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淘寶數據分析必看教程

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-07-14 12:19:42  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:23

  數據分析,最先要明確的是目的,沒有目的,就沒有方向。目的是做數據分析的一條主線,根據目的才能去想要什么數據,要經過哪些處理,再進行什么樣的分析,得出什么樣的報告。

那么,我們就來進行數據分析的第一步,我們先來假設一個命題,也就是我們的目的,做電商的人都知道,流量對于店鋪來說,是一個很重要的東西,而要有流 量,就要有展現,展現分很多,各種活動,直通車鉆展,當然還有大家最喜歡的免費流量,免費的展現。那最核心的還是,想要有展現,就得有排名。那我們不妨來 研究一下,排名到底有什么樣的規則。

一篇文章,必然講不完那么大的一個命題,所以我給大家演示的也是其中的一部分。眾所皆知,在免費 流量里面,綜合入口是最大的,而影響綜合入口一個很大的因素就是上下架時間點對于排名的影響(當然除了3個豆腐塊之外),那這次就來看看上下架的時間點, 對于排名來說,它的影響到底是什么樣的。

目前有了目的,我們就要來選擇數據,我們需要什么數據來分析,那第一個能想到的,必然就是在某一個時間點,在某一個關鍵詞下面,綜合排名前幾頁的寶貝的具體下架時間。

查找你想了解的寶貝關鍵詞,拉出相關數據(我用的馭寶魔盒拉的數據,也可以用其他軟件采集):   這里已經有了我們所需要的上下架時間,這時候你要做好記錄,什么關鍵詞,詞的寶貝數是多少,什么時間點拉下來的。   我會這樣做一個記錄。這個記錄方便以后查看,包括可能后續的需要更加大數據或者其他方面的研究。

好了,我們完成了第 二個步驟,我們有了數據,接下去,就是考驗大家用工具的一些基本功底了,我們要對整個數據進行一些處理。光光這么看數據,可能能看出一些東西來,但是必然 不嚴謹,偶然性比較大,而且我們需要分析的維度是時間,時間在這里,還不是一個序列,只是一個變量,但是這又不是一個數值型的變量,不能直接拿來做一個直 觀的比較。而且有時候不處理直接看幾萬條數據,看見頭都會大。所以數據處理和清理這一步很重要。

所以這里,我就對于這個時間變量進行一個模擬變量的數字化:   首先一步,我會把這個時間點,單獨提取出來,當然,日期也是,日期必然也會有好多個日期:   但是我會先把其他日期屏蔽掉,因為其他日期的量很少,屬于離群值,大家也都知道,離群值不同于異常值(當然也要經過分析看看是不是異常值,由于軟件跟 系統原因,出現異常值也是正常),但是這些離群值,數量不大,除了3個是豆腐塊之外,也就一只手不到的數目,這些數目,我們可以單獨作為研究,其實這也是 一個很好的維度,我們可以看看,為什么這些寶貝離下架時間點明明還有很長的時間,但是卻能在前面幾頁,當然這不是我們目前主要的課題,所以不深入討論,大 家感興趣可以自行研究。

好了,異常值也沒有了,接下去,我們要做的就是模擬變量的一個數字化,以便于我們分析,這里就是讓時間變量,變成我們可以分析的數值,大概的意思就是離我查詢的那個時間點為標準,離的近的數字小,離的遠的數字大。   其中的14點,就是我查詢的時間,所以就以這個為一個標準點。經過這些處理之后,我們就大概的得到了我們想要的一個數據,就是我們有了排名,有了上下架時間。

接下去,就是展現我們數據分析師功底的時候了,我的做法是,先把這個導入到常用的數據分析軟件SAS中,一般我個人使用的話,一般使用的是SAS Enterprise Guide這個模塊,比較無腦黨一點。
  大概簡單的這么做了一個過程流:   這是大概做的一個數據流,我還是跟大家講講我那時候做的一個思路吧,那個才是最重要的,也是我希望大家能學到的。   這個就是我剛剛弄好的兩個變量,其中假設排名分,就是設的一個根據排名越高,給分越高的一個設定,在這個分析中,并沒有什么作用,大家不必去在意。然 后,需要做一個初步判斷,最簡單的方法,就是作圖,直觀,簡單,能看出很多東西。我先做了一個散點圖,看看分布。   其實就這個圖,就能說明很多的問題了,我們已經可以初步的下一個結論,這個詞,時間點到了某一個點之后,排名最前面的一些,和后面的完全不是一個規 則,或者說權重。然后也可以初步判斷,在某個時間段之內后,排名靠前之后,其中的權重應該為差不多,而不是再根據時間點的推移,加大權重。當然這需要驗 證,包括可以研究,究竟是這個詞的原因,還是說這個量級的寶貝數都是這個規則。大家可以自己去做一個驗證。

圖其實已經告訴我了,這樣發分布規則,基本做不了其他什么數據的分析了,這里規則分兩個,但是其中的關聯基本沒有,我這邊也可以演示給大家看:   很明顯,這個P值太大,根本沒法拒絕原假設,這個詞基本不能正常的做一個邏輯回歸的分析,當然也可以分類做個驗證:   我是把排名前40位做了個驗證,也可以看到,至少可以說嗎,單單根據上下架,是無法做出什么判斷了。

當然,我們也可以看看,是否說,天貓店跟集市店,對于排名是否有影響:   可以看出,1為天貓店,0為集市店。在這個詞,確實天貓店在第一頁的占比會比后面幾頁要高,具體當然還需要大家去找更多的證據去證明。我這邊更多的是提供一種思維思路,指引大家自己去做一個分析。

當然,我們會想到的是,詞的一個寶貝數,量級的一個影響,我們可以把上面的看成是一個50萬寶貝數的量級。

那我接下去再分析了兩個詞,一個是10萬,一個是100萬左右寶貝數的詞。我們先來看10萬的:
  這邊縱坐標的1,已經是代表了1天,因為這個詞的寶貝數比較少,已經不能把日期看做一個離群值來考慮了。可以看到,這邊明顯分為3個層級,在一天到一 天半之內的時間,也是可以上首頁的,那我們是否也可以考慮,把這三個層級分下,看看具體他們寶貝有什么區別,也可以作為我們排名靠前該怎么做的一個依據。   我大致用EXCEL做了一下,這個圖是用透視表之后做的,可以看到,如果提前一天就想上第一頁,可以對于寶貝的銷量要求就增高了,這些大家都可以自己 去做一個分析,比較簡單。也可以讓自己獲得很多東西。當然這也需要再看看別的詞是否也這樣,我強調了很多次,因為電商規則的數據分析很大程度上,也算是大 量樣本下的驗證分析。
然后我們看看100萬左右的:   這里我沒有對那些離群值做一個處理,也是為了讓大家看看效果,前面3個點是豆腐塊,后面基本都是靠近下架時間點的寶貝了。

這篇文章就先寫這么多吧,相對比較簡單,操作步驟需要大家自己去實踐和繼續分析。我們可以初步推斷,詞下面寶貝數量級越大,上下架權重越大,特別是到達 某一個特定的時間點之后,而且不同量級,規則會有所不同。當然還可以做下一步:大量驗證,量級可以為10,20...500萬量級,每個量級3~5個詞, 驗證上面結果,得出更加詳細結論,比如詳細的改變權重時間點,異常值為何出現等細化研究,可以驗證——同一個層級之類,排名是否就按照人氣排 名......主要給大家提供的還是一個思路,而不是直接告訴大家規則,那樣的話,很快就沒用了,教大家的是可以提前比別人知道的一些方法。

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