电子商务数据分析课件

电子商务数据分析（慕课版）项目六

分析运营数据

任务一分析推广数据任务二分析销售数据同步实训任务三分析供应链数据活动一分析引流效果3分析引流效果有助于了解店铺开展推广活动期间的引流成效，避免店铺投入过多或过少的推广费用，通过点击数和成交量来分析引流效果，以此来大致了解店铺开展推广活动的效果。（1）活动准备——环比分析法环比分析法是对同类指标本期与上期数据进行比较，通过计算结果分析增减变化的一种方法，它可以比较同一指标在一年中的变化情况。环比分析法可以了解某指标近期的变化数据，能够更好地体现该指标在短期内的状态。环比分析法常使用环比增长率来判断数据变化情况，该指标的计算公式如下。环比增长率=（本期数-上期数）/上期数×100%（2）活动说明本次活动需要分别对比店铺近一年各月开展活动期间的点击数和成交量，分析并查看这两个指标在一年当中的变化情况。活动一分析引流效果4（3）活动实施下面在Excel中分析店铺推广活动期间各月点击数和成交量的数据，其具体操作如下。计算点击数环比数据创建并设置柱形图分析成交量的环比数据活动二分析推广活动效果5（1）活动说明本次活动需要采集多个数据指标，并通过计算得出新的指标，用以判断各个推广活动的效果。（2）活动实施下面在PowerBI中分析这些活动的推广效果，其具体操作如下。新建列设置数据类型活动二分析推广活动效果6新建列并设置数据类型调整数据格式调整图表排列顺序和尺寸活动二分析推广活动效果7设置并美化后的图表建立并设置折线图活动三预测优惠券需求量8（1）活动准备——移动平均预测法为避免活动期间店铺优惠券的数量过少或过多，需要利用历史数据对优惠券的需求量进行预测。移动平均预测法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内数值的一种常用方法。当一组数据由于受周期变动和随机波动等影响变得起伏较大且不易显示出某种趋势时，使用移动平均预测法就可以消除这些因素的影响，显示出数据的发展方向与趋势，以实现对数据长期趋势的预测。移动平均预测法的计算公式如下。yt=（xt-1+xt-2+xt-3+…+xt-n）/n（2）活动说明本次活动将直接在Excel中利用移动平均分析工具预测店铺优惠券的需求量。活动三预测优惠券需求量9（3）活动实施本次活动需要先采集男装套装行业若干品牌的交易数据，然后按照赫芬达尔指数的计算方法分析行业集中度，其具体操作如下。设置移动平均参数预测的数据结果和图表任务一分析推广数据任务二分析销售数据同步实训任务三分析供应链数据活动一分析店铺销量11（1）活动准备——相关分析法相关分析法研究的是变量之间是否存在相关关系。所谓相关关系，是指变量之间存在一种不确定的数量关系，即一个变量发生变化时，另一个变量也会发生变化，但具体变化的数量是不确定的，只是在一定的范围内而已。相关系数是度量变量之间关系程度和方向的统计量，是相关分析法应用的关键。当相关系数处在不同的范围时，可以判断变量之间相关关系的强弱，具体如下。●相关系数为1时，变量之间完全线性相关。●相关系数的绝对值在0.8（含）与1之间时，变量之间高度线性相关。●相关系数的绝对值在0.5（含）与0.8之间时，变量之间中度线性相关。●相关系数的绝对值在0.3（含）与0.5之间时，变量之间低度线性相关。●相关系数的绝对值小于0.3时，变量之间弱线性相关，可视为不相关。活动一分析店铺销量12

（2）活动说明本次活动将主要针对访客数和销量这两个指标，利用Excel的相关系数分析工具分析二者之间的关系。

（3）活动实施下面在Excel中完成对销量数据的分析，其具体操作如下。设置相关系数参数分析相关关系创建并设置组合图活动二分配季度销售额13（1）活动准备——季节波动法季节波动法又称季节周期法、季节指数法等，是分析季节波动的时间序列的方法。其中，季节波动是指某些社会经济现象由于受自然因素、消费习惯、风俗习惯等社会因素的影响，在一年内随着季节的更换而引起的有规律性的变动。季节波动法主要是根据历史数据计算季节比率，也叫季节系数，然后将目标数据乘以各季节比率，得到季节的相关数据。在分析历年各季度的销售额数据后，将目标销售额合理分配给来年的每个季度。

（2）活动说明本次活动将利用历年各季度的销售额数据，计算季节比率，然后将公司的目标销售额合理分配到各季度。活动二分配季度销售额14

（3）活动实施下面在Excel中完成对来年各季度目标销售额的分配工作，其具体操作如下。计算同季度平均值计算所有季度平均值活动二分配季度销售额15计算季节比率分配目标销售额分析目标销售额占比任务一分析推广数据任务二分析销售数据同步实训任务三分析供应链数据活动一分析采购价格17使用分组分析法，结合Excel中的VLOOKUP函数对商品的采购价格进行分组。（1）活动准备——分组分析法分组分析法是根据分析对象的特征，按照一定的指标将对象划分为不同类别进行分析的方法。这种分析方法能够揭示分析对象内在的联系和规律，其应用方法是将总体中同一性质的对象合并于同一分组，将总体中不同性质的对象放置在其他分组，之后进行对比，得出分析结果。分组分析法涉及3个要素，即组数、组限和组距。（2）活动说明本次活动将对上批采购的商品价格进行分组，看看所采购商品的价格分布情况。活动一分析采购价格18统计最大值和最小值统计最大值和最小值（3）活动实施下面在Excel中完成对采购商品的价格分组，其具体操作如下。活动一分析采购价格19分组归类统计数量分析价格分布情况活动二分析商品库存量20（1）活动准备——平均分析法平均分析法通过分析事物在不同时间上的平均数，可以反映该事物的平均发展水平，说明该事物在一段时期内所达到的一般水平。平均分析法有位置平均数和数值平均数之分，中位数、众数便是典型的位置平均数，算数平均数则属于数值平均数，这里重点介绍算数平均数。算数平均数分为简单算数平均数和加权算数平均数两种。

（2）活动说明本次活动将对商品6月的库存数量进行加权平均计算，看看这些商品整月的平均库存量和月末的库存量与标准库存量之间的差距。活动二分析商品库存量21下面在Excel中分析商品的库存情况，其具体操作如下。

（3）活动实施计算商品的平均库存量分析商品库存量活动三分析物流时效22分析物流公司针对不同到货地的时效达成率，找出其中达成率较低的到货地，并提醒物流公司加以改善，避免影响店铺的销售业绩。设置数据类型（1）活动说明本次活动将分析某日的物流数据，查看物流时效的情况。（2）活动实施下面在PowerBI中分析物流时效，其具体操作如下。活动三分析物流时效23创建并设置柱形图调整数据格式任务一分析推广数据任务二分析销售数据同步实训任务三分析供应链数据同步实训一

环比分析周销售数据25小宇想要了解上半年店铺每周的环比销售数据，重点分析的指标是销量和销售额。请同学们利用数据透视表和数据透视图帮助小宇达到这个目的。实训描述同步实训一

环比分析周销售数据26操作指南分析环比增长额和增长率分析环比增长率以按每周为单位，采集各周的销量和销售额数据，然后结合Excel的数据透视表和透视图进行环比分析，其具体操作如下。同步实训一环比分析周销售数据27实训评价同步实训二

预测商品库存量28小宇为了更加精准地控制商品库存量，减少不必要的库存成本，他需要对热销商品