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  • 商业智能数据分析师,花随花心(专注研究:电商图表、电商软件、电商算法)

  • 课程详情

    商业智能数据分析师,花随花心。
     
    大家好,我是花老师。今天,这堂课是整个PBI系列的第10课,核心关键词正如本文名字一样,象限分析、雷达、区间分段。当然,这么讲肯定是不好理解的,不过没关系,稍后我会好好给大家分享。
     
    还没有看过上9堂课的同学,要记得提前预习,文章名如下:
     
    《PBI系列 车图 色彩搭配 数据分析 01》花随花心著
    《PBI系列 竞品评论 流量 词云分析 02》花随花心著
    《PBI系列 快选 人气新品池 品质档 03》花随花心著
    《PBI系列 天猫国际 搜索 属性分析 04》花随花心著
    《PBI系列 京东 词根分析 时段流量 05》花随花心著
    《PBI系列 关键词 多维度 市场分析 06》花随花心著
    《PBI系列 类目大词 群店 竞争透视 07》花随花心著
    《PBI系列 搜索环境 竞店 二维矩阵 08》花随花心著
    《PBI系列 店铺分类 地区透视 关系 09》花随花心著
     
    那么,接下来,就让我们正式进入主题。
     
    正文
     
    回顾前面的9堂课,我相信如果有在持续学习的同学,应该已经对PBI不陌生了,最起码从基础操作上面是OK的,为什么我敢这么说呢?因为很简单,只要有点Excel基础的同学,再加上看过我实战部分的内容,我就不信学不会。
     
    不懂PBI的同学,可能会对我上面这句话有所误会,以为是在讲Excel呢?PBI,全称PowerBI,是微软发布的一款针对数据分析师的数据软件。实际上,功能比Excel强大,又由于都是微软的,因此对Excel的操作相当包容。
     
    我经常说的一句话就是,商业智能数据分析师。实际上,所谓的BI,就是商业智能。B代表商业;I代表智能,是英文单词的缩写。
     
    当然,我这里的所有数据,都是针对电子商务的,大家应该都懂!其实呢,作为一名数据分析师,最忌讳的就是分析所有领域,包括所谓的网站流量,或者手机app等等。实际上,还是有所针对性的比较好,不然没有具体的业务经验,还分析什么呢?
     

     
    这是我在天猫国际上面搜索关键词[红酒 干红]之后,按销量排序,获取前5页的数据,除去一些错误的数据之后,最终剩下297个单品,涉及16家店铺,12个地区。
     
    如果大家搜索的关键词再多加几个,排序模式再多加几种,那么这个数据图表的量级就会增大,还支持一键刷新,后期导入数据即可,无需重复制作。
     
    可能大家会觉得奇怪,怎么才16家,因为我把平台直营也算是一家店铺,这个无所谓。从月成交、收藏人气、累计评价这3个维度可以看出,这些数据还是挺靠谱的,最起码算是这个关键词的最强状态。
     

     
    通过自己去切分数据,可以得到不同指标的多个区间段出来,好比如价格区间,我分成了5个阶段。至于切分的依据,由于天猫国际没有具体的价格段,我就借鉴了淘宝的。类似的,其他几个指标我也做了切分。
     
    我们简单来看下,实际上从价格区间来看,雷达图显示的就是[121-380]的单品数是最多的,说明大多数的产品还是在这个阶段上面。由于已经做好了切片器,因此我们就可以根据不同的关键词,不同的时间段来进行分析了。
     
    左边的收藏区间,也可以告诉我们,基本入围的产品的收藏量都在什么程度上面。老实说,我们分析这些数据的最根本原因,还是为了选款。对不?虽然我们一直都是在分析一些行业的数据,但实际上方法是相通的。我这里的目的,就是为了选款。
     
    如果是我在准备入手红酒这个类目的话,除去自身实力的考量之外,市场的基本状态也是我们必须要了解的。
     
    类似于这种区间的划分,在统计学上叫做字段构造。简单来说,就是本来数据里头是没有这个字段,也就是指标,为了分析的方便,我强行加入这个字段,构造这个字段。
     
    否则的话,出来的结果就是一大堆的数据,光是图表本身,就无法分辨了。好吧,接下来,花老师会多分享一些统计学方面的知识进来,让我们这个大家庭的数据分析变得更加的有内涵。
     

     
    根据获取到的数据显示,实际上海外店铺和境内的店铺占比是差不多的,这里的数据根据的是单品数的量级占比。
     
    由于做的是国际产品,那产品包不包税呢,是商家承担还是买家承担呢?这里的结果一目了然。
     
    接下来,我们来看看什么叫做象限分析?


     
    象限分析,是我为了讲解起来方便,特意取的一个名字。实际上,专业术语叫做波士顿矩阵,百度上面的介绍已经很专业了,大家如果感兴趣的话可以自行查询。
     
     

     
    实际上,学过数学的同学都知道四象限,正如上面这个图我们可以看出来,第一象限的收藏量和成交量都是最好的,第二象限的成交量好,收藏量不好,第三象限的收藏量和成交量都是最差的,第四象限的收藏量好,成交量不好。很明显,我们当然希望要两者都是好的,那就首选第一象限。
     
    关键是,知道了又能如何,最关键的就是知道这里的单品id。有了这个id号,我们可以快速锁定具体的产品链接,然后直接看产品了,如图所示
     

     

     
     
    通过获取链接之后,打开浏览器,输入网址,即可快速找到产品,哈哈,这就是我们的目标对手了,如图所示
     

     
    做电商,最忌讳的就是不知道自己的对手是哪一个。很多同学说,知道了又能怎样,打不过啊!不好意思,我打得过就行了!实力不够,可以换词,但玩法还是得研究研究的,不懂玩法,还叫电商吗?
     
    关于这次的数据获取,实际上是我自己写的数据分析工具箱当中的其中一项功能,如图所示
     

     

     
    目前为止,这个是第5代版本,一共有15个免费功能,当然随着我后面的不断更新,肯定会加入更多实用功能进来,尽请期待!
     
    以上内容,基本上可以让大家了解到这个图表是干嘛用的。当然,其中技术方面的细节,我都会留到(付费)视频、(免费)音频当中进行详细介绍。不过,从这个系列开始,与以往不同的是,我会加入一段漫长的无声操作视频,将自己完整的操作过程记录下来,这样大家就不会说不清楚其中的细节了,由于是无声,因此我在音频当中会减掉这部分内容。
     

     
    希望我今天的分享能对大家有所帮助,谢谢!想要获取这堂课的核心技术的同学,如下所示操作即可。
     
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