社交電商數(shù)據(jù)分析(基于拼多多平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析策略方法與應(yīng)用)高職PPT完整全套教學(xué)課件

項(xiàng)目一社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位需求分析教學(xué)課件項(xiàng)目1崗位需求分析教學(xué)課件項(xiàng)目2拆解社交電商的數(shù)據(jù)洞察力教學(xué)課件項(xiàng)目3社交電商數(shù)據(jù)采集教學(xué)課件項(xiàng)目4市場(chǎng)分析教學(xué)課件項(xiàng)目5社交電商競(jìng)爭(zhēng)店鋪分析教學(xué)課件項(xiàng)目6競(jìng)爭(zhēng)商品分析教學(xué)課件項(xiàng)目7產(chǎn)品分析教學(xué)課件項(xiàng)目8客戶(hù)分析“不謀全局者不足以謀一域，不謀萬(wàn)世者不足以謀一時(shí)。”在工作和學(xué)習(xí)中，要把全局作為觀察和處理問(wèn)題的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。每一個(gè)學(xué)生都是獨(dú)一無(wú)二的個(gè)體，尊重學(xué)生的差異，就要讓學(xué)生有更多的“選擇權(quán)”。社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)是一個(gè)新鮮崗位，若能從整體的角度全面認(rèn)識(shí)崗位及崗位所需的能力，有利于引導(dǎo)學(xué)生充分認(rèn)識(shí)自我，明確學(xué)習(xí)興趣，規(guī)劃好自己的職業(yè)生涯，明確自己的奮斗方向。思政與素質(zhì)目標(biāo)項(xiàng)目引入拼多多平臺(tái)“0傭金”和“0平臺(tái)服務(wù)費(fèi)”的基礎(chǔ)上，拼多多日益完善的商家發(fā)展體系，持續(xù)推動(dòng)優(yōu)質(zhì)商家脫穎而出，提升該群體投入回報(bào)率的同時(shí)，也為消費(fèi)者創(chuàng)造了更優(yōu)質(zhì)的商品和服務(wù)。對(duì)于想進(jìn)入電商行業(yè)的新手來(lái)說(shuō)，拼多多是一個(gè)很好的選擇，但每個(gè)個(gè)體的崗位選擇都應(yīng)該在了解人才市場(chǎng)對(duì)于該崗位的需求現(xiàn)狀，再做具體的崗位職業(yè)規(guī)劃。項(xiàng)目引入2課時(shí)：

課時(shí)1任務(wù)拆解任務(wù)拆解3這是典型的數(shù)據(jù)分析在個(gè)人決策方面的應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)數(shù)據(jù)分析讓新手了解拼多多運(yùn)營(yíng)崗位在人才市場(chǎng)的情況，為個(gè)體進(jìn)行崗位規(guī)劃選擇提供參考。個(gè)體在進(jìn)行崗位選擇時(shí)一般會(huì)考慮崗位需求狀況，薪資待遇、企業(yè)分布、能力要求等具體數(shù)據(jù)，因此該項(xiàng)目圍繞拼多多崗位需求拆解成兩個(gè)任務(wù)，分別為了解社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗，認(rèn)知社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)地圖為核心任務(wù)，以在招聘平臺(tái)了解社交電商拼多多數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位為例展開(kāi)分析。任務(wù)目錄了解社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗1.1認(rèn)知社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力1.2對(duì)于大多數(shù)商科學(xué)生而言，決定從事什么行業(yè)，選擇什么崗位是一個(gè)需要首先解決的職業(yè)規(guī)劃難題，因?yàn)橐坏Q定了選擇目標(biāo)崗位就決定了學(xué)生個(gè)體未來(lái)的成長(zhǎng)空間和職業(yè)發(fā)展方向。如果某個(gè)崗位的人才需求總量不大，成長(zhǎng)空間不高，起薪待遇也一般，那么在該崗位下的個(gè)體成長(zhǎng)空間也很有限，因此學(xué)生在踏入社會(huì)之前，先了解崗位需求規(guī)模與趨勢(shì)是十分必要的，擁有必要的數(shù)據(jù)思維能力，就可以讓學(xué)生的決策更科學(xué)。分析思路

任務(wù)1了解社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析流程統(tǒng)計(jì)學(xué)方法之對(duì)比法知識(shí)準(zhǔn)備

任務(wù)1了解社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成有效信息的過(guò)程，信息具有指向性，由于每個(gè)人的背景、經(jīng)驗(yàn)以及掌握的信息不同，對(duì)于相同的數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生不同的看法，也就是每個(gè)人都有自己認(rèn)為的有效信息。比如一家做拼多多生鮮水果的企業(yè)可能不會(huì)關(guān)心亞馬遜手機(jī)產(chǎn)品的銷(xiāo)售市場(chǎng)情況。數(shù)據(jù)分析的過(guò)程核心的工作是建立參考系，比如在分析自己拼多多數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗時(shí)，需要建立的參考系有：同期的其他電商平臺(tái)運(yùn)營(yíng)崗位，所有的分析方法論都是直接作用于參考系，讓參考系起作用，充分利用參考系。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)采集：收集原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源可能是豐富多樣的，格式也可能不盡相同。數(shù)據(jù)清洗：清洗數(shù)據(jù)，理順雜亂的原始數(shù)據(jù)，并修正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤，這一步比較繁雜，但確是整個(gè)分析的基石。數(shù)據(jù)探索：探索式分析，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集有個(gè)全面的認(rèn)識(shí)，以便后續(xù)選擇何種分析策略。數(shù)據(jù)分析：分析數(shù)據(jù)，這里常常用到統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等算法。得出結(jié)論，可視化結(jié)果，并使用報(bào)告、圖表等形式展現(xiàn)出來(lái)，與他人交流。

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)分析來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)，而統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)自于數(shù)學(xué)。數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)，光會(huì)軟件操作可不行，普通的商業(yè)分析要求的數(shù)學(xué)水平在高中及以上，要求能看懂?dāng)?shù)學(xué)符號(hào)和數(shù)學(xué)公式，如果要涉及數(shù)學(xué)建模，則要求數(shù)學(xué)水平在大學(xué)本科及以上、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等算法。

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)方法之對(duì)比法對(duì)比法是最基本的統(tǒng)計(jì)分析方法，也是數(shù)據(jù)分析的“先鋒軍”，分析師在開(kāi)展分析時(shí)候首先使用對(duì)比法，可以快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。進(jìn)行商業(yè)分析時(shí)有三個(gè)必備的維度，分別是過(guò)去的自己、同期的對(duì)手和同期的行業(yè)，通過(guò)這三個(gè)維度的對(duì)比可以了解數(shù)據(jù)意義，否則數(shù)據(jù)就是一座孤島。對(duì)比法分為橫向和縱向兩個(gè)方向。橫向?qū)Ρ仁侵缚缇S度的對(duì)比，用于分析不同事物的差異，比如在進(jìn)行崗位調(diào)研時(shí)，將不同行業(yè)的崗位需求一起進(jìn)行對(duì)比，這樣可以知道該崗位在整個(gè)人才市場(chǎng)的地位?？v向?qū)Ρ仁侵冈谕粋€(gè)維度的對(duì)比，用于不同階段的對(duì)比，比如基于時(shí)間為維度，將這個(gè)季度的崗位需求和上個(gè)季度崗位需求進(jìn)行對(duì)比，可以了解不同階段需求的變化。

一、數(shù)據(jù)采集

二、數(shù)據(jù)清洗三、數(shù)據(jù)分析

任務(wù)實(shí)施

數(shù)據(jù)可視化?安裝八爪

百度搜索“八爪魚(yú)官網(wǎng)”，/可免費(fèi)下載。并進(jìn)行安裝。安裝成功后需要注冊(cè)后登錄使用，登錄后的八爪魚(yú)客戶(hù)端界面如圖所示?自定義配置采集數(shù)據(jù)

Step1使用【智能識(shí)別】抓取字段?自定義配置采集數(shù)據(jù)

Step2勾選【翻頁(yè)采集】?自定義配置采集數(shù)據(jù)

Step3啟動(dòng)本地采集?數(shù)據(jù)清洗

（1）刪除多余數(shù)據(jù)打開(kāi)導(dǎo)出的Excel表格：將【標(biāo)題】【名稱(chēng)_鏈接】【el_鏈接】【時(shí)間】【標(biāo)簽】【標(biāo)簽1】【標(biāo)簽2】【標(biāo)簽3】【標(biāo)簽4】【標(biāo)簽5】【標(biāo)簽6】等11個(gè)列刪除表結(jié)果。?數(shù)據(jù)清洗

（2）修改字段名原字段名修改后字段名名稱(chēng)崗位名稱(chēng)Sal薪水d城市Dc公司規(guī)模int’所屬行業(yè)?數(shù)據(jù)清洗

（3）對(duì)組合數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分?數(shù)據(jù)清洗

（4）數(shù)據(jù)檢查和替換?數(shù)據(jù)清洗

（5）數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)化和統(tǒng)一處理在【人數(shù)】列中，為了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的需要，需要把“招2人”中的數(shù)量提取出來(lái)，并需要把“招若干人”統(tǒng)一定義為人數(shù)為“4”?數(shù)據(jù)分析

“Ctrl+shift+→”，選中所有列，“Ctrl+shift+↓”選中所有行，在插入菜單中選擇【數(shù)據(jù)透視表】?數(shù)據(jù)分析

確認(rèn)數(shù)據(jù)選擇區(qū)域，建立新表，點(diǎn)擊【確定】?數(shù)據(jù)分析

確認(rèn)數(shù)據(jù)透視表字段，將【城市】拖拽到行區(qū)域，并將【人數(shù)】添加到值中。?數(shù)據(jù)分析

確認(rèn)數(shù)據(jù)透視表字段，將【城市】拖拽到行區(qū)域，并將【人數(shù)】添加到值中。?數(shù)據(jù)分析

選擇直方圖，完成“城市需求分布”圖表制作。?數(shù)據(jù)分析

依次制作“學(xué)歷需求”、“經(jīng)驗(yàn)需求”、“行業(yè)規(guī)模需求”任務(wù)目錄了解社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗1.1認(rèn)知社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力1.2任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析任務(wù)1我們采集并分析了拼多多運(yùn)營(yíng)崗位招聘信息，我們不僅了解了拼多多運(yùn)營(yíng)在人才市場(chǎng)的旺盛需求，同時(shí)也了解了拼多多運(yùn)營(yíng)崗位的一下需求特征，但對(duì)于拼多多崗位專(zhuān)業(yè)技能和素質(zhì)技能并沒(méi)有明確認(rèn)知，這就需要我們繼續(xù)采集每個(gè)拼多多運(yùn)營(yíng)崗位的職位描述進(jìn)行，并對(duì)崗位描述中的專(zhuān)業(yè)能力指標(biāo)進(jìn)行具體分析。分析思路

任務(wù)1.2認(rèn)知社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)圖表規(guī)范數(shù)據(jù)分析報(bào)告知識(shí)準(zhǔn)備

任務(wù)1.2認(rèn)知社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析欲善其事必先利其器，數(shù)據(jù)分析必須掌握兩個(gè)及以上的分析工具,工具分成以下3類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)：按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，如Access、MSSQL、MySQL、Oracle、DB2。數(shù)據(jù)分析與可視化：用于組織數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化呈現(xiàn)的工具，常見(jiàn)的工具，如Excel、PowerBI、Tableau。統(tǒng)計(jì)&數(shù)據(jù)挖掘：用于統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘算法的工具，常見(jiàn)的工具，如R、Python、SPSS、SAS。數(shù)據(jù)分析工具任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)可視化就是將相對(duì)于隱晦的數(shù)據(jù)使用可視的、交互的圖表方式展示出來(lái)，進(jìn)而形象的、直觀的將數(shù)據(jù)背后隱藏的信息和規(guī)律表示出來(lái)。步入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，各行各業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)越來(lái)越重視，隨之而來(lái)的就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的整合、挖掘、可視化分析，這為數(shù)據(jù)可視化注入了無(wú)限的活力，也就導(dǎo)致視覺(jué)的元素越來(lái)越多樣，從簡(jiǎn)單的柱狀圖、線形圖、折線圖，擴(kuò)展到了氣泡圖、男女圖、地圖、餅圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖、詞云圖等各種各樣的豐富的圖形。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析柱形圖又稱(chēng)長(zhǎng)條圖、柱狀統(tǒng)計(jì)圖、條狀圖，是一種以長(zhǎng)方形的長(zhǎng)度為變量的統(tǒng)計(jì)圖表。長(zhǎng)條圖用來(lái)比較兩個(gè)或以上的價(jià)值（不同時(shí)間或者不同條件），只有一個(gè)變量，通常利用于較小的數(shù)據(jù)集分析。長(zhǎng)條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達(dá)。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析折線圖折線圖是排列在工作表的列或行中的數(shù)據(jù)可以繪制到折線圖中。折線圖可以顯示隨時(shí)間（根據(jù)常用比例設(shè)置）而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，因此非常適用于顯示在相等時(shí)間間隔下數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析餅圖主要用于表現(xiàn)不同類(lèi)目的數(shù)據(jù)在總和中的占比。每個(gè)的弧度表示數(shù)據(jù)數(shù)量的比例。餅圖適合表現(xiàn)數(shù)據(jù)相對(duì)于總數(shù)的百分比等關(guān)系。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析散點(diǎn)圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，散點(diǎn)圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，考察坐標(biāo)點(diǎn)的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點(diǎn)的分布模式。散點(diǎn)圖將序列顯示為一組點(diǎn)。值由點(diǎn)在圖表中的位置表示。類(lèi)別由圖表中的不同標(biāo)記表示。散點(diǎn)圖通常用于比較跨類(lèi)別的聚合數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)地圖是一種地理數(shù)據(jù)表達(dá)方式，可以在地圖上標(biāo)注出數(shù)據(jù)，因此可以更加直觀的觀察數(shù)據(jù)的地域分布情況。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析詞云圖也叫文字云，是對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺(jué)化的展現(xiàn)，詞云圖過(guò)濾掉大量的低頻低質(zhì)的文本信息，使得瀏覽者只要一眼掃過(guò)文本就可領(lǐng)略文本的主旨。數(shù)據(jù)可視化任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)圖表有畫(huà)圖空間、圖形和圖注三個(gè)要素。畫(huà)圖空間是圖形的容器，圖形呈現(xiàn)在畫(huà)圖空間之中，如二維空間、三維空間。圖形是要表達(dá)的信息可視化的結(jié)果，如線型、柱形。圖注是幫助讀者理解圖形的標(biāo)注。數(shù)據(jù)圖表規(guī)范任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)分析報(bào)告是一種常用的分析應(yīng)用文體，它是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的目的、方法、過(guò)程、結(jié)論以及可行性建議等內(nèi)容的完整展示，是數(shù)據(jù)背后真實(shí)的業(yè)務(wù)水平的客觀體現(xiàn)，是管理者做出科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)決策的依據(jù)。數(shù)據(jù)分析報(bào)告任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析項(xiàng)目背景項(xiàng)目背景首先要定義數(shù)據(jù)分析研究的問(wèn)題，簡(jiǎn)述這個(gè)問(wèn)題的重要性。背景說(shuō)明中，需要介紹行業(yè)背景，行業(yè)背景需要引用數(shù)據(jù)，政策性文件。業(yè)務(wù)背景介紹，需要在理解業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，由面到點(diǎn)切入問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析報(bào)告任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明如何獲取的數(shù)據(jù)，會(huì)有哪些問(wèn)題。數(shù)據(jù)樣本量大小，原始數(shù)據(jù)往往有一些缺憾，要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗剔除噪聲，也需要部分假設(shè)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)全。數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)補(bǔ)全的方法需要跟匯報(bào)對(duì)象說(shuō)明并且獲得認(rèn)可，讓對(duì)方對(duì)于置信度有一個(gè)估計(jì)。數(shù)據(jù)分析報(bào)告任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析分析過(guò)程數(shù)據(jù)概覽，需要有重要指標(biāo)的趨勢(shì)，變化情況，重要拐點(diǎn)成因解釋。關(guān)鍵性指標(biāo)定義是什么，為什么這么定義。數(shù)據(jù)拆分，需要根據(jù)需要拆分不同的維度，作為細(xì)節(jié)補(bǔ)充。核心指標(biāo)要少而關(guān)鍵，拆分指標(biāo)要有意義且詳細(xì)。同時(shí)如果是PPT的話，每頁(yè)說(shuō)明白一個(gè)結(jié)論或者解釋清楚一個(gè)趨勢(shì)足以。關(guān)鍵性結(jié)論要用一句話能說(shuō)清楚。數(shù)據(jù)分析報(bào)告任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析結(jié)論和建議結(jié)論匯總，基本是對(duì)之前數(shù)據(jù)分析階段的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，形成完整的結(jié)論。建議是需要在數(shù)據(jù)分析的結(jié)論和問(wèn)題的基礎(chǔ)上，對(duì)后續(xù)的迭代和改進(jìn)措施作出方向性的說(shuō)明。這部分其實(shí)很多時(shí)候也是分析的根本目的。數(shù)據(jù)分析報(bào)告

一、采集崗位能力要求信息

二、數(shù)據(jù)清洗三、制作詞云任務(wù)實(shí)施

任務(wù)實(shí)施任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析此次任務(wù)目的主要在任務(wù)1的基礎(chǔ)上，收集拼多多運(yùn)營(yíng)崗位能力要求信息，并利用該信息分析崗位需求圖譜，并結(jié)合任務(wù)1的分析圖表，嘗試撰寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告分析思路

任務(wù)1.2認(rèn)知社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力步驟1選擇采集數(shù)據(jù)對(duì)象?1利用八爪魚(yú)采集崗位能力要求信息根據(jù)任務(wù)1的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)看，廣州市對(duì)于拼多多運(yùn)營(yíng)崗位需求最大，為了更精準(zhǔn)的獲得企業(yè)對(duì)于拼多多運(yùn)營(yíng)崗位的能力要求，我們此次的采集任務(wù)城市選擇“廣州”，依然在職位搜索框中選擇拼多多運(yùn)營(yíng)，月薪選擇“4-5千”和“6-8千”，工作年限我們選擇“在校生和應(yīng)屆生”和“1-3年”，學(xué)歷要求我們選擇“大專(zhuān)”和“本科”，公司性質(zhì)和公司規(guī)模不限步驟2八爪魚(yú)采集列表頁(yè)面?1利用八爪魚(yú)采集崗位能力要求信息將搜索結(jié)果頁(yè)面的URL地址復(fù)制到八爪魚(yú)的采集地址頁(yè)面，點(diǎn)擊開(kāi)始采集，八爪魚(yú)完成自動(dòng)識(shí)別頁(yè)面后步驟3采集詳情頁(yè)面設(shè)置?1利用八爪魚(yú)采集崗位能力要求信息選擇【名稱(chēng)】，點(diǎn)選【刪除】字段，刪除該字段。依次選擇其他字段，最后保留如下幾個(gè)字段，并修改字段名稱(chēng)，勾選【翻頁(yè)采集】點(diǎn)擊【生成采集設(shè)置】，進(jìn)入詳情頁(yè)面設(shè)置界面步驟4采集詳情頁(yè)面設(shè)置?1利用八爪魚(yú)采集崗位能力要求信息將搜索結(jié)果頁(yè)面的URL地址復(fù)制到八在【已生成采集設(shè)置】界面，點(diǎn)選【采集下一級(jí)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)】，進(jìn)入【采集下一級(jí)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)】界面，點(diǎn)選【從采集字段中選擇】，在下拉菜單中選擇“el_鏈接”（注：帶有鏈接的字段），選擇【確定】按鈕步驟5采集保存文件?1利用八爪魚(yú)采集崗位能力要求信息動(dòng)本地采集，等待采集完成，導(dǎo)出并保存文件步驟1打開(kāi)采集文件，刪除不需要分析字段，如“標(biāo)題”，“el_鏈接”“福利1”等字段，將“文本字段”改為為“崗位明細(xì)”?2數(shù)據(jù)清洗

步驟2選中【崗位明細(xì)】列，選擇【數(shù)據(jù)】菜單中的【刪除重復(fù)值】工具按鈕，完成刪除重復(fù)值操作?2數(shù)據(jù)清洗

步驟1進(jìn)入詞云制作網(wǎng)址：/，點(diǎn)擊開(kāi)始創(chuàng)建?3制作詞云

步驟2進(jìn)入創(chuàng)建頁(yè)面，確定呈現(xiàn)樣式?3制作詞云

步驟3導(dǎo)入文本點(diǎn)擊【內(nèi)容】，點(diǎn)擊【導(dǎo)入】，點(diǎn)擊【分詞篩選后導(dǎo)入】將Excel文檔中要分析的文字，復(fù)制后粘貼在導(dǎo)入文本框內(nèi)，點(diǎn)擊【開(kāi)始分詞】?3制作詞云

步驟4篩選分詞結(jié)果點(diǎn)擊分析按鈕，進(jìn)入選詞界面，微詞云一般會(huì)自動(dòng)過(guò)濾掉數(shù)詞，代詞，副詞，方位詞，連詞，時(shí)間詞等對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析意義不大的詞。因?yàn)槲覀兇舜稳蝿?wù)主要分析崗位需求中的技能相關(guān)內(nèi)容，所以我們根據(jù)詞性特征過(guò)進(jìn)一步過(guò)濾形容詞，英文，介詞等詞性，并勾選與崗位要求明顯相關(guān)的如數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)分析，邏輯思維等詞?3制作詞云

步驟5分詞結(jié)果下載點(diǎn)擊下載本地，選擇背景色，下載類(lèi)型和質(zhì)量，如圖1-61所示，將詞云下載到指定文件夾。?3制作詞云

謝

謝！項(xiàng)目二拆解社交電商的數(shù)據(jù)洞察力系統(tǒng)是由相互作用、相互依賴(lài)的若干組成部分結(jié)合而成的、具有特定功能的有機(jī)體；要從事物的總體與全局上、從要素的聯(lián)系與結(jié)合上研究事物的運(yùn)動(dòng)與發(fā)展，找出規(guī)律、建立秩序，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)化。實(shí)踐表明，系統(tǒng)觀念、系統(tǒng)方法是解決問(wèn)題過(guò)程中不可或缺的方式方法。社交電商是電商行業(yè)的一個(gè)分支，社交電商的數(shù)據(jù)分析也遵循一般電商數(shù)據(jù)分析的規(guī)律和方法。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)緣事析理，搭建符合規(guī)律的、具體的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，以系統(tǒng)化的思維進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)備工作，提升數(shù)據(jù)分析職業(yè)素養(yǎng)。思政與素質(zhì)目標(biāo)項(xiàng)目引入怡和小店是經(jīng)營(yíng)食品類(lèi)的拼多多小店，店鋪運(yùn)營(yíng)曉婷只是剛?cè)肼毜倪\(yùn)營(yíng)小白，面對(duì)商家后臺(tái)復(fù)雜場(chǎng)景和時(shí)刻變化的數(shù)據(jù)，曉婷覺(jué)得很迷茫。曉婷聽(tīng)說(shuō)數(shù)據(jù)是黃金，數(shù)據(jù)指標(biāo)是指示燈，曉婷就想從了解店鋪數(shù)據(jù)最基本的數(shù)據(jù)指標(biāo)開(kāi)始，快速為自己的店鋪搭建一個(gè)數(shù)據(jù)框架體系。項(xiàng)目引入2課時(shí)：

課時(shí)1任務(wù)拆解任務(wù)拆解3比起主觀的臆斷，數(shù)據(jù)是商家最好的朋友，因?yàn)閿?shù)據(jù)是買(mǎi)家“用腳投票”出來(lái)的結(jié)果，能切實(shí)反映商家的每個(gè)操作對(duì)買(mǎi)家行為的影響，以及幫助商家預(yù)測(cè)之后的調(diào)整可能會(huì)達(dá)成的效果。只有根據(jù)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行調(diào)整，才能更加心中有譜，不再盲目。社交電商的新手運(yùn)營(yíng)在制訂各種運(yùn)營(yíng)策略之前，首要的任務(wù)就是理解社交電商平臺(tái)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，理解電商運(yùn)營(yíng)的核心指標(biāo)，并能看懂關(guān)鍵指標(biāo)之間的相互關(guān)系。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的第二步就是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法，快速發(fā)現(xiàn)店鋪問(wèn)題。任務(wù)目錄搭建社交電商店鋪流量數(shù)據(jù)看板2.1整理社交電商店鋪運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)2.2運(yùn)營(yíng)層面來(lái)說(shuō)，商家的數(shù)據(jù)搜集應(yīng)該包括商品成本、店鋪整體訪客量、瀏覽量、商品排名、推廣數(shù)據(jù)（包括搜索、場(chǎng)景、多多進(jìn)寶等），以及參加活動(dòng)的數(shù)據(jù)記錄和每次操作調(diào)整的數(shù)據(jù)等，拼多多商家后臺(tái)給商家提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。收集這些數(shù)據(jù)的目的一是可以橫向?qū)Ρ瓤闯鼋谏唐氛w表現(xiàn)的變化，對(duì)比自身短期運(yùn)營(yíng)目標(biāo)進(jìn)行主動(dòng)操作；二是在商品的某些數(shù)值突然發(fā)生變化時(shí)，可以比較方便地找出對(duì)應(yīng)的原因，進(jìn)行調(diào)整，而不至于一頭霧水、無(wú)從下手。分析思路

任務(wù)1搭建社交電商店鋪流量數(shù)據(jù)看板數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)口徑拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)1搭建社交電商店鋪流量數(shù)據(jù)看板商品數(shù)據(jù)：小到一家店鋪，大到各類(lèi)社交電商平臺(tái)，都會(huì)有訂單數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，訂單數(shù)據(jù)主要記錄的是訂單金額、收貨地址及訂單狀態(tài)等信息。用戶(hù)行為數(shù)據(jù)平臺(tái)擁有用戶(hù)在社交電商平臺(tái)上全鏈路的行為數(shù)據(jù)，商家擁有用戶(hù)在自己店鋪消費(fèi)的行為數(shù)據(jù)。運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)不管是社交電商平臺(tái)還是商家都擁有豐富的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，拼多多的商家數(shù)據(jù)中心，抖音的企業(yè)號(hào)數(shù)據(jù)中心都提供了豐富的數(shù)據(jù)，如訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率、主要訪問(wèn)量，粉絲活躍度等核心指標(biāo)?？诒u(píng)價(jià)數(shù)據(jù)以文本、圖片和視頻為主的數(shù)據(jù)，可反映用戶(hù)對(duì)平臺(tái)或商品的滿(mǎn)意程度。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)口徑也稱(chēng)之為統(tǒng)計(jì)口徑，是指統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所采用的標(biāo)準(zhǔn)，包含統(tǒng)計(jì)內(nèi)涵和統(tǒng)計(jì)范圍。統(tǒng)計(jì)內(nèi)涵即進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)的具體內(nèi)涵（項(xiàng)目?jī)?nèi)容），如店鋪的銷(xiāo)售金額，包括全店商品的銷(xiāo)售額，但還要扣除退款的金額。統(tǒng)計(jì)范圍是在指標(biāo)內(nèi)涵基礎(chǔ)之上的匯總區(qū)間。比如如店鋪銷(xiāo)售金額，店鋪下單金額之間是統(tǒng)計(jì)內(nèi)涵的差異，而店鋪銷(xiāo)售金額和某品類(lèi)的銷(xiāo)售金額是統(tǒng)計(jì)范圍的差別。數(shù)據(jù)口徑的統(tǒng)一沒(méi)有對(duì)錯(cuò)之分，如A企業(yè)將下單金額定義為銷(xiāo)售金額，B企業(yè)將支付金額定義為銷(xiāo)售金額。企業(yè)在確定數(shù)據(jù)口徑之時(shí)會(huì)為了某些目的，而采用不常用的規(guī)則。重要的是統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑是企業(yè)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析事務(wù)的前提條件，只有統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑之后分析人員方可以使用數(shù)據(jù)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作。數(shù)據(jù)口徑交易數(shù)據(jù)支付金額：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，該店鋪下所有已支付訂單的總金額，包含買(mǎi)家實(shí)際支付和使用平臺(tái)優(yōu)惠券的總金額，未剔除售后訂單。支付買(mǎi)家數(shù)：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，完成訂單支付的去重買(mǎi)家數(shù)，即同一買(mǎi)家支付多筆訂單，只記一人。支付訂單數(shù)：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，該店鋪下所有已支付訂單的總數(shù)量支付客單價(jià)：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，店鋪支付總金額/支付買(mǎi)家數(shù)（去重），即平均每個(gè)支付買(mǎi)家的支付金額支付轉(zhuǎn)化率；統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，支付買(mǎi)家數(shù)/商品訪客數(shù)，即訪客用戶(hù)數(shù)轉(zhuǎn)化為支付買(mǎi)家的比例。店鋪關(guān)注用戶(hù)數(shù)：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，該店鋪被關(guān)注的總數(shù)量，不考慮取消關(guān)注情況。成交UV價(jià)值：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，該店鋪成團(tuán)訂單的總金額/店鋪訪客數(shù)，即每一個(gè)訪客的價(jià)值，包括用戶(hù)實(shí)際支付和平臺(tái)優(yōu)惠券金額，未剔除售后訂單拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)商品數(shù)據(jù)商品訪客數(shù)：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，該店鋪內(nèi)所有商品詳情頁(yè)的被訪問(wèn)去重人數(shù)，一個(gè)人在統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)訪問(wèn)多次，僅計(jì)算一次。商品瀏覽量：統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，該店鋪內(nèi)所有商品詳情頁(yè)的被訪問(wèn)累加人次，一個(gè)人在統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)訪問(wèn)多次，則計(jì)算多次。拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)領(lǐng)航員指標(biāo)：領(lǐng)航員為衡量店鋪服務(wù)能力的綜合性指標(biāo)，涵蓋售后服務(wù)、商品品質(zhì)、物流服務(wù)、客戶(hù)咨詢(xún)、交易糾紛等多維度，為店鋪綜合體驗(yàn)星級(jí)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也是商家報(bào)名大部分活動(dòng)的重要指標(biāo)成交退款金額：在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，該店鋪成功退款訂單的實(shí)際退款總金額，非申請(qǐng)退款金額成功退款訂單數(shù)：在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，該店鋪成功退款的訂單總數(shù)量平臺(tái)介入率：近30天有平臺(tái)介入的訂單數(shù)量/近30天全部成團(tuán)的訂單數(shù)量。成功退款率：近30天退款成功的訂單數(shù)量/近30天已成團(tuán)的訂單數(shù)量平均退款時(shí)長(zhǎng)：統(tǒng)計(jì)周期下，近30天所有退款成功的訂單的平均退款時(shí)長(zhǎng)拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)客服數(shù)據(jù)3分鐘人工回復(fù)率：（咨詢(xún)?nèi)藬?shù)-3分鐘未人工回復(fù)累計(jì)）/咨詢(xún)?nèi)藬?shù)平均人工響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)：8:00-23:00期間，買(mǎi)家每次發(fā)消息，到商家客服人工回復(fù)，買(mǎi)家所等待的平均時(shí)長(zhǎng)。詢(xún)單轉(zhuǎn)化率：最終成團(tuán)人數(shù)/詢(xún)單人數(shù)，最終成團(tuán)人數(shù)：當(dāng)日詢(xún)單的買(mǎi)家中，三日內(nèi)下單并成團(tuán)，且有訂單績(jī)效判定為該客服的買(mǎi)家人數(shù)?？头N(xiāo)售額：當(dāng)日詢(xún)單的買(mǎi)家，三日內(nèi)下單并成團(tuán)的訂單總金額。消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)分：消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)分是衡量消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)的綜合性指標(biāo)，綜合聊天、售后、介入、求助平臺(tái)客服、投訴等各渠道的數(shù)據(jù)，涵蓋消費(fèi)者在下單后反饋的發(fā)貨、物流、商品、基礎(chǔ)服務(wù)四個(gè)維度的問(wèn)題，是報(bào)名百億補(bǔ)貼等活動(dòng)的重要標(biāo)準(zhǔn)，直接影響搜索推薦的流量權(quán)重，也為商品領(lǐng)航員提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)客服數(shù)據(jù)3分鐘人工回復(fù)率：（咨詢(xún)?nèi)藬?shù)-3分鐘未人工回復(fù)累計(jì)）/咨詢(xún)?nèi)藬?shù)平均人工響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)：8:00-23:00期間，買(mǎi)家每次發(fā)消息，到商家客服人工回復(fù)，買(mǎi)家所等待的平均時(shí)長(zhǎng)。詢(xún)單轉(zhuǎn)化率：最終成團(tuán)人數(shù)/詢(xún)單人數(shù)，最終成團(tuán)人數(shù)：當(dāng)日詢(xún)單的買(mǎi)家中，三日內(nèi)下單并成團(tuán)，且有訂單績(jī)效判定為該客服的買(mǎi)家人數(shù)?？头N(xiāo)售額：當(dāng)日詢(xún)單的買(mǎi)家，三日內(nèi)下單并成團(tuán)的訂單總金額。消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)分：消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)分是衡量消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)的綜合性指標(biāo)，綜合聊天、售后、介入、求助平臺(tái)客服、投訴等各渠道的數(shù)據(jù)，涵蓋消費(fèi)者在下單后反饋的發(fā)貨、物流、商品、基礎(chǔ)服務(wù)四個(gè)維度的問(wèn)題，是報(bào)名百億補(bǔ)貼等活動(dòng)的重要標(biāo)準(zhǔn)，直接影響搜索推薦的流量權(quán)重，也為商品領(lǐng)航員提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)物流服務(wù)異常率異常率：近30天物流服務(wù)異常率=近30天物流服務(wù)異常訂單/（近30天物流服務(wù)異常訂單*100+近30天店鋪成團(tuán)訂單量）。物流異常訂單數(shù)數(shù)：近30天虛假發(fā)貨、物流時(shí)效異常、發(fā)生有效物流投訴、售后退款原因與物流相關(guān)的訂單總數(shù)（收件地為新疆地區(qū)訂單，除虛假發(fā)貨外其余類(lèi)型訂單不計(jì)物流服務(wù)異常訂單。拼多多商家后臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

一、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理二、數(shù)據(jù)可視化

任務(wù)實(shí)施

數(shù)據(jù)可視化?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

明確數(shù)據(jù)清洗對(duì)象：修改日期格式通過(guò)采集工具下載某拼多多店鋪流量數(shù)據(jù)，包括店鋪訪客數(shù)，店鋪瀏覽量，支付買(mǎi)家數(shù)，支付轉(zhuǎn)化率，成交UV價(jià)值等內(nèi)容。觀察“日期”列數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)日期列中部分?jǐn)?shù)據(jù)格式不正確，需要清洗為標(biāo)準(zhǔn)日期格式。?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

選中“日期”列切換到【數(shù)據(jù)】菜單，選擇【分列】按鈕?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

進(jìn)入【文本分列向?qū)У?步】對(duì)話框，直接選擇【下一步】，進(jìn)入【文本分列向?qū)У?步】對(duì)話框，取消勾選，點(diǎn)擊進(jìn)入【下一步】?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

在【文本分列向?qū)У?步】對(duì)話框中，選擇【日期】格式，點(diǎn)擊完成。界面回到開(kāi)始頁(yè)面，日期列所有不規(guī)整日期一次修改完畢?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

增加2個(gè)時(shí)間指標(biāo)：周數(shù)和月份店鋪運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，不僅需要關(guān)注每日數(shù)據(jù)變化，還應(yīng)該對(duì)比不同周數(shù)和月份的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，因此需要增加周數(shù)和月份2個(gè)時(shí)間指標(biāo)，并將2個(gè)指標(biāo)添加到原有數(shù)據(jù)表格中，這也是數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的增維法。?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

步驟1插入2列空白列，第一行字段名分別為周數(shù)和月份。步驟2在周數(shù)列B2單元格輸入公式：“=WEEKNUM(A2)”WEEKNUM函數(shù)：計(jì)算指定的日期屬于當(dāng)年的第幾周。WEEKNUM函數(shù)的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：WEEKNUM(serial_number,[return_type])注釋?zhuān)簷C(jī)制1以1月1日起為該年的第1周；機(jī)制2以該年的第一個(gè)星期四的周為該年的第1周，此機(jī)制是ISO8601指定的方法，通常稱(chēng)作歐洲周編號(hào)機(jī)制。?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

步驟3將B2周數(shù)列的日期格式更改為數(shù)值，并下拉至該列末端字段，構(gòu)建完成周數(shù)列?數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)處理

步驟4在C2單元格輸入公式:“=MONTH(A2)”(A2)”步驟5將C2周數(shù)列的日期格式更改為數(shù)值，并下拉至該列末端字段，構(gòu)建完成周數(shù)列MONNTH函數(shù)的定義：返回以序列號(hào)表示的日期中的月份。月份是介于1（一月）到12（十二月）之間的整數(shù)。MONTH函數(shù)的語(yǔ)法：MONTH(serial_number)Serial_number

表示一個(gè)日期值，其中包含要查找的月份。應(yīng)使用DATE函數(shù)來(lái)輸入日期，或者將日期作為其他公式或函數(shù)的結(jié)果輸入。?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟1點(diǎn)擊菜單欄中的【插入】，在選項(xiàng)卡中點(diǎn)擊【表格】，將數(shù)據(jù)格式改為表格格式?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟2：選中表格，點(diǎn)擊菜單欄中的【插入】按鈕，點(diǎn)擊選項(xiàng)卡中的【數(shù)據(jù)透視表】，在彈出的對(duì)話框中，勾選“將此數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)模型”，然后點(diǎn)擊“確定”按鈕?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟3：在表格右邊的“字段列表”中勾選需要分析的字段“日期”和“店鋪訪客數(shù)”，在“數(shù)據(jù)透視表區(qū)域”中，將“日期”和“店鋪訪客數(shù)”分別拖到“行”和“值”區(qū)域內(nèi)?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟4：在菜單欄中的選擇【插入】菜單，點(diǎn)擊選項(xiàng)卡中的【折線圖】，在彈出的對(duì)話框中選擇“二維折線圖”?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟4：在上圖基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)透視圖進(jìn)行優(yōu)化，包括增加標(biāo)題、坐標(biāo)軸優(yōu)化、加數(shù)據(jù)標(biāo)簽等內(nèi)容，讓圖表可讀性更強(qiáng)。（1）修改標(biāo)題為：店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)，并刪除右邊的圖示標(biāo)簽?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟4：在上圖基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)透視圖進(jìn)行優(yōu)化，包括增加標(biāo)題、坐標(biāo)軸優(yōu)化、加數(shù)據(jù)標(biāo)簽等內(nèi)容，讓圖表可讀性更強(qiáng)。（2）點(diǎn)擊藍(lán)色刷筆按鈕，彈出樣式和顏色選擇框，根據(jù)需求調(diào)整圖形樣式?數(shù)據(jù)可視化1.創(chuàng)建店鋪訪客數(shù)趨勢(shì)圖步驟4：在上圖基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)透視圖進(jìn)行優(yōu)化，包括增加標(biāo)題、坐標(biāo)軸優(yōu)化、加數(shù)據(jù)標(biāo)簽等內(nèi)容，讓圖表可讀性更強(qiáng)。（3）鼠標(biāo)右擊左邊任意按鈕，彈出選擇框，選擇“隱藏字段按鈕“，完成店鋪訪客趨勢(shì)圖表優(yōu)化?數(shù)據(jù)可視化2.依次創(chuàng)建支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)，成交UV價(jià)值等趨勢(shì)圖步驟1在新建的工作表中，選擇【插入】菜單中的【數(shù)據(jù)透視圖】按鈕，在下拉選項(xiàng)中選擇【數(shù)據(jù)透視圖】?數(shù)據(jù)可視化2.依次創(chuàng)建支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)，成交UV價(jià)值等趨勢(shì)圖步驟2在彈出【創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖】對(duì)話框中，注意數(shù)據(jù)選擇“使用此工作簿的數(shù)據(jù)模型“，位置選擇”現(xiàn)有工作表“后點(diǎn)擊確定?數(shù)據(jù)可視化2.依次創(chuàng)建支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)，成交UV價(jià)值等趨勢(shì)圖步驟3在數(shù)據(jù)透視圖字段窗口，把“日期“字段放到【軸】中，把”支付轉(zhuǎn)化率“放到【值】中，數(shù)據(jù)透視圖默認(rèn)柱狀圖?數(shù)據(jù)可視化2.依次創(chuàng)建支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)，成交UV價(jià)值等趨勢(shì)圖步驟4選中數(shù)據(jù)透視圖，鼠標(biāo)右鍵，在彈出的菜單條中，選擇【更改圖表類(lèi)型】，在彈出【更改圖表類(lèi)型】對(duì)話框中選擇【折線圖】?數(shù)據(jù)可視化2.依次創(chuàng)建支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)，成交UV價(jià)值等趨勢(shì)圖步驟5調(diào)整優(yōu)化“支付轉(zhuǎn)化率趨勢(shì)圖“?數(shù)據(jù)可視化2.依次創(chuàng)建支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)，成交UV價(jià)值等趨勢(shì)圖步驟6依次制作并優(yōu)化“支付客單價(jià)趨勢(shì)圖“和”成交UV趨勢(shì)圖“，至此完成4個(gè)指標(biāo)的趨勢(shì)圖?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟1選中任意數(shù)據(jù)透視圖，菜單欄中會(huì)出現(xiàn)【數(shù)據(jù)透視圖分析】菜單，選中該菜單后，在工具欄中，找到【插入切片器】按鈕，彈出切片器選擇窗口，勾選“周數(shù)“后點(diǎn)擊”確定“按鈕?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟2在【切片器】菜單欄里，【列】數(shù)值改為“5”，【切片器題注明】改為“店鋪周日期”，在【切片器樣式】中選擇合適樣式?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟3在在【切片器】菜單欄里，點(diǎn)擊【報(bào)表連接】，彈出【數(shù)據(jù)透視表報(bào)表連接】對(duì)話框，把需要連接的圖表選中后，點(diǎn)擊“確定”按鈕。?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟4調(diào)整個(gè)趨勢(shì)圖布局后，以周為統(tǒng)計(jì)周期的運(yùn)營(yíng)看板基本完成?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟5依次選中各趨勢(shì)圖的右邊【+】號(hào)按鈕，在彈出選項(xiàng)卡中，勾選【數(shù)據(jù)標(biāo)簽】?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟6選擇“支付轉(zhuǎn)化率趨勢(shì)圖”的數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)節(jié)調(diào)整，在【數(shù)字】選項(xiàng)中，將【類(lèi)別】選項(xiàng)改為“百分比”，【小數(shù)位數(shù)】改為“2”?數(shù)據(jù)可視化3.制作周切片器步驟7調(diào)整趨勢(shì)圖樣式和顏色，完成店鋪流量簡(jiǎn)易看板制作。?分析結(jié)論通過(guò)數(shù)據(jù)可視化形成的店鋪流量數(shù)據(jù)看板顯示，該店鋪還是處于新開(kāi)店流量不穩(wěn)定狀態(tài)，訪客數(shù)呈上升趨勢(shì)，支付轉(zhuǎn)化率，支付客單價(jià)和成交UV價(jià)值指標(biāo)都有較大的波動(dòng)。我們需要注意，剛開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集和分析時(shí)，在歷史數(shù)據(jù)積累較少的情況下，由于缺乏與過(guò)往的對(duì)比，我們基于過(guò)去一、兩天的數(shù)據(jù)做出的判斷很多時(shí)候是不準(zhǔn)確的。當(dāng)前數(shù)據(jù)是好是壞、趨勢(shì)如何，很多時(shí)候需要積累數(shù)周，乃至幾個(gè)月的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，才會(huì)更加準(zhǔn)確。通過(guò)建立店鋪流量看板，可以及時(shí)觀察店鋪流量發(fā)展趨勢(shì)，找出關(guān)鍵指標(biāo)的拐點(diǎn)，然后進(jìn)行拆解分析。任務(wù)目錄搭建社交電商店鋪流量數(shù)據(jù)看板2.1整理社交電商店鋪運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)2.2任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)的真正價(jià)值是將數(shù)據(jù)用于形成主動(dòng)收集數(shù)據(jù)的良性循環(huán)中，以帶動(dòng)更多的數(shù)據(jù)進(jìn)入這個(gè)自循環(huán)中，并應(yīng)用于各個(gè)運(yùn)營(yíng)階段。正如著名大數(shù)據(jù)專(zhuān)家車(chē)品覺(jué)在《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》書(shū)中提到的：“在數(shù)據(jù)的自循環(huán)中，有兩個(gè)核心的關(guān)鍵點(diǎn)：一個(gè)是“活”做數(shù)據(jù)收集，另一個(gè)是“活”看數(shù)據(jù)指標(biāo)?！?，因此作為社交電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的從業(yè)者，第一步要做的就是養(yǎng)數(shù)據(jù)。分析思路

任務(wù)1.2整理社交電商店鋪運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分類(lèi)數(shù)據(jù)價(jià)值戰(zhàn)略性收集數(shù)據(jù)知識(shí)準(zhǔn)備

任務(wù)1.2整理社交電商店鋪運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)分類(lèi)就是把具有某種共同屬性或特征的數(shù)據(jù)歸并在一起，通過(guò)其類(lèi)別的屬性或特征來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)別。換句話說(shuō)，就是相同內(nèi)容、相同性質(zhì)的信息以及要求統(tǒng)一管理的信息集合在一起，而把相異的和需要分別管理的信息區(qū)分開(kāi)來(lái)，然后確定各個(gè)集合之間的關(guān)系，形成一個(gè)有條理的分類(lèi)系統(tǒng)。按照是否可以再生的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，數(shù)據(jù)可以分為不可再生數(shù)據(jù)和可再生數(shù)據(jù)。不可再生數(shù)據(jù)通常就是最原始的數(shù)據(jù)，比如用戶(hù)在訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí)，瀏覽記錄會(huì)追蹤用戶(hù)的行為，如果當(dāng)時(shí)沒(méi)有被記錄下來(lái)，就沒(méi)有其他數(shù)據(jù)來(lái)還原用戶(hù)的行為了?？稍偕鷶?shù)據(jù)就是通過(guò)其他數(shù)據(jù)可以生成的數(shù)據(jù)，原則上，指標(biāo)類(lèi)數(shù)據(jù)的衍生數(shù)據(jù)都是可再生的——只要原始的不可再生數(shù)據(jù)還在，就可以通過(guò)重新運(yùn)算來(lái)獲得。按照數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)歸屬來(lái)看，數(shù)據(jù)可以分為各個(gè)數(shù)據(jù)主體。按照業(yè)務(wù)歸屬分類(lèi)的意思就是，將數(shù)據(jù)按照不同的業(yè)務(wù)主體分門(mén)別類(lèi)地進(jìn)行歸納。比如社交電商企業(yè)就需要關(guān)注交易類(lèi)數(shù)據(jù)、會(huì)員類(lèi)數(shù)據(jù)、日志類(lèi)數(shù)據(jù)并在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下應(yīng)用。數(shù)據(jù)分類(lèi)任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)的價(jià)值從社交電商企業(yè)的業(yè)務(wù)實(shí)踐中看，一個(gè)方面是給企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收，另一個(gè)方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的常用的10大業(yè)務(wù)場(chǎng)景包含但不局限于以下10類(lèi)場(chǎng)景。數(shù)據(jù)診斷：針對(duì)店鋪的數(shù)據(jù)診斷分析運(yùn)營(yíng)過(guò)程中存在的問(wèn)題；數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)：針對(duì)某個(gè)事件對(duì)各個(gè)工作環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，并還原事件的過(guò)程；市場(chǎng)分析：針對(duì)市場(chǎng)的市場(chǎng)容量分析和趨勢(shì)分析，掌握市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)趨勢(shì)；競(jìng)爭(zhēng)分析：針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和競(jìng)品的分析，掌握市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況以及產(chǎn)品與市場(chǎng)的差異；渠道分析：供決策依據(jù)，包含活動(dòng)分析、廣告分析和內(nèi)容分析?；顒?dòng)分析：針對(duì)促銷(xiāo)活動(dòng)的效果預(yù)測(cè)、復(fù)盤(pán)分析、客戶(hù)對(duì)促銷(xiāo)的響應(yīng)分析，提高促銷(xiāo)效果；數(shù)據(jù)價(jià)值任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)對(duì)于社交電商運(yùn)營(yíng)者而言是一盞指明燈，如果說(shuō)數(shù)據(jù)是運(yùn)營(yíng)的眼睛，那么數(shù)據(jù)分析便是運(yùn)營(yíng)的視力，一樣的數(shù)據(jù)給不同的運(yùn)營(yíng)會(huì)有不同的決策結(jié)果，每個(gè)人看到的都是基于自己的視力水平呈現(xiàn)的結(jié)果。廣告分析：針對(duì)網(wǎng)店廣告投放的效果進(jìn)行分析，從而根據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)優(yōu)化廣告投放；產(chǎn)品分析：針對(duì)產(chǎn)品的銷(xiāo)售、渠道、時(shí)間、結(jié)構(gòu)等維度對(duì)產(chǎn)品的銷(xiāo)售情況進(jìn)行分析，更好地優(yōu)化產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)策略，提高產(chǎn)品銷(xiāo)售額；庫(kù)存分析：針對(duì)庫(kù)存的績(jī)效分析、補(bǔ)貨預(yù)測(cè)等分析，避免庫(kù)存堆積產(chǎn)生不良庫(kù)存；客戶(hù)分析：針對(duì)網(wǎng)店客戶(hù)的生命周期、復(fù)購(gòu)情況、滿(mǎn)意度等分析，避免客戶(hù)流失，提高客戶(hù)的留存率；數(shù)據(jù)價(jià)值任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析現(xiàn)在企業(yè)獲取數(shù)據(jù)如此容易，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度如此之快，但到底要收集什么樣的數(shù)據(jù)？收集多少數(shù)據(jù)？收集數(shù)據(jù)的邊界在哪里？這些問(wèn)題一直困擾著數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的從業(yè)者，如果收集數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)不是為了解決問(wèn)題，那么收集再多的數(shù)據(jù)也沒(méi)有什么意義，因此從戰(zhàn)略性的角度考慮收集數(shù)據(jù)就顯得尤為重要。步驟1確定有什么問(wèn)題，從解決問(wèn)題的角度出發(fā)去收集數(shù)據(jù)。比如重復(fù)購(gòu)買(mǎi)率指標(biāo)，可以衡量出每個(gè)月新增及存量客戶(hù)的忠誠(chéng)度和質(zhì)量，進(jìn)而找出改善的空間任務(wù)實(shí)施，所以他的就應(yīng)該關(guān)注的是日、周級(jí)別的重復(fù)購(gòu)買(mǎi)率的變化趨勢(shì)，或者當(dāng)月新增客戶(hù)有多少人在三個(gè)月后進(jìn)行了重復(fù)購(gòu)買(mǎi)等數(shù)據(jù)。步驟2，把收集到的數(shù)據(jù)整理好，放入一個(gè)“數(shù)據(jù)框架”內(nèi)（這個(gè)框架是用來(lái)幫助決策者做決定的）。讓決策者用框架更清楚地看到數(shù)據(jù)與決策之間的關(guān)系，比如A公司在框架內(nèi)要知道競(jìng)爭(zhēng)情況、新老客戶(hù)的比例情況等因素以及多種因素之間的關(guān)系。步驟3，看框架與做決策的關(guān)系。比如，A公司與渠道網(wǎng)站有3種選擇——完全不合作、部分合作和全面合作。數(shù)據(jù)分析師就可以根據(jù)數(shù)據(jù)框架告知A公司該怎么決策。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)框架與決策不能匹配，就必須返回到第2步。步驟4，根據(jù)決策行動(dòng)，然后檢查行動(dòng)是否達(dá)到目的。如果行動(dòng)后發(fā)現(xiàn)根本沒(méi)有達(dá)到目的，就要檢討整個(gè)鏈條，尋找問(wèn)題出在哪里。是數(shù)據(jù)有問(wèn)題嗎？還是因?yàn)榭蚣懿粚?duì)？或者是決策不對(duì)？是否還有數(shù)據(jù)沒(méi)考慮進(jìn)去？戰(zhàn)略性收集數(shù)據(jù)

一、構(gòu)建日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系

二、熟悉數(shù)據(jù)中心，掌握店鋪經(jīng)營(yíng)概況三、洞察商品數(shù)據(jù)，做好商品布局四、監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，隨時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)盲點(diǎn)五、時(shí)刻關(guān)注服務(wù)數(shù)據(jù)，找出店鋪服務(wù)差距六、拆解流量數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)節(jié)奏任務(wù)實(shí)施

任務(wù)實(shí)施任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析分析思路

任務(wù)2.2整理社交電商店鋪運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)拼多多商家后臺(tái)不僅是拼多多商家參與拼多多各項(xiàng)活動(dòng)的主要入口，同時(shí)也是是拼多多為店鋪提供了各類(lèi)數(shù)據(jù)的入口，因此作為數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)拼多多店鋪來(lái)說(shuō)，需要從多個(gè)角度熟悉商家后臺(tái)提供的數(shù)據(jù)類(lèi)型，不僅要做到看懂?dāng)?shù)據(jù)，更要做到有效積累數(shù)據(jù)。以銷(xiāo)售指標(biāo)體系為例拆解了7個(gè)具體指標(biāo)，并對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了定義解釋?zhuān)治鰞?nèi)容，統(tǒng)計(jì)周期及面向崗位的說(shuō)明。社交電商運(yùn)營(yíng)的核心是圍繞著產(chǎn)品進(jìn)行各種運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，從而提升整個(gè)店鋪的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，因此在整個(gè)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系中，銷(xiāo)售指標(biāo)體系的搭建就顯得極其重要。?1構(gòu)建日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系（1） 數(shù)據(jù)中心的經(jīng)營(yíng)總覽是56個(gè)維度數(shù)據(jù)的總看板，56個(gè)維度分別是經(jīng)營(yíng)評(píng)測(cè)，預(yù)警數(shù)據(jù)，交易數(shù)據(jù)，商品數(shù)據(jù)，服務(wù)數(shù)據(jù)和客服數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是賣(mài)家每天必看的，而且查看的頻次還比較高，整個(gè)經(jīng)營(yíng)總覽頁(yè)就是一個(gè)完整的店鋪經(jīng)營(yíng)概況。?2熟悉數(shù)據(jù)中心，掌握店鋪經(jīng)營(yíng)概況

（2）經(jīng)營(yíng)評(píng)測(cè)板塊包含經(jīng)營(yíng)評(píng)分和經(jīng)營(yíng)計(jì)劃兩個(gè)部分?2熟悉數(shù)據(jù)中心，掌握店鋪經(jīng)營(yíng)概況

拼多多店鋪經(jīng)營(yíng)評(píng)分：總分為100分，是基于昨日表現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)與同一層級(jí)商戶(hù)進(jìn)行排行得分，層級(jí)上升時(shí)，評(píng)分可能會(huì)出現(xiàn)輕微下降。整個(gè)經(jīng)營(yíng)評(píng)分和店鋪的商品品質(zhì)，推廣能力，服務(wù)質(zhì)量以及用戶(hù)粘性相關(guān)。層級(jí)和店鋪近30天交易額有關(guān)。（2）經(jīng)營(yíng)評(píng)測(cè)板塊包含經(jīng)營(yíng)評(píng)分和經(jīng)營(yíng)計(jì)劃兩個(gè)部分?2熟悉數(shù)據(jù)中心，掌握店鋪經(jīng)營(yíng)概況

店鋪經(jīng)營(yíng)計(jì)劃是根據(jù)企業(yè)自己定制的目標(biāo)計(jì)劃，根據(jù)實(shí)時(shí)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)展現(xiàn)目標(biāo)達(dá)成率，因此企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)需要企業(yè)根據(jù)自己的計(jì)劃自行設(shè)置后，才有完成計(jì)劃完成率等數(shù)據(jù)指標(biāo)顯示（1）商品概況頁(yè)面中，商家可以看到商品實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（時(shí)間粒度為妙），和4個(gè)時(shí)間維度（昨天數(shù)據(jù)，近7天數(shù)據(jù)，近30天數(shù)據(jù)以及指定日期）的商品訪客數(shù)，商品瀏覽量，支付買(mǎi)家數(shù)，支付訂單數(shù)以及支付轉(zhuǎn)化率總計(jì)5個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。?3洞察商品數(shù)據(jù)，做好商品布局（2）看完店鋪實(shí)時(shí)指標(biāo)還要看核心指標(biāo)的趨勢(shì)，了解核心指標(biāo)的波動(dòng)情況。如圖2-36所示的店鋪數(shù)據(jù)一直呈波動(dòng)狀態(tài)，是對(duì)比法的典型應(yīng)用，藍(lán)色的先是自己和不同時(shí)期自己的數(shù)據(jù)做對(duì)比，再和同行（黃色優(yōu)秀和綠色平均線）對(duì)比，發(fā)現(xiàn)店鋪商品核心運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)一直處于低級(jí)。?3洞察商品數(shù)據(jù)，做好商品布局（3）商品明細(xì)板塊提供了店鋪商品在昨天，近7天，近30天和指定日期內(nèi)的商品訪客數(shù)，商品瀏覽量，支付買(mǎi)家數(shù)，支付訂單數(shù)，支付金額，支付轉(zhuǎn)化率，商品收藏?cái)?shù)以及流失損失指數(shù)等總計(jì)8個(gè)指標(biāo)?3洞察商品數(shù)據(jù)，做好商品布局（4）商品榜單讓店鋪運(yùn)營(yíng)者迅速?gòu)脑L客數(shù)和支付金額兩個(gè)維度掌控本店中的熱賣(mài)商品和滯銷(xiāo)商品，榜單數(shù)據(jù)是根據(jù)單品昨日與上周同日的差值進(jìn)行排行；如果昨天是周一，跟上周一計(jì)算差值?3洞察商品數(shù)據(jù)，做好商品布局交易板塊主要是分析全店交易的構(gòu)成，如圖所示的是交易數(shù)據(jù)頁(yè)面，在交易數(shù)據(jù)板塊中，主要提供了支付金額，支付買(mǎi)家數(shù)，支付客單價(jià)以及店鋪關(guān)注用戶(hù)數(shù)等5個(gè)和店鋪交易相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。?4監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，隨時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)盲點(diǎn)

交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)板塊中，增加了和昨天對(duì)比的分析，可以實(shí)時(shí)掌控今日交易動(dòng)態(tài)。?4監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，隨時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)盲點(diǎn)

在數(shù)據(jù)總覽中的時(shí)間維度中，多了指定周，月的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，通過(guò)縱向時(shí)間和自己對(duì)比，可以讓運(yùn)營(yíng)者發(fā)現(xiàn)店鋪運(yùn)營(yíng)的狀態(tài)?4監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，隨時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)盲點(diǎn)

服務(wù)數(shù)據(jù)板塊主要展現(xiàn)領(lǐng)航員，售后數(shù)據(jù)，客服數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者體驗(yàn)指標(biāo)四個(gè)方面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。?5時(shí)刻關(guān)注服務(wù)數(shù)據(jù)，找出店鋪服務(wù)差距

（1） 領(lǐng)航員領(lǐng)航員指標(biāo)分店鋪領(lǐng)航員和商品領(lǐng)航員，它的作用是幫助商家了解自己當(dāng)前的服務(wù)水平，知曉提升方向，不斷提升自身服務(wù)能力和競(jìng)爭(zhēng)力。店鋪活躍情況決定店鋪是否有領(lǐng)航員，活躍度太低的店鋪由于信息不足將沒(méi)有店鋪領(lǐng)航員數(shù)據(jù)。店鋪活躍度受店鋪商品發(fā)布、成交能力影響。店鋪領(lǐng)航員是衡量店鋪綜合服務(wù)能力的數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括售后服務(wù)、商品品質(zhì)、物流服務(wù)、客服咨詢(xún)、交易糾紛共5個(gè)維度，涉及影響消費(fèi)者體驗(yàn)的7個(gè)指標(biāo)。7個(gè)指標(biāo)共同影響店鋪領(lǐng)航員綜合排名服務(wù)數(shù)據(jù)板塊主要展現(xiàn)領(lǐng)航員，售后數(shù)據(jù)，客服數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者體驗(yàn)指標(biāo)四個(gè)方面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。?5時(shí)刻關(guān)注服務(wù)數(shù)據(jù)，找出店鋪服務(wù)差距

（2） 售后數(shù)據(jù)售后數(shù)據(jù)分三個(gè)板塊展現(xiàn)數(shù)據(jù)，第一個(gè)板塊是整體情況，展現(xiàn)當(dāng)日或指定日期的糾紛退款數(shù)，糾紛退款率，介入訂單數(shù)，平臺(tái)介入率，品質(zhì)退款率等5個(gè)數(shù)據(jù)；第二板塊展現(xiàn)這5個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的近30天趨勢(shì)圖；第三板塊顯示近30天TOP退款商品明細(xì)服務(wù)數(shù)據(jù)板塊主要展現(xiàn)領(lǐng)航員，售后數(shù)據(jù)，客服數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者體驗(yàn)指標(biāo)四個(gè)方面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。?5時(shí)刻關(guān)注服務(wù)數(shù)據(jù)，找出店鋪服務(wù)差距

（3）評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)頁(yè)面展現(xiàn)店鋪DSR值，近15天DSR和評(píng)價(jià)條數(shù)趨勢(shì)變化圖以及近30天商品評(píng)價(jià)明細(xì)服務(wù)數(shù)據(jù)板塊主要展現(xiàn)領(lǐng)航員，售后數(shù)據(jù)，客服數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者體驗(yàn)指標(biāo)四個(gè)方面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。?5時(shí)刻關(guān)注服務(wù)數(shù)據(jù)，找出店鋪服務(wù)差距

（4） 客服數(shù)據(jù)客服數(shù)據(jù)板塊主要展現(xiàn)客戶(hù)咨詢(xún)響應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)，具體有3分鐘人工回復(fù)率，平均人工響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)，詢(xún)單轉(zhuǎn)化率，客服銷(xiāo)售額的四個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)以及每個(gè)指標(biāo)的近30天趨勢(shì)圖服務(wù)數(shù)據(jù)板塊主要展現(xiàn)領(lǐng)航員，售后數(shù)據(jù)，客服數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者體驗(yàn)指標(biāo)四個(gè)方面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。?5時(shí)刻關(guān)注服務(wù)數(shù)據(jù)，找出店鋪服務(wù)差距

（5） 消費(fèi)者體驗(yàn)指標(biāo)消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)分是衡量消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)的綜合性指標(biāo)，綜合聊天、售后、介入、求助平臺(tái)客服、投訴等各渠道的數(shù)據(jù)，涵蓋消費(fèi)者在下單后反饋的發(fā)貨、物流、商品、基礎(chǔ)服務(wù)四個(gè)維度的問(wèn)題，是報(bào)名百億補(bǔ)貼等活動(dòng)的重要標(biāo)準(zhǔn)，直接影響搜索推薦的流量權(quán)重，也為商品領(lǐng)航員提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。流量數(shù)據(jù)分為流量看板，搜索流量，商品熱搜詞，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)，拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)4個(gè)板塊。?6拆解流量數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)節(jié)奏

（1） 流量看板流量看板提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)和30天同行比較趨勢(shì)圖流量數(shù)據(jù)分為流量看板，搜索流量，商品熱搜詞，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)，拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)4個(gè)板塊。?6拆解流量數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)節(jié)奏

（2） 搜索流量搜索流量提供整體商品搜索熱度和整體搜索指數(shù)的當(dāng)天以及歷史分值，以及15天內(nèi)的分值變化趨勢(shì)流量數(shù)據(jù)分為流量看板，搜索流量，商品熱搜詞，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)，拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)4個(gè)板塊。?6拆解流量數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)節(jié)奏

（3） 商品熱搜詞商品熱搜詞提供按商品分類(lèi)和關(guān)鍵詞搜索兩種方式展現(xiàn)昨日和7天的熱搜詞排行榜流量數(shù)據(jù)分為流量看板，搜索流量，商品熱搜詞，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)，拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)4個(gè)板塊。?6拆解流量數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)節(jié)奏

（4） 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)可以直觀反饋商家參與活動(dòng)后的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)，有利于商家更好的分析活動(dòng)效果，更好的去選擇活動(dòng)資源位參報(bào)。在圖2-51的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)中，可查看正在參與活動(dòng)商品的商品訪客數(shù)、商品瀏覽量、支付件數(shù)、支付買(mǎi)家數(shù)、支付訂單數(shù)、支付金額、支付轉(zhuǎn)化率、成團(tuán)訂單數(shù)、成團(tuán)件數(shù)、商品收藏買(mǎi)家數(shù)等營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)指標(biāo)。流量數(shù)據(jù)分為流量看板，搜索流量，商品熱搜詞，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)，拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)4個(gè)板塊。?6拆解流量數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)節(jié)奏

（5）拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)“拼單返現(xiàn)”是指在一個(gè)自然日內(nèi)，消費(fèi)者在您店鋪累計(jì)購(gòu)買(mǎi)滿(mǎn)一定的金額，就可獲得一張平臺(tái)優(yōu)惠券，而此優(yōu)惠券可用于購(gòu)買(mǎi)平臺(tái)內(nèi)的任何一件商品。商家在設(shè)置好拼單返現(xiàn)后，就可以在商家數(shù)據(jù)后臺(tái)-數(shù)據(jù)中心-流量數(shù)據(jù)看板中看到拼單返現(xiàn)數(shù)據(jù)謝

謝！項(xiàng)目三社交電商數(shù)據(jù)采集“一切勞動(dòng)者，只要肯學(xué)肯干肯鉆研，練就一身真本領(lǐng)，掌握一手好技術(shù)，就能立足崗位成長(zhǎng)成才，就都能在勞動(dòng)中發(fā)現(xiàn)廣闊的天地，在勞動(dòng)中體現(xiàn)價(jià)值、展現(xiàn)風(fēng)采、感受快樂(lè)?！睌?shù)據(jù)采集工作在入行初期是一件“苦差事”，需要更多的耐心、專(zhuān)心、細(xì)心、用心。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，要引導(dǎo)學(xué)生養(yǎng)成肯學(xué)肯干肯鉆研、嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真的職業(yè)素養(yǎng)，學(xué)會(huì)分析問(wèn)題、解決問(wèn)題，從多渠道獲取信息，全面把握原始數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)采集的基本能力，增強(qiáng)職業(yè)自信心。思政與素質(zhì)目標(biāo)項(xiàng)目引入小美是拼多多某服飾企業(yè)店鋪的運(yùn)營(yíng)專(zhuān)員，負(fù)責(zé)該企業(yè)拼多多店鋪的整體規(guī)劃、營(yíng)銷(xiāo)、推廣、客戶(hù)關(guān)系管理等系統(tǒng)性運(yùn)營(yíng)工作。最近企業(yè)要推出一款新品，運(yùn)營(yíng)主管要小美去收集關(guān)于該產(chǎn)品的關(guān)鍵詞信息及運(yùn)營(yíng)有關(guān)的相關(guān)數(shù)據(jù)，為該產(chǎn)品的商品標(biāo)題確定，文案描述，關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等提供決策參考。已經(jīng)初步掌握數(shù)據(jù)分析流程的小美意識(shí)到，沒(méi)有數(shù)據(jù)無(wú)法展開(kāi)分析，基于移動(dòng)端的拼多多平臺(tái)數(shù)據(jù)是如何采集的呢，商品標(biāo)題的主打關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)又是如何去尋找呢？項(xiàng)目引入2課時(shí)：

課時(shí)1任務(wù)拆解任務(wù)拆解3這是典型的通過(guò)數(shù)據(jù)分析在解決企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)問(wèn)題的應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)數(shù)據(jù)分析讓運(yùn)營(yíng)人員了解該產(chǎn)品的核心關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)，平臺(tái)熱搜關(guān)鍵詞等情況，為企業(yè)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)規(guī)劃選擇提供參考。這個(gè)數(shù)據(jù)分析的最重要的一個(gè)階段就是數(shù)據(jù)采集，基于移動(dòng)端的數(shù)據(jù)采集如何去實(shí)現(xiàn)，就是該分析任務(wù)的一個(gè)重要階段，因此該項(xiàng)目圍繞拼多多數(shù)據(jù)采集需求拆解成兩個(gè)任務(wù)，分別為了解HTML源碼解析及網(wǎng)絡(luò)抓包體驗(yàn)，采集拼多多產(chǎn)品搜索關(guān)鍵詞，最終形成產(chǎn)品熱搜詞庫(kù)。任務(wù)目錄HTML源碼解析及網(wǎng)絡(luò)抓包3.1采集數(shù)據(jù)，形成產(chǎn)品關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)3.2分析思路

任務(wù)1HTML源碼解析及網(wǎng)絡(luò)抓包在瀏覽互聯(lián)網(wǎng)上的信息時(shí)，人們可以輕松地獲取到相關(guān)的內(nèi)容，但是這個(gè)簡(jiǎn)單行為的背后卻是后臺(tái)經(jīng)過(guò)一系列的工作才得以實(shí)現(xiàn)的。簡(jiǎn)而言之，人們眼前的信息是經(jīng)過(guò)服務(wù)器的請(qǐng)求和響應(yīng)實(shí)現(xiàn)的，涉及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、TCP/IP協(xié)議、HTTP協(xié)議以及URL等相關(guān)知識(shí)，本節(jié)任務(wù)將詳細(xì)介紹相關(guān)內(nèi)容。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)URL構(gòu)成原理網(wǎng)頁(yè)的構(gòu)成HTML請(qǐng)求與響應(yīng)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)1HTML源碼解析及網(wǎng)絡(luò)抓包網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，也稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)抓取和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)提取，基本上是指通過(guò)超文本傳輸協(xié)議(HTTP)或通過(guò)網(wǎng)頁(yè)瀏覽器獲取萬(wàn)維網(wǎng)上可用的數(shù)據(jù)。（摘自Wikipedia）網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)際上是由網(wǎng)頁(yè)機(jī)器人/爬蟲(chóng)驅(qū)動(dòng)的，其功能與搜索引擎相同。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，抓取和復(fù)制。唯一的不同可能是規(guī)模。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取是從特定的網(wǎng)站提取特定的數(shù)據(jù)，而搜索引擎通常能夠爬取全I(xiàn)nternet規(guī)模的網(wǎng)頁(yè)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)簡(jiǎn)單的來(lái)講，URL是UniformResourceLocator的縮寫(xiě)，譯為“統(tǒng)一資源定位符”。就是在瀏覽器端輸入的

這個(gè)字符串。采用URL可以用一種統(tǒng)一的格式來(lái)描述各種信息資源，包括文件、服務(wù)器的地址和目錄等。基本格式舉例：/gywm/cbsjj/2010-11-19/47.shtml其中https：網(wǎng)絡(luò)協(xié)議：主機(jī)名，可以理解為一臺(tái)主機(jī)名叫，這臺(tái)主機(jī)在域名下gywm/cbsjj/2010-11-19/47.shtml訪問(wèn)資源的路徑注意：在瀏覽器中請(qǐng)求一個(gè)URL，瀏覽器會(huì)對(duì)這個(gè)URL進(jìn)行一個(gè)編碼。（除英文字母、數(shù)字和部分標(biāo)識(shí)，其他的全部用%加十六進(jìn)制碼進(jìn)行編碼）例如:/hxedu/hg/book/bookInfo.html?code=G0421020URL構(gòu)成原理不管是基于PC端的網(wǎng)站還是基于移動(dòng)端的各種APP，其最基本的要素就是每個(gè)頁(yè)面，也就是用戶(hù)點(diǎn)擊看到的各類(lèi)頁(yè)面，這些頁(yè)面都可以統(tǒng)稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)，而一個(gè)基本的網(wǎng)頁(yè)組成大體上分為HTML、CSS、JavaScript三大部分。 HTML：決定了網(wǎng)頁(yè)的框架結(jié)構(gòu)，就像一頁(yè)書(shū)的內(nèi)容排版; CSS：決定了網(wǎng)頁(yè)的風(fēng)格樣式，就像一頁(yè)書(shū)的字體大小，顏色等;JavaScript：決定了網(wǎng)頁(yè)的功能，這讓頁(yè)面可以和用戶(hù)交互，比如搜索，點(diǎn)贊，收藏等。網(wǎng)頁(yè)的構(gòu)成HTML的工作機(jī)制是當(dāng)用戶(hù)在瀏覽器的地址欄輸入一個(gè)網(wǎng)址（URL）并按【ENTER】鍵之后，瀏覽器會(huì)向HTTP服務(wù)器發(fā)送HTTP請(qǐng)求。HTML請(qǐng)求與響應(yīng)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)：通俗來(lái)講，只有HTML格式的網(wǎng)頁(yè)通常被稱(chēng)為靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)。這些網(wǎng)頁(yè)的數(shù)據(jù)比較容易獲取，由于所有的數(shù)據(jù)都顯示在網(wǎng)頁(yè)的HTML代碼中。靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，隨著html代碼的生成，頁(yè)面的內(nèi)容和顯示效果就基本上不會(huì)發(fā)生變化了——除非你修改頁(yè)面代碼。在用數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，只要研究HTML源碼即可，不管是用采集工具還是自編采集代碼，實(shí)現(xiàn)起來(lái)都相對(duì)容易，比如在用python抓取的過(guò)程中，就有一個(gè)強(qiáng)大的Request庫(kù)能夠輕易地發(fā)送HTTP請(qǐng)求，供我們進(jìn)行爬取靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)。靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)：不只有HTML代碼寫(xiě)出的網(wǎng)頁(yè)被稱(chēng)為動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)，這些網(wǎng)頁(yè)一般由CSS,JavaScript代碼和HTML代碼一起構(gòu)成網(wǎng)頁(yè)，它們用Ajax動(dòng)態(tài)加載網(wǎng)頁(yè)的數(shù)據(jù)不一定出現(xiàn)在HTML代碼中，這就需要復(fù)雜的操作。與靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)不同，動(dòng)態(tài)頁(yè)面代碼雖然沒(méi)有變，但是顯示的內(nèi)容卻是可以隨著時(shí)間、環(huán)境或者數(shù)據(jù)庫(kù)操作的結(jié)果而發(fā)生改變的。靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)

一、確定社交電商APP的URL二、解構(gòu)頁(yè)面源碼三、抓包動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)任務(wù)實(shí)施

數(shù)據(jù)采集?1.確定社交電商APP的URL

方法1：在在搜索引擎上搜索手機(jī)應(yīng)用APP網(wǎng)址，并觀察搜索結(jié)果，發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)拼多多網(wǎng)址鏈接日期格式。?1.確定社交電商APP的URL

點(diǎn)擊這兩個(gè)鏈接進(jìn)入確定URL指向的頁(yè)面，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)網(wǎng)址打開(kāi)后網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容完全一致，且兩個(gè)頁(yè)面都有一個(gè)明顯的“在APP打開(kāi)”的紅色提示按鈕。可以判斷拼多多APP的url地址有兩個(gè)，一個(gè)是Y，另一個(gè)地址是：?確定社交電商APP的URL

方法2：在手機(jī)上打開(kāi)拼多多APP，點(diǎn)擊任意商品，點(diǎn)擊右上角的分享按鈕，在手機(jī)的底部會(huì)出現(xiàn)分享方式選擇，這里我們點(diǎn)擊分享給“QQ好友”?1.確定社交電商APP的URL

在電腦端點(diǎn)擊好友分享過(guò)來(lái)的拼多多商品鏈接，與QQ相關(guān)聯(lián)的瀏覽器打開(kāi)該商品鏈接，而在URL中出現(xiàn)的地址欄即為拼多多產(chǎn)品頁(yè)面觀察此URL地址為：?2解構(gòu)頁(yè)面源碼

在電腦瀏覽器中，輸入步驟1找到的URL地址，例如拼多多網(wǎng)頁(yè)端/，在網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面空白處單擊鼠標(biāo)右鍵，彈出菜單中選擇“查看網(wǎng)頁(yè)源代碼”（不同瀏覽器表述可能有所不同，可能是“查看源”，其功能含義相同）?2解構(gòu)頁(yè)面源碼

在打開(kāi)的代碼頁(yè)面中，左側(cè)是HTML的行號(hào)，右側(cè)是HTML代碼，選擇鍵盤(pán)的CTRL+F鍵組合鍵，可以調(diào)出頁(yè)面搜索框，在搜索框中可以輸入想要查找的關(guān)鍵詞，此時(shí)源碼頁(yè)面會(huì)高亮顯示匹配的關(guān)鍵詞，而通過(guò)源代碼查找的數(shù)據(jù)又被稱(chēng)作靜態(tài)數(shù)據(jù)?3抓包動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)

打開(kāi)/，任意空白位置，右鍵選擇“檢查”（有的瀏覽器可能是“審查元素”，或者按鍵盤(pán)F12）進(jìn)入開(kāi)發(fā)者模式，單擊【Network】（網(wǎng)絡(luò)）選項(xiàng)?3抓包動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)

刷新瀏覽頁(yè)面（也可按鍵盤(pán)F5鍵），并觀察開(kāi)發(fā)【Network】中的變化，可以看到窗口中獲取到許多文件，這個(gè)過(guò)程也稱(chēng)之為抓包?3抓包動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)

在搜索框中輸入“草莓”關(guān)鍵詞，搜索下拉框會(huì)有關(guān)鍵詞推薦，與HTML源碼解析時(shí)搜索出的信息不同，這些關(guān)鍵詞并不是靜態(tài)的（圖中兩個(gè)藍(lán)色方框中的內(nèi)容是相同的），因?yàn)橄到y(tǒng)并不知道用戶(hù)會(huì)搜索什么詞，所以無(wú)法提前埋在HTML中。通過(guò)動(dòng)態(tài)交互的方式，用戶(hù)產(chǎn)生了操作，系統(tǒng)從服務(wù)器獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包，使用開(kāi)發(fā)者模式可以觀察到這些數(shù)據(jù)包。任務(wù)目錄HTML源碼解析及網(wǎng)絡(luò)抓包3.1采集數(shù)據(jù)，形成產(chǎn)品關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)3.2任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析任務(wù)1我們通過(guò)觀察拼多多頁(yè)面源碼，了解了HTML請(qǐng)求與響應(yīng)的機(jī)理，知道如果根據(jù)UTL找到需要采集數(shù)據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)的接口，接下來(lái)就是需要掌握如何把源碼中或者動(dòng)態(tài)抓包中看到的數(shù)據(jù)，下載并整理。數(shù)據(jù)一般可以通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和頁(yè)面收集，收集數(shù)據(jù)時(shí)如果使用手動(dòng)方式將耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，因此使用軟件構(gòu)建采集腳本可極大節(jié)約時(shí)間成本。下面我們將帶領(lǐng)大家體驗(yàn)通過(guò)傳統(tǒng)的源碼采集方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。分析思路

任務(wù)3.2采集數(shù)據(jù)，形成產(chǎn)品關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)的流程數(shù)據(jù)采集的法律問(wèn)題搜索框下拉詞知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)3.2采集數(shù)據(jù)，形成產(chǎn)品關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析完整的采集數(shù)據(jù)流程可包括采集、存儲(chǔ)和清洗三個(gè)環(huán)節(jié)。（1）采集：將整個(gè)HTML或者JS文件下載到本地，此時(shí)數(shù)據(jù)在文件中，文件可轉(zhuǎn)換成文本這種可讀的類(lèi)型。（2）存儲(chǔ)：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)一般將下載的文件或者文本整個(gè)存入數(shù)據(jù)庫(kù)。（3）清洗：從文件或者文本中提取目標(biāo)資料，并組織成表格形式，形成可供分析的原始資料。采集數(shù)據(jù)的流程任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)信息收集分為兩種主要場(chǎng)景，一種是提供產(chǎn)品給用戶(hù)從而收集用戶(hù)的個(gè)人信息或用戶(hù)的使用數(shù)據(jù)，另一種是頁(yè)面公開(kāi)數(shù)據(jù)的收集。在收集頁(yè)面公開(kāi)數(shù)據(jù)方面，對(duì)于主體沒(méi)有明確限制，由于數(shù)據(jù)本來(lái)就是公開(kāi)的，只要不影響數(shù)據(jù)公開(kāi)方的正常運(yùn)作即可，數(shù)據(jù)公開(kāi)方也可以拒絕公開(kāi)數(shù)據(jù)被采集，使用技術(shù)手段防止數(shù)據(jù)被采集，比如網(wǎng)站根目錄下面的robots.txt的爬蟲(chóng)權(quán)限聲明。數(shù)據(jù)采集的法律問(wèn)題任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析搜索框下拉詞默認(rèn)是平臺(tái)搜索框的詞匯或是搜索框推薦詞，再或是搜索框下方的一些顯示詞匯，它默認(rèn)是系統(tǒng)自行設(shè)置與推薦而存在的。在關(guān)鍵詞下拉框中，出現(xiàn)的下拉詞，都是一個(gè)熱門(mén)研究關(guān)鍵詞，有很高的點(diǎn)擊率。就像我們搜索查詢(xún)爆款夏裝“連衣裙”時(shí)，會(huì)出現(xiàn)連衣裙2021新款夏、連衣裙女、連衣裙女春秋、連衣裙仙女超仙甜美等關(guān)鍵詞，這些問(wèn)題都是下拉詞，也是中國(guó)最近一段工作時(shí)間數(shù)據(jù)的熱門(mén)關(guān)鍵詞。針對(duì)以上這些下拉詞，方便買(mǎi)家們?nèi)ふ宜麄冏约浩髽I(yè)需要的風(fēng)格和款式。對(duì)于一些賣(mài)家一般來(lái)說(shuō)，可以進(jìn)行合理有效利用學(xué)習(xí)這些社會(huì)熱門(mén)的下拉詞，放到實(shí)現(xiàn)自己的商品標(biāo)題中，得到滿(mǎn)足更多的展示這個(gè)機(jī)會(huì)。搜索框下拉詞

一、明確采集目標(biāo)鏈接

二、構(gòu)建采集數(shù)劇表三、利用函數(shù)采集與提取四、整理列表，優(yōu)化關(guān)鍵詞下拉提取模型任務(wù)實(shí)施

任務(wù)實(shí)施任務(wù)2市場(chǎng)趨勢(shì)分析分析思路

任務(wù)3.2采集數(shù)據(jù)形成產(chǎn)品關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)拼多多搜索下拉推薦詞據(jù)買(mǎi)家當(dāng)前的輸入，自動(dòng)提供一個(gè)關(guān)鍵詞候選列表，供用戶(hù)選擇，關(guān)鍵詞下拉詞在搜索引擎和廣告競(jìng)價(jià)平臺(tái)中已經(jīng)是標(biāo)配的產(chǎn)品，能提取相關(guān)產(chǎn)品關(guān)鍵詞的下拉詞對(duì)于社交電商運(yùn)營(yíng)者來(lái)說(shuō)非常重要。① 理解下拉詞在拼多多網(wǎng)頁(yè)版地址

輸入搜索關(guān)鍵詞籃球（需要手機(jī)登錄后才能進(jìn)行搜索），搜索推薦詞出現(xiàn)在搜索框下面?1明確采集目標(biāo)鏈接②觀察動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)變化，實(shí)現(xiàn)抓包在任務(wù)1中，我們已經(jīng)明確關(guān)鍵詞下拉詞頁(yè)面屬于動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集，動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)采集的第一步就是要找到目標(biāo)鏈接URL。右鍵點(diǎn)擊【檢查】，進(jìn)入【network】界面，為觀察動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)情況變化，點(diǎn)擊【clear】清除已發(fā)生的記錄文件，讓“name”區(qū)域記錄為零?1明確采集目標(biāo)鏈接②觀察動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)變化，實(shí)現(xiàn)抓包由于動(dòng)態(tài)頁(yè)面的地址變化主要在XHR和JS頁(yè)面中發(fā)生變化，因此我們改變搜索框的關(guān)鍵詞為“口紅”，觀察這兩個(gè)頁(yè)面的Name區(qū)域的變化。經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn)改變關(guān)鍵詞后XHR頁(yè)面（用XMLHttpRequest方法來(lái)獲取JavaScript）出現(xiàn)大量抓包信息，其中三條記錄為明細(xì)的URL地址信息?1明確采集目標(biāo)鏈接③找到URL并驗(yàn)證信息選中該URL鼠標(biāo)右擊，復(fù)制鏈接地址到瀏覽器地址欄，瀏覽器顯示內(nèi)容和代碼頁(yè)展現(xiàn)內(nèi)容完全一致?1明確采集目標(biāo)鏈接④輸入不同關(guān)鍵詞，尋找URL變化規(guī)律清除記錄，在搜索框中繼續(xù)輸入其他關(guān)鍵詞，比如芒果，繼續(xù)在Name記錄區(qū)抓包，復(fù)制新目標(biāo)URL地址?1明確采集目標(biāo)鏈接對(duì)比URL，構(gòu)建采集URL框架將幾個(gè)關(guān)鍵詞URL地址復(fù)制到一個(gè)空白記事本，進(jìn)行對(duì)比分析?1明確采集目標(biāo)鏈接經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn)，中文關(guān)鍵詞在URL中都發(fā)生了編碼轉(zhuǎn)化，URL的變化主要就是對(duì)應(yīng)輸入關(guān)鍵詞的變化，因此確定下一步構(gòu)建采集數(shù)據(jù)集需要建立關(guān)鍵詞→編碼→URL的關(guān)聯(lián)，這一階段的核心內(nèi)容就是要完成中文關(guān)鍵詞到編碼的對(duì)應(yīng)關(guān)系。① 構(gòu)建查詢(xún)產(chǎn)品關(guān)鍵詞表新建Excel工作簿，【輸入】關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)表，并選中數(shù)據(jù)記錄在插入菜單欄中選擇【表格】，將關(guān)鍵詞表轉(zhuǎn)換為表格形式?2構(gòu)建采集數(shù)劇表

②

利用PowerQuery構(gòu)建采集數(shù)據(jù)源進(jìn)入【數(shù)據(jù)】菜單選中【自表格/區(qū)域】，進(jìn)入PowerQuery編輯器界面?2構(gòu)建采集數(shù)劇表

③構(gòu)建編碼列在【添加列】菜單欄中，選中【自定義列】，彈出自定義列公式窗口，在彈窗中，將自定義列命名為“編碼”，在【公式欄】中輸入U(xiǎn)ri.EscapeDataString()函數(shù)，選擇右邊【可用列】中的“關(guān)鍵詞”列插入，選擇確定，利用PQ編輯器窗口完成關(guān)鍵詞到編碼的轉(zhuǎn)化?2構(gòu)建采集數(shù)劇表

④構(gòu)建URL列在【添加列】菜單欄中，選中【自定義列】，彈出自定義列公式窗口，在彈窗中，將自定義列命名為“URL”，在【公式欄】中復(fù)制URL信息到公式欄中，并將編碼字段用為“&[編碼]&”替代，（編碼也可以通過(guò)可用列中的“編碼”列插入），選擇確定，PQ編輯器窗口完成關(guān)鍵詞到編碼的轉(zhuǎn)化?2構(gòu)建采集數(shù)劇表

① 利用Web.Contents（）函數(shù)建立采集列在【添加列】菜單欄中，選中【自定義列】，彈出自定義列公式窗口，在彈窗中，將自定義列命名為“采集”，【公式欄】中輸入=Web.Contents([URL])（URL也可以通過(guò)可用列中的“URL”列插入）?3利用函數(shù)采集與提取① 利用Web.Contents（）函數(shù)建立采集列按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

① 利用Web.Contents（）函數(shù)建立采集列點(diǎn)擊保存后PQ編輯器出現(xiàn)新的【采集】列，字段以“Binary”形式出現(xiàn)?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

② Json.Document（）函數(shù)建立提取列在【添加列】菜單欄中，選中【自定義列】，彈出自定義列公式窗口，在彈窗中，將自定義列命名為“提取”，【公式欄】中輸入=Json.Document([采集])（采集也可以通過(guò)可用列中的“URL”列插入），具體操作步驟如同所示，點(diǎn)擊確定后PQ編輯器出現(xiàn)新的【提取】列，字段以“Record”形式出現(xiàn)?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

③ 選擇必要信息，完成提取點(diǎn)擊【提取】列右邊的展開(kāi)按鈕，在彈出勾選視窗中勾選“suggest”字段?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

③ 選擇必要信息，完成提取提取“列名變?yōu)椤碧崛?Suggest“名稱(chēng)，記錄中變?yōu)椤癓ist“?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

③ 選擇必要信息，完成提取點(diǎn)擊”提取.Suggest“旁的擴(kuò)展按鈕，彈出一個(gè)選擇列表，選擇【擴(kuò)展到新行】?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

③ 選擇必要信息，完成提取確定后，關(guān)鍵詞列表中的詞全部提取完畢?3利用函數(shù)采集與提取按照步驟完成設(shè)置并選擇確定后，PQ會(huì)跳出隱私提示窗口，點(diǎn)擊【繼續(xù)】確定，在隱私級(jí)別提示窗口中，勾選“忽略”后

① 精簡(jiǎn)列表按Ctrl選擇”關(guān)鍵詞”和”提取.suggest”兩條列，點(diǎn)擊【刪除列】按鈕，選擇“刪除其他列?3做好商品整理列表，優(yōu)化關(guān)鍵詞下拉提取模型②關(guān)閉PQ,進(jìn)入Excel工作簿刪除其他列后，整個(gè)利用PQ采集設(shè)置完畢，點(diǎn)擊左上角【關(guān)閉并上載】按鈕，PQ關(guān)閉同時(shí)傳輸采集好的數(shù)據(jù)列表在工作簿中的sheet2工作表?3做好商品整理列表，優(yōu)化關(guān)鍵詞下拉提取模型③優(yōu)化關(guān)鍵詞模型關(guān)鍵詞提取數(shù)據(jù)在新表中，不易直觀感受關(guān)鍵詞的采集，因此需要把sheet2中的數(shù)據(jù)復(fù)制到原有sheet1中，并在表1中更換新的關(guān)鍵詞，在右表中點(diǎn)擊右鍵，在彈出菜單中選擇刷新，體會(huì)關(guān)鍵詞模型的及時(shí)變化?3做好商品整理列表，優(yōu)化關(guān)鍵詞下拉提取模型通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)，企業(yè)運(yùn)營(yíng)人員可以在最短的時(shí)間里做出正確的決策。更具體地說(shuō)，獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更快地進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，正如我們這個(gè)項(xiàng)目建立的關(guān)鍵詞模型，讓企業(yè)運(yùn)營(yíng)人員通過(guò)采集產(chǎn)品下拉關(guān)鍵詞這個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，及時(shí)捕捉市場(chǎng)熱點(diǎn)變化，讓運(yùn)營(yíng)人員可以更快、更輕松獲得基于數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，做出由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。?分析總結(jié)

謝

謝！項(xiàng)目四

市場(chǎng)分析項(xiàng)目引入某電商企業(yè)想要入駐拼多多平臺(tái)經(jīng)營(yíng)咖啡行業(yè)，從中選擇市場(chǎng)容量大、銷(xiāo)售前景好的子行業(yè)進(jìn)入，并進(jìn)一步分析子行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)度，明確是否還有進(jìn)駐該行業(yè)的機(jī)會(huì)。為了保險(xiǎn)起見(jiàn)，領(lǐng)導(dǎo)安排小趙進(jìn)行市場(chǎng)分析，明確該行業(yè)的市場(chǎng)容量、發(fā)展趨勢(shì)及壟斷程度等情況，為企業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支持。項(xiàng)目引入2課時(shí)：

課時(shí)1任務(wù)拆解任務(wù)拆解3

決策者只有了解市場(chǎng)，才有做出正確的決策。市場(chǎng)分析的目的是幫助企業(yè)掌握市場(chǎng)的情況，以便于企業(yè)制定市場(chǎng)方案。通過(guò)全面且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析，電商企業(yè)可以把握意向行業(yè)在平臺(tái)的情況，做出準(zhǔn)確預(yù)判。該項(xiàng)目圍繞市場(chǎng)分析可拆解成四個(gè)任務(wù)，分別為分析市場(chǎng)規(guī)模、分析市場(chǎng)趨勢(shì)、分析市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況、分析市場(chǎng)價(jià)格情況。通過(guò)這4個(gè)任務(wù)可掌握市場(chǎng)情報(bào)，為電商企業(yè)的市場(chǎng)決策提供必要的數(shù)據(jù)依據(jù)。任務(wù)目錄市場(chǎng)規(guī)模分析4.1市場(chǎng)趨勢(shì)分析4.2市場(chǎng)價(jià)格分析4.3

電商企業(yè)進(jìn)入新的行業(yè)前，需要全面了解行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，據(jù)此提前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，避免進(jìn)入紅海行業(yè)或處于衰退期的行業(yè)。市場(chǎng)規(guī)模也被稱(chēng)為市場(chǎng)容量。市場(chǎng)容量的大小決定了行業(yè)的天花板，也就是行業(yè)內(nèi)企業(yè)銷(xiāo)售額的極限數(shù)字，正常來(lái)講容量越大天花板則越高，分析時(shí)可用市場(chǎng)容量和行業(yè)頂部企業(yè)來(lái)確定行業(yè)天花板?？梢詮亩鄠€(gè)指標(biāo)來(lái)描述市場(chǎng)容量，比如銷(xiāo)售額、訪客數(shù)、搜索人數(shù)、銷(xiāo)售件數(shù)等指標(biāo)。市場(chǎng)規(guī)模只是評(píng)判行業(yè)的一個(gè)維度，企業(yè)如何制定市場(chǎng)策略，還需要結(jié)合企業(yè)的內(nèi)外因素。

根據(jù)分析市場(chǎng)的主體為拼多多，可借助拼多多官方后臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析思路

任務(wù)4.1市場(chǎng)規(guī)模分析

市場(chǎng)規(guī)模統(tǒng)計(jì)分組法知識(shí)準(zhǔn)備

任務(wù)4.1市場(chǎng)規(guī)模分析市場(chǎng)規(guī)模

市場(chǎng)規(guī)模即市場(chǎng)容量，其目的主要是研究目標(biāo)行業(yè)的整體規(guī)模，是指目標(biāo)行業(yè)在指定時(shí)間內(nèi)的銷(xiāo)售額。

市場(chǎng)規(guī)模分析對(duì)于電商企業(yè)的運(yùn)營(yíng)非常重要。一方面，有利于了解自己選定的行業(yè)前景如何；另一方面，有利于電商企業(yè)制訂銷(xiāo)售計(jì)劃和確定銷(xiāo)售目標(biāo)。因市場(chǎng)容量的大小決定了行業(yè)的天花板，銷(xiāo)售目標(biāo)定高了，會(huì)導(dǎo)致積壓庫(kù)存、占用資金；銷(xiāo)售目標(biāo)定低了，有可能錯(cuò)過(guò)市場(chǎng)機(jī)會(huì)，不利于電商企業(yè)的成長(zhǎng)。需要明確的是，市場(chǎng)的發(fā)展是動(dòng)態(tài)的，所以要實(shí)時(shí)監(jiān)控并分析市場(chǎng)規(guī)模的變化。累積的行業(yè)歷史數(shù)據(jù)可做出準(zhǔn)確的類(lèi)目選擇，對(duì)于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，每日盡量手動(dòng)操作。如果要大致明確即將入駐平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模，建議通過(guò)第三方工具采集相應(yīng)數(shù)據(jù)，也具有一定的參考價(jià)值。

在取得具有參考性的數(shù)據(jù)后，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)分析電商企業(yè)的相對(duì)規(guī)模，給決策者提供有價(jià)值的參考依據(jù)。統(tǒng)計(jì)分組法

序號(hào)分組方法分組依據(jù)案例1類(lèi)型分組按不同類(lèi)型進(jìn)行分組按店鋪類(lèi)型分：企業(yè)店和個(gè)人店2結(jié)構(gòu)分組根據(jù)研究對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行分組拼多多類(lèi)目從一級(jí)類(lèi)目分為男裝、女裝等，男裝又可以分為T(mén)恤、套裝等3水平分組基于研究對(duì)象的不同水平進(jìn)行分組分為不同的價(jià)格區(qū)間，單價(jià)為0-20元的銷(xiāo)售量，20-40元的銷(xiāo)售量4依存關(guān)系分組把性質(zhì)上有關(guān)的不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象聯(lián)系進(jìn)來(lái)進(jìn)行的分組研究商品定價(jià)和銷(xiāo)量之間的關(guān)系，