(4.1.1)-模块四单元一认识数据分类与处理

电子商务数据分析基础模块四

数据分类与处理123认识数据分类与处理分类统计数据处理目

录4数据计算学习目标1.了解数据分类与处理的作用和原则；2.了解电子商务数据计算的常用方法；3.能够使用Excel分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计；4.能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序等操作；5.能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。认识数据分类与处理知识导图知识导图认识电子商务数据及数据分析01单元一

认识数据分类与处理

在整个数据分析中起着承上启下的作用，影响着数据分析的输出价值，是实现数据驱动决策的有效凭证。一、数据分类与处理的作用认识数据分类与处理0102电子商务运营过程中，行为与反馈均可通过数据量化。通过数据分类与处理，可以更加清晰地了解当前状况，更加有效地监控运营过程和目标。1、集中、系统地反映客观实际更高质量的数据意味着更精准有效的决策。在数据分析之前，对收集到的数据进行清洗和加工、关联和聚合，一方面确保数据的内容完整、准确、有效，另一方面对数据格式化，使其形成适合数据分析的类型或样式。2、确保数据的内容完善和格式统一认识数据分类与处理03数据本身是杂乱无意义的，只有通过分类与处理，才能呈现出一定的规律，挖掘出行为背后潜在的巨大价值。数据分类与处理的维度越多，展示给数据分析的范围就越广，提取到的有用信息也就越丰富。3、发现规律，实现深度挖掘认识数据分类与处理二、数据分类与处理的原则客观性完整性针对性严谨性便捷性认识数据分类与处理客观性原则

坚持用数据说话的基本原则，分类与处理结果应准确、可靠并且客观，应能如实反映企业运营现状。完整性原则

数据分类与处理不是单个数据的整理活动，而是具有相当体量、相互关联、需要进行引用的数据库集成，这一阶段越完整，下一步的数据分析就越全面、越深入。同时，完整性原则还体现在对数据表中字段属性的约束，包括字段的值域、字段的类型和字段的有效规则等。认识数据分类与处理针对性原则

针对性原则要求紧贴电子商务数据处理方案的要求，依据数据加工的目标，针对不同类型数据的复杂程度、难易程度，选择合适的方法，使结果符合实际需求。严谨性原则

数据分类与处理是整个数据分析过程中最占时间和精力的环节，同时也由于数据的庞大、繁琐而让这一过程显得枯燥乏味，出错的概率较大。便捷性原则

数据分类与处理的结果应便于观察、对比、分析，能简单快速调用，易于发现规律。认识数据分类与处理三、数据分类与处理的方法数据转化数据计算分类统计数据清洗数据排序认识数据分类与处理数据计算对数据表中的数据有目的的进行加、减、乘、除等计算。数据转化数据处理的前期准备，包括数据表的行列互换、文本数据提炼、数据类型的转化等。包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、重复数据清洗、无价值数据清洗。数据清洗认识数据分类与处理分类统计根据统计目的将采集到的原始数据分门别类进行统计归类。按照一定的规则对数据排列。数据排序点击输入标题认识数据分类与处理市场分析市场分析是对企业所在行业及市场的发展现状、发展趋势等进行分析，比如行业产品销量、行业竞争情况等。结