Excel電商數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 課件 第 2章　數(shù)據(jù)分析方法論

數(shù)據(jù)分析方法論2.1基本方法&2.2高級(jí)方法1對(duì)比法23CONTENTS拆分法排序法4分組法6降維法7增維法8指標(biāo)法9圖形法5交叉法10SWOT分析法11描述性統(tǒng)計(jì)法12數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（指數(shù)化）基本方法數(shù)據(jù)分析有法可循，在分析數(shù)據(jù)時(shí)使用分析方法可以快速有效地分析數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中獲取信息。常用的基本方法有對(duì)比法、拆分法、排序法、分組法、交叉法、降維法、增維法、指標(biāo)法和圖形法。根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇一種或一種以上的分析方法可以讓分析更加高效。各基本方法的使用場(chǎng)景如表所示。分析方法使用場(chǎng)景對(duì)比法發(fā)現(xiàn)問(wèn)題拆分法尋找問(wèn)題的原因排序法找到分析的重點(diǎn)分組法洞察事物特征交叉法將兩個(gè)及以上的維度進(jìn)行比較，并通過(guò)交叉的方式分析數(shù)據(jù)降維法解決復(fù)雜問(wèn)題增維法解決信息量過(guò)少的問(wèn)題指標(biāo)法基本方法，可支持多字段圖形法基本方法，對(duì)分析字段有數(shù)量限制對(duì)比法PARTONE對(duì)比法是最基本的分析方法也是數(shù)據(jù)分析的“先鋒軍”，分析師在開(kāi)展分析時(shí)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，比如在分析企業(yè)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的時(shí)候，將不同行業(yè)的企業(yè)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)一起進(jìn)行對(duì)比，這樣可以知道某家企業(yè)在整個(gè)市場(chǎng)的地位。如我國(guó)500強(qiáng)企業(yè)排行榜單，就是將不同行業(yè)的企業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行對(duì)比?？v向?qū)Ρ仁侵冈谕粋€(gè)維度不同階段的對(duì)比，比如基于時(shí)間維度，將今天的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)和昨天、上個(gè)星期同一天進(jìn)行對(duì)比，可以知道今天銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的情況。例：小李是某網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)，剛接手一家新網(wǎng)店，欲確定該店鋪的主營(yíng)品類(lèi)，已知該店鋪經(jīng)營(yíng)A、B、C、D四個(gè)品類(lèi)，各品類(lèi)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)如右表所示。解：將表轉(zhuǎn)變成柱形圖，如右表所示，通過(guò)對(duì)比A、B、C、D四個(gè)品類(lèi)銷(xiāo)售額的最大值，要做市場(chǎng)規(guī)模則選擇銷(xiāo)售額高的品類(lèi)，要便于生存則選擇銷(xiāo)售額低的品類(lèi)。A品類(lèi)B品類(lèi)C品類(lèi)D品類(lèi)1580萬(wàn)元780萬(wàn)元605萬(wàn)元1685萬(wàn)元各品類(lèi)的銷(xiāo)售額拆分法PARTTWO拆分法拆分法是最常用的分析方法之一，在許多領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛，杜邦分析法就是拆分法的經(jīng)典應(yīng)用。拆分法是將某個(gè)問(wèn)題拆解成若干個(gè)子問(wèn)題，通過(guò)研究該若干子問(wèn)題從而找到問(wèn)題的癥結(jié)點(diǎn)并解決問(wèn)題。比如在研究銷(xiāo)售業(yè)績(jī)下降問(wèn)題時(shí)，可以將銷(xiāo)售業(yè)績(jī)問(wèn)題拆分成轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)和訪客數(shù)這三個(gè)子問(wèn)題，通過(guò)分析這三個(gè)子問(wèn)題從而解決銷(xiāo)售業(yè)績(jī)問(wèn)題。解：如圖所示，銷(xiāo)售額下降的問(wèn)題可拆分成三個(gè)子問(wèn)題，分別是訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)的變化，對(duì)上表的數(shù)據(jù)運(yùn)用對(duì)比法發(fā)現(xiàn)主要是訪客數(shù)的變化引起的銷(xiāo)售額大幅下降?？稍龠M(jìn)一步拆分訪客數(shù)，訪客數(shù)可分為付費(fèi)訪客數(shù)和免費(fèi)訪客數(shù)，對(duì)問(wèn)題的原因進(jìn)行進(jìn)一步剖析，直到找到問(wèn)題的根源。拆分法可分為完全拆分法和重點(diǎn)拆分法。完全拆分法，也稱(chēng)為等額拆分法，是將父問(wèn)題100%進(jìn)行拆解，拆解出來(lái)的子問(wèn)題的和或者集合（算法）可100%解釋父問(wèn)題。如銷(xiāo)售額=訪客數(shù)×轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)，等式兩邊完全相等。重點(diǎn)拆分法，也稱(chēng)為非等額拆分法。只拆分出問(wèn)題的重點(diǎn)，子問(wèn)題只解釋了父問(wèn)題的80%左右。如做好網(wǎng)店=點(diǎn)擊率+轉(zhuǎn)化率+退款率，確實(shí)要做好一家網(wǎng)店只要做好點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率和退款率這三個(gè)指標(biāo)就夠了，但做網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)不完全是這三個(gè)環(huán)節(jié)。抓住重要環(huán)節(jié)，有時(shí)面對(duì)一些復(fù)雜的問(wèn)題，就需要采用重點(diǎn)拆分法。日期訪客數(shù)轉(zhuǎn)化率客單價(jià)銷(xiāo)售額周一10003.5%1003500昨日20003.4%1006800上周一25003.5%1008750例：某網(wǎng)店的銷(xiāo)售額大幅下降，店鋪核心數(shù)據(jù)如表所示，運(yùn)營(yíng)欲找出銷(xiāo)售額下降的原因排序法PARTTHREE排序法排序法是基于某一個(gè)指標(biāo)或度量值的大小，將觀測(cè)值進(jìn)行遞增或遞減排列，每一次排列只能基于某一個(gè)指標(biāo)。排序法是從對(duì)比法中衍生的一種常用方法，百度搜索風(fēng)云榜、阿里排行榜等業(yè)內(nèi)知名榜單就是重采用排序法的產(chǎn)品，通過(guò)查看排序后的榜單，用戶可以快速獲取目標(biāo)價(jià)值信息。例：某運(yùn)營(yíng)收集了數(shù)個(gè)品類(lèi)的數(shù)據(jù)，如表所示，欲通過(guò)排序法列出品類(lèi)榜單品類(lèi)交易指數(shù)在線產(chǎn)品數(shù)（個(gè)）T恤2017855135570連衣裙4355121868084褲子2266441053642襯衫1959211556930表1未排序的品類(lèi)行業(yè)數(shù)據(jù)解：排序法只能基于某一個(gè)度量進(jìn)行排序，表1中有兩個(gè)度量，因此可以做出兩個(gè)表單。表2為基于交易指數(shù)的榜單，排名越靠前代表該品類(lèi)的市場(chǎng)規(guī)模越大。排名品類(lèi)交易指數(shù)在線產(chǎn)品數(shù)（個(gè)）1連衣裙43551218680842褲子22664410536423T恤20178551355704襯衫1959211556930表3為基于產(chǎn)品數(shù)的榜單，排名越靠前代表該品類(lèi)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越大。排名品類(lèi)交易指數(shù)在線產(chǎn)品數(shù)（個(gè)）1T恤20178551355702褲子22664410536423連衣裙43551218680844襯衫1959211556930分組法PARTFOUR分組法來(lái)源于統(tǒng)計(jì)學(xué)，用于發(fā)現(xiàn)事物的特征，是非常重要的分析方法。分析時(shí)可以按類(lèi)型、結(jié)構(gòu)、時(shí)間階段等維度進(jìn)行分組，觀察分組后的數(shù)據(jù)特征，從特征中洞察信息。例：基于下表的信息，分析褲子和職業(yè)套裝的差異父類(lèi)目子類(lèi)目銷(xiāo)售額（元）褲子休閑褲747991311褲子打底褲89942330褲子西裝褲/正裝褲4952899褲子棉褲/羽絨褲1800685職業(yè)套裝休閑套裝216517887職業(yè)套裝職業(yè)女裙套裝24072258職業(yè)套裝醫(yī)護(hù)制服1649589職業(yè)套裝其他套裝5952780解：基于題目可以得知需要對(duì)父類(lèi)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分組。分組結(jié)果如下表所示父類(lèi)目銷(xiāo)售額（元）褲子844687225職業(yè)套裝248192514通過(guò)觀察分組結(jié)果可知褲子的市場(chǎng)份額遠(yuǎn)大于職業(yè)套裝的市場(chǎng)份額交叉法PARTFIVE交叉法是對(duì)比法和拆分法的結(jié)合，將有一定關(guān)聯(lián)的兩個(gè)或兩個(gè)以上的維度和度量值排列在統(tǒng)計(jì)表內(nèi)進(jìn)行對(duì)比分析，在小于等于三維的情況下可以靈活使用圖表進(jìn)行展示。當(dāng)維度大于三維時(shí)選用統(tǒng)計(jì)表展示，此時(shí)也稱(chēng)之多維分析法。比如在研究市場(chǎng)定價(jià)時(shí)，經(jīng)常將產(chǎn)品特征和定價(jià)作為維度，銷(xiāo)售額作為指標(biāo)進(jìn)行分析。例：下表所示是不同性別的消費(fèi)者在不同品類(lèi)上的消費(fèi)金額數(shù)據(jù)，利用交叉法分析不同性別的差異。性別品類(lèi)消費(fèi)金額（元）男零食68男耳機(jī)180女零食155女耳機(jī)42解：將左表轉(zhuǎn)變成二維交叉表，如表2-10所示，可以直觀地觀察到男性和女性用戶在消費(fèi)偏好上的差異，男性更愿意在耳機(jī)上消費(fèi)，女性則更愿意在零食上消費(fèi)。性別

品類(lèi)零食耳機(jī)男68180女15542降維法PARTSIX降維法是在數(shù)據(jù)集指標(biāo)過(guò)多及分析干擾因素太多時(shí)，通過(guò)找到并分析核心指標(biāo)提高分析精度，或者通過(guò)主成分分析、因子分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將數(shù)據(jù)由高維轉(zhuǎn)換成低維的方法。比如在分析店鋪數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題的核心提取主要的2~4個(gè)核心指標(biāo)進(jìn)行分析。例：根據(jù)下表的數(shù)據(jù)指標(biāo)字段評(píng)估店鋪的綜合情況。轉(zhuǎn)化率銷(xiāo)售額客單價(jià)訪客數(shù)動(dòng)銷(xiāo)率連帶率好評(píng)率糾紛率上新率解：對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)字段進(jìn)行分類(lèi)，將店鋪的評(píng)估分成產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)能力、店鋪獲客能力和店鋪服務(wù)能力。動(dòng)銷(xiāo)率連帶率上新率反映店鋪產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)能力的指標(biāo)如下表所示反映店鋪獲客能力的指標(biāo)如下表所示轉(zhuǎn)化率銷(xiāo)售額客單價(jià)訪客數(shù)反映店鋪服務(wù)能力的指標(biāo)如下表所示好評(píng)率糾紛率基于各能力維度下的指標(biāo)，綜合評(píng)估各能力的分?jǐn)?shù)?？墒褂脭?shù)據(jù)歸一化的方法或者熵值法計(jì)算分?jǐn)?shù)，達(dá)到綜合評(píng)估的目的。1.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到[0,1]的區(qū)間，在2.2.3小節(jié)中詳細(xì)介紹。2.熵值法的核心思想是用信息的無(wú)序度來(lái)衡量信息的效用值。信息的無(wú)序度越低（越不穩(wěn)定）增維法Theusercandemonstrateonaprojectororcomputer,orprintthepresentationandmakeitintoafilmtobeusedinawiderfieldPARTSEVEN增維法是在數(shù)據(jù)集的字段過(guò)少或信息量不足時(shí)，為了便于分析師分析，通過(guò)計(jì)算衍生出更加直觀的指標(biāo)。比如在分析關(guān)鍵詞時(shí)，將搜索人氣除以商品數(shù)量得到的新指標(biāo)，定義為關(guān)鍵詞的競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)。例：如表所示，計(jì)算關(guān)鍵詞的競(jìng)爭(zhēng)度，公式如下：競(jìng)爭(zhēng)度=搜索人氣×點(diǎn)擊率×支付轉(zhuǎn)化率÷在線商品數(shù)基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，得到的指標(biāo)為正指標(biāo)，數(shù)值越大越好關(guān)鍵詞搜索人氣點(diǎn)擊率在線商品數(shù)支付轉(zhuǎn)化率競(jìng)爭(zhēng)度永生花32914152.95%1651186.92%0.02永生花花瓣耳環(huán)11736132.03%31993.99%0.19永生花禮盒10274162.75%557748.55%0.03永生花DIY材料包9245222.64%41983.71%0.18永生花玻璃罩7977138.58%237186.89%0.03指標(biāo)法Theusercandemonstrateonaprojectororcomputer,orprintthepresentationandmakeitintoafilmtobeusedinawiderfieldPARTEIGHT指標(biāo)法是分析的基本方法之一，通過(guò)匯總值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等一系列統(tǒng)計(jì)指標(biāo)研究分析數(shù)據(jù)。指標(biāo)法更適用于多維的數(shù)據(jù)。例：下表所示為淘寶搜索某關(guān)鍵詞按人氣排名前5的商品數(shù)據(jù)，

通過(guò)指標(biāo)法描述這個(gè)數(shù)據(jù)。排名售價(jià)銷(xiāo)售額評(píng)價(jià)人數(shù)DSR_物流分DSR_描述分DSR_服務(wù)分16801156001514.614.744.7623680629280164.984.984.98321803727809024.954.954.964218037496023634.924.934.94521993804279584.954.974.95解：使用指標(biāo)法描述數(shù)據(jù)后的結(jié)果，如下表所示。

售價(jià)銷(xiāo)售額評(píng)價(jià)人數(shù)DSR_物流分DSR_描述分DSR_服務(wù)分計(jì)數(shù)555555缺失值000000平均值21843746098784.884.914.92匯總109191873047439024.4124.5724.59標(biāo)準(zhǔn)差9491624698350.140.090.08描述數(shù)據(jù)的相關(guān)度量圖形法Theusercandemonstrateonaprojectororcomputer,orprintthepresentationandmakeitintoafilmtobeusedinawiderfieldPARTNINE圖形法是分析的基本方法之一，通過(guò)柱形圖、折線圖、散點(diǎn)圖等一系列統(tǒng)計(jì)圖形直觀地分析數(shù)據(jù)。圖形法適用于低維的數(shù)據(jù)。例：下表所示為淘寶搜索某關(guān)鍵詞按人氣排名前220的商品數(shù)據(jù)，通過(guò)圖形法分析相關(guān)售價(jià)的分布排名售價(jià)銷(xiāo)售額評(píng)價(jià)人數(shù)DSR_物流分DSR_描述分DSR_服務(wù)分16801156001514.614.744.7623680629280164.984.984.98321803727809024.954.954.96……………………………………220150547800332064.754.634.74某關(guān)鍵詞按人氣排名前220的商品數(shù)據(jù)解：下圖所示是基于售價(jià)分組后繪制的直方圖，可以直觀地觀察各個(gè)價(jià)格區(qū)間包含商品的個(gè)數(shù)，商品售價(jià)分布主要集中在[118,588]，[1058,1528]兩個(gè)區(qū)間。

圖形法有畫(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)信息的可視化結(jié)果，如線形、柱形。圖注是對(duì)圖形的標(biāo)注。如上圖所示，圖注包含圖標(biāo)題、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、坐標(biāo)軸、坐標(biāo)軸標(biāo)題、圖例。圖1價(jià)格區(qū)間分布圖圖2圖形的圖注示例SWOT分析法Theusercandemonstrateonaprojectororcomputer,orprintthepresentationandmakeitintoafilmtobeusedinawiderfieldPARTTENSWOT分析法，即態(tài)勢(shì)分析法，來(lái)源于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方法論，是首先將與研究對(duì)象密切相關(guān)的各種主要內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)、劣勢(shì)和外部的機(jī)會(huì)和威脅等，通過(guò)調(diào)查列舉出來(lái)，并依照矩陣形式排列，然后用系統(tǒng)分析的思想，把各種因素相互匹配起來(lái)加以分析，從中得出一系列相應(yīng)的結(jié)論，而結(jié)論通常帶有一定的決策性。SWOT分析法是常用的分析方法，有助于分析師了解企業(yè)當(dāng)前所處的內(nèi)外環(huán)境，可以讓分析師更準(zhǔn)確地通過(guò)數(shù)據(jù)做判斷。1．內(nèi)部因素分析

內(nèi)部因素由優(yōu)勢(shì)（Strengths）和劣勢(shì)（Weaknesses）組成，對(duì)企業(yè)內(nèi)部的管理、團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)情況進(jìn)行分析，通過(guò)了解企業(yè)的內(nèi)部情況，分析師可以更好地解讀數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的信息。例：如下表所示，對(duì)某電商公司的內(nèi)部因素進(jìn)行分析。優(yōu)勢(shì)（Strengths）劣勢(shì)（Weaknesses）1．店鋪開(kāi)發(fā)能力強(qiáng)2．服務(wù)消費(fèi)者的能力強(qiáng)3．能夠把控品質(zhì)4．公司的財(cái)務(wù)狀況非常好1．公司管理方面不是很完善2．庫(kù)存能力不強(qiáng)，常斷貨3．公司內(nèi)部人員競(jìng)爭(zhēng)4．店鋪定位不明確5．開(kāi)發(fā)消費(fèi)者能力弱2．外部因素分析

外部因素由機(jī)會(huì)（Opportunities）和威脅（Threats）組成，對(duì)企業(yè)外部的環(huán)境、政策和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行分析，通過(guò)了解企業(yè)的外部情況，分析師可以充分地了解企業(yè)的情況。例：如下表所示，對(duì)某電商公司的外部因素進(jìn)行分析。機(jī)會(huì)（Opportunities）威脅（Threats）1．市場(chǎng)標(biāo)桿很少，明確定位的店鋪很少2．市場(chǎng)需求大幅增長(zhǎng)3．普遍不重視用戶體驗(yàn)4．個(gè)性化1．競(jìng)爭(zhēng)2．同質(zhì)化嚴(yán)重3．盜圖4．大商家新入駐3．基于內(nèi)外因素的應(yīng)對(duì)策略

在充分了解企業(yè)的內(nèi)外部情況后，將內(nèi)部的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)和外部的機(jī)會(huì)、威脅進(jìn)行交叉。當(dāng)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)遇到機(jī)會(huì)，應(yīng)當(dāng)采取發(fā)展的策略；當(dāng)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)遇到威脅，應(yīng)當(dāng)采取拓展的策略；當(dāng)企業(yè)的劣勢(shì)遇到機(jī)會(huì)，應(yīng)當(dāng)采取爭(zhēng)取的策略；當(dāng)企業(yè)的劣勢(shì)遇到威脅，應(yīng)當(dāng)采取保守的策略。例：如下表所示，根據(jù)某電商企業(yè)的內(nèi)外部因素進(jìn)行策略分析。

優(yōu)勢(shì)（Strengths）劣勢(shì)（Weaknesses）機(jī)會(huì)（Opportunities）SO（發(fā)展）WO（爭(zhēng)?。?．結(jié)合市場(chǎng)情況，在自身開(kāi)發(fā)能力的基礎(chǔ)上，找到明確的定位，增加消費(fèi)者黏性，提高復(fù)購(gòu)率2．提升消費(fèi)者體驗(yàn)3．開(kāi)發(fā)更多新品迎合市場(chǎng)需求1．提升管理能力，讓指令可以上行下達(dá)2．合理使用ERP軟件進(jìn)行管理，嚴(yán)格把控庫(kù)存?zhèn)}位3．設(shè)定良性競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制4．精準(zhǔn)定位消費(fèi)者人群5．制訂推廣方案，吸引更多新消費(fèi)者威脅（Threats）ST（拓展）WT（保守）1．提升店鋪形象（口碑）2．開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)把控市場(chǎng)需求走向，規(guī)避同質(zhì)化3．結(jié)合公司的自主開(kāi)發(fā)，提升公司版權(quán)保護(hù)意識(shí)4．精準(zhǔn)定位消費(fèi)者1．保持店鋪的獨(dú)特風(fēng)格，不被外界影響2．加強(qiáng)CRM管控描述性統(tǒng)計(jì)法Theusercandemonstrateonaprojectororcomputer,orprintthepresentationandmakeitintoafilmtobeusedinawiderfieldPARTELEVEN描述性統(tǒng)計(jì)法是運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究，來(lái)源于統(tǒng)計(jì)學(xué)。在獲得數(shù)據(jù)集后，一般要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行觀察，了解數(shù)據(jù)集的字段、數(shù)據(jù)分布等。當(dāng)數(shù)據(jù)指標(biāo)較少時(shí)可選用圖形法進(jìn)行直觀的觀察，數(shù)據(jù)指標(biāo)較多時(shí)無(wú)法使用，此時(shí)需使用描述性統(tǒng)計(jì)法。本節(jié)以淘寶網(wǎng)某關(guān)鍵詞排名前5的商品數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集，利用Excel工具實(shí)現(xiàn)指標(biāo)計(jì)算。如圖所示，數(shù)據(jù)區(qū)域?yàn)锳1:G6。排名售價(jià)銷(xiāo)售額評(píng)價(jià)人數(shù)DSR_物流分DSR_描述分DSR_服務(wù)分16801156001514.614.744.7623680629280164.984.984.98321803727809024.954.954.964218037496023634.924.934.94521993804279584.954.974.95淘寶某關(guān)鍵詞排名前5的商品數(shù)據(jù)1．五數(shù)概括法

五數(shù)概括法是指用五個(gè)指標(biāo)反映數(shù)據(jù)集的分布情況，五個(gè)指標(biāo)分別是最小值、1/4位數(shù)（Q1）、中位數(shù)（Q2）、3/4位數(shù)（Q3）和最大值。（1）最小值指數(shù)據(jù)集中最小的一個(gè)值。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=MIN([array])”，其中[array]為要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。例1：求上表中銷(xiāo)售額的最小值。解：在C7單元格中鍵入“=MIN(C2:C6)”，得到結(jié)果為：115600。（2）1/4位數(shù)指數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=QUARTILE.INC([array],[quart])”，其中[array]為要進(jìn)行計(jì)

算的區(qū)域，[quart]為要計(jì)算的指標(biāo)，[quart]為1表示計(jì)算1/4位數(shù)。例2：求上表中銷(xiāo)售額的1/4位數(shù)。解：在C8單元格中鍵入“=QUARTILE.INC(C2:C6,1)”，得到結(jié)果為：244190。（3）中位數(shù)指數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=QUARTILE.INC([array],[quart])”，其中[array]為要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域，[quart]為要計(jì)算的指標(biāo)，[quart]值為2表示計(jì)算中位數(shù)。例3：求前表中銷(xiāo)售額的中位數(shù)。解：在C9單元格中鍵入“=QUARTILE.INC(C2:C6,2)”，得到結(jié)果為：374960。（4）3/4位數(shù)指數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值由小到大排列后第75%的數(shù)字。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=QUARTILE.INC([array],[quart])”，其中[array]為要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域，[quart]為要計(jì)算的指標(biāo)，[quart]值為3表示計(jì)算3/4位數(shù)。例4：求前表中銷(xiāo)售額的3/4位數(shù)。解：在C10單元格中鍵入“=QUARTILE.INC(C2:C6,3)”，得到結(jié)果為：504853.5。（5）最大值指數(shù)據(jù)集中最大的一個(gè)值。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=MAX([array])”，其中[array]為要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。例5：求前表中銷(xiāo)售額的最大值。解：在C11單元格中鍵入“=MAX(C2:C6)”，得到結(jié)果為：629280。五數(shù)概括法的計(jì)算結(jié)果如下表所示類(lèi)型計(jì)算結(jié)果最小值1156001/4位數(shù)244190中位數(shù)3749603/4位數(shù)504853.5最大值629280如下圖所示，將這5個(gè)數(shù)值繪制成箱線圖，可以直觀地看到數(shù)據(jù)集的分布情況。

在某些場(chǎng)景下，為了分析的可靠性，會(huì)從數(shù)據(jù)集中抽取分布在1/4位數(shù)～3/4位數(shù)的數(shù)據(jù)作為觀測(cè)值，也就是分別將兩端的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，避免極端情況的影響。例如在計(jì)算行業(yè)平均銷(xiāo)售件數(shù)時(shí)，排除爆款群和銷(xiāo)量極低的產(chǎn)品，這樣計(jì)算出來(lái)的平均數(shù)更具有代表性，更接近于大多數(shù)的產(chǎn)品。

基于五數(shù)概括法繪制的箱線圖2．計(jì)數(shù)、匯總和平均值計(jì)數(shù)、匯總和平均值是最常用的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。（1）計(jì)數(shù)計(jì)數(shù)（Count）亦稱(chēng)數(shù)數(shù)，算術(shù)的基本概念之一，指數(shù)事物個(gè)數(shù)的過(guò)程。在統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中計(jì)數(shù)是指統(tǒng)計(jì)數(shù)值或者觀測(cè)值的數(shù)量。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=COUNT([array])”，其中[array]表示要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。例1：求右表中銷(xiāo)售額的計(jì)數(shù)。解：在C11單元格中鍵入“=COUNT(C2:C6)”，得到結(jié)果為：5。（2）匯總匯總是數(shù)據(jù)的求和。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=SUM([array])”，其中[array]表示要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。例2：求右表中銷(xiāo)售額的總數(shù)。解：在C11單元格中鍵入“=SUM(C2:C6)”，得到結(jié)果為：1873047。（3）平均值平均值是指算術(shù)平均值，又稱(chēng)均值。計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=AVERAGE([array])”，其中[array]表示要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。例3：求右表中銷(xiāo)售額的平均值。解：在C11單元格中鍵入“=AVERAGE(C2:C6)”，得到結(jié)果為：374609.4。3．標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差是用于反映數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)差又分總體標(biāo)準(zhǔn)差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)數(shù)據(jù)是總體時(shí)采用總體標(biāo)準(zhǔn)差，如計(jì)算企業(yè)的所有產(chǎn)品的銷(xiāo)售額標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算行業(yè)爆款的標(biāo)準(zhǔn)差則采用樣本標(biāo)準(zhǔn)差，如計(jì)算行業(yè)前10產(chǎn)品銷(xiāo)售額的標(biāo)準(zhǔn)差?？傮w標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=STDEV.P([array])”，其中[array]代表要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。樣本標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算方法：在Excel中鍵入“=STDEV.S([array])”，其中[array]代表要進(jìn)行計(jì)算的區(qū)域。例：求下表中銷(xiāo)售額的標(biāo)準(zhǔn)差。解：先明確何為總體，如果標(biāo)準(zhǔn)差是要反映表2-22中5個(gè)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)差，那這5個(gè)產(chǎn)品就是總體；如果用此標(biāo)準(zhǔn)差反應(yīng)該品類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)差，此時(shí)該品類(lèi)的所有產(chǎn)品就是總體。本例求表中銷(xiāo)售額的標(biāo)準(zhǔn)差，不考慮整個(gè)品類(lèi)，則用總體標(biāo)準(zhǔn)差，在C11單元格中鍵入“=STDEV.P(C2:C6)”，得到結(jié)果為：162468.6。4．變異系數(shù)變異系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差一樣也是用于反映數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，但不同的是變異系數(shù)不被數(shù)據(jù)量綱影響。公式為：變異系數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)差/平均值例：求下表中銷(xiāo)售額的變異系數(shù)。解：在C11單元格中鍵入“=STDEV.P(C2:C6)/AVERAGE(C2:C6)”，得到結(jié)果為：0.433701。不同分組的變異系數(shù)可進(jìn)行對(duì)比，數(shù)值越大離散程度則越大。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（指數(shù)化）Theusercandemonstrateonaprojectororcomputer,orprintthepresentationandmakeitintoafilmtobeusedinawiderfieldPARTTWELVE在數(shù)據(jù)分析之前，通常需要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Normalization），利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，屬于數(shù)據(jù)清洗中的方法。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化也就是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的指數(shù)化。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理主要包括數(shù)據(jù)同趨化處理和無(wú)量綱化處理兩個(gè)方面。數(shù)據(jù)同趨化處理主要解決不同性質(zhì)數(shù)據(jù)問(wèn)題，對(duì)不同性質(zhì)指標(biāo)直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結(jié)果，須先考慮改變逆指標(biāo)數(shù)據(jù)性質(zhì)，使所有指標(biāo)對(duì)測(cè)評(píng)方案的作用力同趨化，再加總才能得出正確結(jié)果。數(shù)據(jù)無(wú)量綱化處理主要解決數(shù)據(jù)的可比性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有很多種，常用的有“最小—最大（Min-Max）標(biāo)準(zhǔn)化”、“Z-score標(biāo)準(zhǔn)化”和“按小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化”等。經(jīng)過(guò)上述標(biāo)準(zhǔn)化處理，原始數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱化指標(biāo)測(cè)評(píng)值，即各指標(biāo)值都處于同一個(gè)數(shù)量級(jí)別上，可以進(jìn)行綜合測(cè)評(píng)分析。1．Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換的方法。設(shè)MinA和MaxA分別為屬性A的最小值和最大值，將A的一個(gè)原始值x通過(guò)Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化映射成在區(qū)間[0,1]中的值x'，其公式為：新數(shù)據(jù)=（原數(shù)據(jù)-最小值）/（最大值-最小值）例：采用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法將下表的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。產(chǎn)品訪客數(shù)支付轉(zhuǎn)化率客單價(jià)A766312.92%40.92B615614.38%26.45C25623.44%238.65D24459.65%55.77E18814.94%106.69解：產(chǎn)品B的新訪客數(shù)映射到（6156-256）/（7663-256），其中，6156是產(chǎn)品B原訪客數(shù)，256是訪客數(shù)中最小的值，7663是訪客數(shù)中最大的值。如下圖所示為Excel中的公式：=(B2-MIN(B$2:B$6))/(MAX(B$2:B$6)-MIN(B$2:B$6))其中，“$”表示絕對(duì)引用，在列名前加“$”表示對(duì)列絕對(duì)引用，在行號(hào)前加“$”表示對(duì)行絕對(duì)引用。

在Excel中運(yùn)用min-max的公式2．Z-score標(biāo)準(zhǔn)化Z-score是指基于原始數(shù)據(jù)的平均值（Mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。將A的原始值x使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化到x'。Z-score是指標(biāo)準(zhǔn)化方法適用于屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數(shù)據(jù)的情況，其公式為：新數(shù)據(jù)=（原數(shù)據(jù)-平均值）/標(biāo)準(zhǔn)差例：采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法將表2-24的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。解：產(chǎn)品B的新訪客數(shù)為（6156-3680.2）/2774.18，其中，6156是產(chǎn)品B的訪客數(shù)，3680.0是訪客數(shù)的平均值，2771.18是訪客數(shù)的總體標(biāo)準(zhǔn)差。右圖所示Excel中的公式為：“=(B2-AVERAGE(B$2:B$6))/STDEV.P(B$2:B$6)”。

在Excel中運(yùn)用z-score的公式感謝觀看數(shù)據(jù)分析方法論2.1基本方法&2.2高級(jí)方法熵值法CONTENTS漏斗分析法矩陣分析法多維分析法相關(guān)性分析法杜邦分析法時(shí)間序列分析法18131415161719熵值法PARTThirteen熵值法源自信息學(xué)科，廣泛應(yīng)用于對(duì)數(shù)據(jù)集的離散程度評(píng)估，也可用于估算權(quán)重從而計(jì)算綜合得分。1.原理

在信息論中，熵是對(duì)不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越?。恍畔⒘吭叫?，不確定性就越大，熵也就越大。根據(jù)熵的特性，可以通過(guò)計(jì)算熵值來(lái)判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性及無(wú)序程度，也可以用熵值來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。因此，可根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的變異程度，利用信息熵計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，為多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)提供依據(jù)。2.計(jì)算例2-25：表2-25是3個(gè)產(chǎn)品測(cè)試時(shí)的數(shù)據(jù)，使用熵值法對(duì)產(chǎn)品的表現(xiàn)進(jìn)行綜合評(píng)估并排名。解：本例有3個(gè)款式的產(chǎn)品可供選擇，每個(gè)款式的產(chǎn)品有3個(gè)屬性，由于3個(gè)屬性的量綱不同，因此需要用熵值法求出各屬性的權(quán)重以及在產(chǎn)品中的貢獻(xiàn)度。設(shè)產(chǎn)品總量為m，得分為x，產(chǎn)品序號(hào)為i，屬性序號(hào)為j。

將表2-25轉(zhuǎn)變成p矩陣，如表2-26所示，p為數(shù)值與各列之和的商，pij=xij÷∑xij。將p值乘以ln(p)得到各個(gè)評(píng)分的貢獻(xiàn)度，Eij=pij×ln(pij)，得到表2-27所示的E矩陣。根據(jù)k=1÷ln(m)，其中m為產(chǎn)品總量，此例m=3，計(jì)算得k=0.910239。根據(jù)以下3個(gè)公式，計(jì)算出的結(jié)果如表2-28所示。貢獻(xiàn)總量E=k×∑p一致性程度D=1-E權(quán)重W=D÷∑D由于得分的量綱不同，先使用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法，將值轉(zhuǎn)換成[0,1]區(qū)間的數(shù)值，再用每個(gè)屬性的得分乘以權(quán)重值W后相加得到綜合得分，綜合得分落在[0,1]區(qū)間，如表2-29所示。漏斗分析法PARTFourteen漏斗分析法是結(jié)合了流程分析的方法，更強(qiáng)調(diào)事件的發(fā)展過(guò)程，按照事件發(fā)展的過(guò)程分析問(wèn)題，屬于數(shù)據(jù)分析中的方法。它能夠科學(xué)地反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率的情況，是數(shù)據(jù)分析中重要的分析模型。

目前，漏斗分析法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站用戶行為分析和App用戶行為分析的流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析工作中。圖2-10所示為淘寶生意參謀的交易漏斗圖，從訪客到下單，再到支付，可運(yùn)用漏斗分析法在這個(gè)過(guò)程中洞察問(wèn)題。漏斗分析法分析步驟漏斗分析法的一般操作步驟如下。①確定業(yè)務(wù)流程，各個(gè)環(huán)節(jié)的量綱必須一致。②確定數(shù)據(jù)。③畫(huà)圖。例2-26：現(xiàn)有用戶交易過(guò)程的數(shù)據(jù)如圖2-11所示，使用Excel畫(huà)出數(shù)據(jù)集的漏斗圖。解：設(shè)置各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)表格，注意量綱必須一致。選中數(shù)據(jù)，在【插入】選項(xiàng)卡中選擇【漏斗圖】選項(xiàng)，如圖2-12所示。創(chuàng)建漏斗圖并設(shè)置好圖表標(biāo)題后的效果如圖2-13所示。右擊漏斗圖，在彈出的快捷菜單中選擇【設(shè)置數(shù)據(jù)系列格式(F)】命令，在【設(shè)置數(shù)據(jù)系列】窗格中，將間隙寬度設(shè)置為50%，如圖2-14所示。在【插入】選項(xiàng)卡中選擇【形狀】選項(xiàng)，如圖2-15所示，選擇【下箭頭】。圖2-16所示為在漏斗圖中添加下箭頭后的效果。在【插入】選項(xiàng)卡中選擇【文本框】選項(xiàng)，如圖2-17所示，在箭頭旁插入文本框?！靖袷健窟x項(xiàng)卡中，將文本框的形狀和邊框都設(shè)置為無(wú)填充，如圖2-18所示。設(shè)置好的漏斗圖如圖2-19所示。添加從瀏覽商品到完成交易的轉(zhuǎn)化率，最終效果如圖2-20所示。通過(guò)圖2-20可以發(fā)現(xiàn)，整個(gè)流程中最大的問(wèn)題出現(xiàn)在“加入購(gòu)物車(chē)”這個(gè)環(huán)節(jié)，運(yùn)營(yíng)人員可重點(diǎn)優(yōu)化這個(gè)環(huán)節(jié)。矩陣分析法PARTFifteen矩陣分析法是從交叉法演變而來(lái)的，和交叉法最大的區(qū)別是矩陣法的兩個(gè)軸是維度，不是度量。在低維（二維～三維）時(shí)可以使用該方法，它屬于數(shù)據(jù)分析方法。其原理是在矩陣圖的基礎(chǔ)上，把各因素分別放在行和列中，然后在行和列的交叉點(diǎn)用數(shù)量來(lái)描述這些因素之間的對(duì)比，再進(jìn)行數(shù)量計(jì)算，并進(jìn)行定量分析，從而確定哪些因素比較重要。矩陣分析思維矩陣分析思維是指通過(guò)對(duì)原始感性材料進(jìn)行矩陣般的分析與規(guī)整，形成全面、系統(tǒng)、嚴(yán)謹(jǐn)、專(zhuān)業(yè)并具有很強(qiáng)邏輯性和關(guān)聯(lián)性的理性思想，從而有助于形成正確思考、研究、決策等高層次思維的思想方法，這是一種縱橫交叉的邏輯研究方法。此思維被廣泛應(yīng)用，比如在工程管理上將各種任務(wù)分為重要并緊急、重要不緊急、不重要緊急和不重要不緊急這4類(lèi)，4類(lèi)任務(wù)分別在矩陣圖的4個(gè)象限。SWOT分析法，也是矩陣分析思維的一種應(yīng)用。創(chuàng)建矩陣創(chuàng)建矩陣至少需要兩個(gè)維度，每個(gè)維度有N個(gè)交點(diǎn)，因此兩個(gè)維度形成（N+1）×（N+1）的二維平面圖。以N=1為例，形成2×2=4的二維平面圖，也稱(chēng)為四象限分析法。例2-27：表2-30所示為某店鋪5個(gè)產(chǎn)品的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，用矩陣分析法分析數(shù)據(jù)。解：用矩陣分析法分析數(shù)據(jù)的步驟如下。①在Excel中選中支付金額和訪客平均價(jià)值，創(chuàng)建散點(diǎn)圖。②根據(jù)兩個(gè)指標(biāo)的平均值設(shè)置x軸和y軸的交點(diǎn)。③基于(20262.62,15.14)劃分4個(gè)坐標(biāo)區(qū)域，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)代表一個(gè)產(chǎn)品，分布在4個(gè)區(qū)域內(nèi)，如圖2-21所示。定義矩陣?yán)L制矩陣圖需根據(jù)畫(huà)圖的兩個(gè)維度對(duì)矩陣進(jìn)行定義，因此理解指標(biāo)背后所代表的業(yè)務(wù)意義，是矩陣分析法的關(guān)鍵。支付金額代表產(chǎn)品的市場(chǎng)份額，訪客平均價(jià)值代表流量?jī)r(jià)值。添加定義后的矩陣如圖2-22所示，定義如下。（1）右上角的區(qū)域市場(chǎng)份額和流量?jī)r(jià)值都較高，可定義該區(qū)域的產(chǎn)品為企業(yè)的核心產(chǎn)品?？蓪①Y源重點(diǎn)放在B產(chǎn)品上，通過(guò)市場(chǎng)推廣和營(yíng)銷(xiāo)提高B產(chǎn)品的市場(chǎng)份額。（2）右下角的區(qū)域市場(chǎng)份額較高，但流量?jī)r(jià)值較低，可定義該區(qū)域的產(chǎn)品為企業(yè)的引流產(chǎn)品。需要維持A產(chǎn)品的市場(chǎng)份額，在其生命周期內(nèi)保持引流能力。（3）左上角的區(qū)域流量?jī)r(jià)值較高，但市場(chǎng)份額較低，可定義該區(qū)域的產(chǎn)品為企業(yè)的重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)品或利潤(rùn)產(chǎn)品。需要為C產(chǎn)品引入更多的流量，以測(cè)試市場(chǎng)對(duì)該產(chǎn)品的反饋。（4）左下角的區(qū)域市場(chǎng)份額和流量?jī)r(jià)值都較低，可定義該區(qū)域的產(chǎn)品為企業(yè)的問(wèn)題產(chǎn)品?？上戮€E產(chǎn)品和D產(chǎn)品或?qū)產(chǎn)品和D產(chǎn)品進(jìn)行重新定位。矩陣具有運(yùn)動(dòng)的特性，分布在不同區(qū)間的點(diǎn)會(huì)隨著時(shí)間的推移而移動(dòng)，而這種移動(dòng)是有規(guī)律可循的，如圖2-23所示。隨著需求的增長(zhǎng)，低市場(chǎng)份額、高流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)就會(huì)轉(zhuǎn)變成高市場(chǎng)份額、高流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)；隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇，高市場(chǎng)份額、高流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)就會(huì)轉(zhuǎn)變成高市場(chǎng)份額、低流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)；隨著產(chǎn)品生命周期的結(jié)束，高市場(chǎng)份額、低流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)就會(huì)轉(zhuǎn)變成低市場(chǎng)份額、低流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)；此時(shí)需要對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行重新定位，重新定位后會(huì)重新轉(zhuǎn)變成低市場(chǎng)份額、高流量?jī)r(jià)值的市場(chǎng)。一個(gè)優(yōu)秀的產(chǎn)品必然具有高流量?jī)r(jià)值，隨著時(shí)間的推移市場(chǎng)份額會(huì)越來(lái)越大，市場(chǎng)份額大到一定程度，市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手會(huì)急劇增加，此時(shí)流量?jī)r(jià)值會(huì)逐漸下降，隨著產(chǎn)品生命周期的結(jié)束，最終產(chǎn)品將會(huì)退市多維分析法PARTSixteen多維分析法多維分析法是分析多個(gè)指標(biāo)的方法。在許多復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，降維后仍存在多個(gè)指標(biāo)，對(duì)多個(gè)維度進(jìn)行分析的方法就是多維分析法。多維分析法同樣局限于四維空間，一般采用二維平面圖進(jìn)行展示。1.三維氣泡圖三維氣泡圖并非真正的三維圖形，而是在二維平面圖上展示3個(gè)維度，比一般的二維圖形展現(xiàn)更多的信息。例2-28：表2-31所示為某店鋪產(chǎn)品數(shù)據(jù)，用氣泡圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)。解：在Excel中選中訪客數(shù)、支付轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)，創(chuàng)建氣泡圖。x軸為訪客數(shù)，y軸為支付轉(zhuǎn)化率，氣泡大小為客單價(jià)，如圖2-24所示。2．雷達(dá)圖雷達(dá)圖是以從同一點(diǎn)開(kāi)始的軸上表示的3個(gè)或更多個(gè)定量、變量的，以二維圖表的形式顯示多變量數(shù)據(jù)的圖形方法，其軸的相對(duì)位置和角度通常是無(wú)信息的。雷達(dá)圖也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)圖、蜘蛛網(wǎng)圖、星圖、不規(guī)則多邊形、極坐標(biāo)圖或Kiviat圖。它相當(dāng)于平行坐標(biāo)圖，坐標(biāo)軸徑向排列。例2-29：表2-31所示為某店鋪產(chǎn)品數(shù)據(jù)，用雷達(dá)圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)。解：使用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法將表2-31的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，繪制出表2-32。在Excel中選中表2-32的產(chǎn)品、訪客數(shù)、支付轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)，創(chuàng)建雷達(dá)圖。選中雷達(dá)圖，在【圖表工具】的【設(shè)計(jì)】選項(xiàng)卡中，選擇【切換行/列】選項(xiàng)，效果如圖2-25所示。時(shí)間序列分析法PARTSeventeen時(shí)間序列分析法，強(qiáng)調(diào)的是通過(guò)對(duì)某個(gè)事物或事件進(jìn)行一定時(shí)間段內(nèi)的連續(xù)觀測(cè)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。采用時(shí)間序列分析法研究數(shù)據(jù)的變化和發(fā)展規(guī)模，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域1．移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法是用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一期或幾期內(nèi)公司產(chǎn)品的需求量、公司產(chǎn)能等的常用方法。移動(dòng)平均法適用于近期預(yù)測(cè)。當(dāng)產(chǎn)品需求既不快速增長(zhǎng)也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)，移動(dòng)平均法能有效地消除預(yù)測(cè)中的隨機(jī)波動(dòng)。移動(dòng)平均法根據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)使用的各元素的權(quán)重不同，可以分為簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法和加權(quán)移動(dòng)平均法。（1）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法的各元素的權(quán)重都相等。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為：Ft=[(At-1)+（At-2）+（At-3）+…+（At-n)]/n其中：Ft——對(duì)下一期的預(yù)測(cè)值；n——移動(dòng)平均的時(shí)期個(gè)數(shù)；At-1——前期實(shí)際值；At-2、At-3和At-n分別表示前兩期、前3期直至前n期的實(shí)際值。例2-30：表2-33是某店鋪2022年10月26日—2022年11月4日的店鋪訪客數(shù)真實(shí)數(shù)據(jù)，采用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)2022年11月2日—2022年11月4日的訪客數(shù)據(jù)。其中表2-33的第8行到第10行為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，用于驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果。解：在電商的數(shù)據(jù)體系中，存在一些常用的時(shí)間范圍節(jié)點(diǎn)，如近3天、近7天、近14天、近30天等。在正常的流量（非活動(dòng)）下，當(dāng)天的流量主要受當(dāng)天前n個(gè)小時(shí)、近3天、近7天數(shù)據(jù)的影響。在以天為單位預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，可選擇近3天或近7天的數(shù)據(jù)，本例以近7天為例。將數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)填入Excel中，在D9單元格輸入公式“=AVERAGE(C2:C8)”，然后將公式填充到D10和D11。2022年11月2日和2022年11月3日的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)數(shù)值較為接近，如圖2-26所示。（2）加權(quán)移動(dòng)平均法。加權(quán)移動(dòng)平均法給固定跨越期限內(nèi)的每個(gè)變量值以不同的權(quán)重。其原理是：歷史各期產(chǎn)品需求的數(shù)據(jù)信息對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)期內(nèi)需求量的作用是不一樣的。除了以n為周期的周期性變化外，遠(yuǎn)離目標(biāo)期的變量值的影響力相對(duì)較低，故應(yīng)給予較低的權(quán)重。加權(quán)移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為：其中：w1——第t-1期實(shí)際銷(xiāo)售額的權(quán)重；w2——第t-2期實(shí)際銷(xiāo)售額的權(quán)重；wn——第t-n期實(shí)際銷(xiāo)售額的權(quán)重；n——預(yù)測(cè)的時(shí)期數(shù)，w1+w2+…+wn=1。在運(yùn)用加權(quán)移動(dòng)平均法時(shí)，權(quán)重的選擇是一個(gè)值得注意的問(wèn)題。經(jīng)驗(yàn)法和試算法是選擇權(quán)重較為簡(jiǎn)單的兩種方法。一般而言，離日期最近的數(shù)據(jù)最能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的情況，因而權(quán)重應(yīng)大些。例如，前一個(gè)月的利潤(rùn)和生產(chǎn)能力比前幾個(gè)月的數(shù)據(jù)能更好地估測(cè)下個(gè)月的利潤(rùn)和生產(chǎn)能力。但是，如果數(shù)據(jù)是季節(jié)性的，則權(quán)重也應(yīng)是季節(jié)性的。例2-31：使用加權(quán)移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)表2-33所示的數(shù)據(jù)。解：根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，雖然近7天是一個(gè)整體，但也可以分成近3天和3天之前，近3天的數(shù)據(jù)權(quán)重相對(duì)較大，系數(shù)可設(shè)為0.6；3天之前的數(shù)據(jù)權(quán)重相對(duì)較低，系數(shù)可設(shè)為0.4。將表2-33中數(shù)據(jù)填至一個(gè)新的Excel表格中，在D9單元格輸入公式“=0.4×AVERAGE(C2:C5)+0.6×AVERAGE(C6:C8)”。在D10單元格輸入公式“=0.4×AVERAGE(C3:C6)+0.6×AVERAGE(C7:C8,D9)”。在D11單元格輸入公式“=0.4×AVERAGE(C4:C7)+0.6×AVERAGE(C8,D9:D10)”。預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2-27所示，預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差并沒(méi)有明顯提高，說(shuō)明訪客數(shù)受影響的因素較多。除了使用時(shí)間序列分析法之外，還可以通過(guò)其他方法預(yù)測(cè)并進(jìn)行修正。2．指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法實(shí)際上是一種特殊的加權(quán)移動(dòng)平均法。指數(shù)平滑法進(jìn)一步加強(qiáng)了觀察期內(nèi)近期觀察值對(duì)預(yù)測(cè)值的作用，對(duì)不同時(shí)間的觀察值所賦予的權(quán)重不同，加大了近期觀察值的權(quán)重，使預(yù)測(cè)值能夠迅速反映市場(chǎng)實(shí)際的變化。根據(jù)平滑次數(shù)的不同，指數(shù)平滑法可以分為一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法、高次指數(shù)平滑法。（1）一次指數(shù)平滑法當(dāng)時(shí)間序列無(wú)明顯的變化趨勢(shì)時(shí)，可用一次指數(shù)平滑法。其公式為：其中：指數(shù)平滑法初始值的確定需要從時(shí)間序列的項(xiàng)數(shù)來(lái)考慮：若時(shí)間序列的觀察期n大于15，初始值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響很小，可以以第一期觀測(cè)值作為初始值；若觀察期n等于15，初始值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大，則取最初幾期觀測(cè)值的平均數(shù)作為初始值，通常取前3期。一次指數(shù)平滑法的局限性：一次指數(shù)平滑法只適用于水平型歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，不適用于呈斜坡型線性趨勢(shì)歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。（2）二次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法是在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平滑。它不能單獨(dú)進(jìn)行預(yù)測(cè)，必須與一次指數(shù)平滑法配合，建立預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型，然后運(yùn)用數(shù)學(xué)模型確定預(yù)測(cè)值。預(yù)測(cè)公式為：（3）高次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法高次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法是一種使用多個(gè)指數(shù)平滑系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，通常使用二次指數(shù)平滑或者三次指數(shù)平滑。這種方法在預(yù)測(cè)時(shí)考慮了更多的歷史數(shù)據(jù)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉到趨勢(shì)和季節(jié)性的變化。若時(shí)間序列的變動(dòng)呈現(xiàn)二次曲線趨勢(shì)，則需采用三次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)。三次指數(shù)平滑法是在二次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平滑。預(yù)測(cè)公式為：例2-32：使用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)表2-33中的數(shù)據(jù)。解：預(yù)測(cè)的期數(shù)為3，觀察值為7，由于觀察值過(guò)少，故使用一次指數(shù)平滑法。將表2-33的數(shù)填入一個(gè)新的Excel表格中，阻尼系數(shù)先設(shè)定為0.3，如圖2-28所示。初始值為前3個(gè)觀測(cè)值的平均值，即在C4單元格輸入公式“=AVERAGE(B2:B4)”。從第4個(gè)觀測(cè)值開(kāi)始預(yù)測(cè)，即在C5單元格輸入公式“=$B$2×C2+(1-$B$2)×D4”。將公式一直填充到C11單元格，如圖2-29所示?？梢詫㈩A(yù)測(cè)的值跟真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，算出誤差并通過(guò)調(diào)整阻尼系數(shù)對(duì)比誤差的大小，從而確定阻尼系數(shù)。相關(guān)性分析法PARTEighteen