CDA数据分析行业专题课首次开班——本期专题“电商数据分析集训”
本次主讲老师：零一，详情请点击：https://www.cda.cn/dianshang.html

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【零一】#操作教程贴#从0开始，教你如何做数据分析#中阶#第六篇#

HI~!我是零一，好久不见了。今天开始我们一起来学习数据分析的中阶课程。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。

今天的内容主要是理清数据分析的主要思路和几个进阶的分析方法。

数据分析一般的任务，有以下四种。

1丶预测

2丶异常检测

3丶探索关系

4丶聚类/分类

以下4种场景对应的主要任务来帮助大家理解这4种任务。

1丶老板要求小白同学做一份市场分析——预测

拿到市场分析的数据源，就要明确知道，分析市场的最主要的价值就在于“先知”，比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作，不用迷茫，预测是它的价值所在。

2丶老板要求小白同学对店铺的日常数据进行监控——异常检测

平时监控店铺的一切数据，如果一切正常，那就什么工作都没有。而主要的工作就来自异常情况，包括跟行业阈值对比，一旦低于行业阈值就被视为异常。

3丶老板要求小白同学分析一下订单数据或销售数据——探索关系

探索关系的工作是最有趣的，因为你说不定会发现一些非常有趣的关系，比如什么因素是影响买家下单的主要因子。在excel应用中，最简单粗暴的方法就是用散点图来观察。

4丶老板要求小白同学分析一下会员数据——聚类

相信很多朋友有过这样的苦恼，手里有客户数据，但是不知道如何效益最大化地利用。那么这里就涉及到对客户进行分类。通过分类可以知道哪些客户是有价值的，哪些客户是没有价值的。

这四种任务，会分别在07丶08丶09丶10篇中跟大家详细介绍。07篇估计很快就可以推送给大家。

那么，今天我要给大家介绍一下多维分析，顾名思义就是维度很多的时候用的分析方法。这个方法非常简单，就是一张图表而已。

下列几个场景来帮大家掌握多维分析。

1丶老板要求小白同学分析一下店里的几个客服的综合能力。

将源数据处理一下，跨度不要太大，把询单人数丶客单价和总业绩处理成占比即可



直接用下面的这张图来展示3个客服的综合实力，一目了然。A客服目测是最优秀的，C是最差的。



2丶老板要求小白同学分析一下某个宝贝的搜索关键字。

某宝贝的关键字数据如下，也是要将数据处理成占比形式



效果如下图所示，毋庸置疑，“加厚”这个关键字是最好的，接着是2013和包邮（展现量为第一考虑要素，没有展现量，其他的维度数据再高也是白搭的）



3丶老板要求小白同学分析一下最近直通车新推的几个款中，哪个最适合加大投入推广打造爆款。

假设3款宝贝，同时上的直通车，数据同样处理成百分比形式。



操作步骤：

Step1：选中数据，然后找到插入选项卡的其他图表





Step2：找到雷达图，然后点击





Step3：美化后如下图所示。



裤子002是最有潜质的。我们看裤子001，花费太高了，但点击率不高，成交金额跟裤子002也接近。裤子002加大投入应该可以得到比较好的收益效果。