件采集):

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这里已经有了我们所需要的上下架时间,这时候你要做好记录,什么关键词,词的宝贝数是多少,什么时间点拉下来的。

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我会这样做一个记录。这个记录方便以后查看,包括可能后续的需要更加大数据或者其他方面的研究。

好了,我们完成了第二个步骤,我们有了数据,接下去,就是考验大家用工具的一些基本功底了,我们要对整个数据进行一些处理。光光这么看数据,可能能看出一些东西来,但是必然不严谨,偶然性比较大,而且我们需要分析的维度是时间,时间在这里,还不是一个序列,只是一个变量,但是这又不是一个数值型的变量,不能直接拿来做一个直观的比较。而且有时候不处理直接看几万条数据,看见头都会大。所以数据处理和清理这一步很重要。

所以这里,我就对于这个时间变量进行一个模拟变量的数字化:

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首先一步,我会把这个时间点,单独提取出来,当然,日期也是,日期必然也会有好多个日期:

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但是我会先把其他日期屏蔽掉,因为其他日期的量很少,属于离群值,大家也都知道,离群值不同于异常值(当然也要经过分析看看是不是异常值,由于软件跟系统原因,出现异常值也是正常),但是这些离群值,数量不大,除了3个是豆腐块之外,也就一只手不到的数目。这些数目,我们可以单独作为研究,其实这也是一个很好的维度,我们可以看看,为什么这些宝贝离下架时间点明明还有很长的时间,但是却能在前面几页,当然这不是我们目前主要的课题,所以不深入讨论,大家感兴趣可以自行研究。

好了,异常值也没有了,接下去,我们要做的就是模拟变量的一个数字化,以便于我们分析,这里就是让时间变量,变成我们可以分析的数值,大概的意思就是离我查询的那个时间点为标准,离的近的数字小,离的远的数字大。

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其中的14点,就是我查询的时间,所以就以这个为一个标准点。经过这些处理之后,我们就大概的得到了我们想要的一个数据,就是我们有了排名,有了上下架时间。

接下去,就是展现我们数据分析师功底的时候了,我的做法是,先把这个导入到常用的数据分析软件SAS中,一般我个人使用的话,一般使用的是SAS Enterprise Guide这个模块,比较无脑党一点。

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大概简单的这么做了一个过程流:

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这是大概做的一个数据流,我还是跟大家讲讲我那时候做的一个思路吧,那个才是最重要的,也是我希望大家能学到的。

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