Excel电商数据分析与应用 课件 6.1店铺诊断

运营诊断与分析6.1店铺诊断1杜邦分析法建模2CONTENTS相关性分析法诊断在运营的过程中，店铺的数据每时每刻都在变化。研究店铺数据的变化，可以帮助运营人员掌握运营规律，尽量满足店铺数据上升的条件，避免店铺数据下降。店铺诊断常用的方法是杜邦分析法和相关性分析法。店铺诊断的数据源主要来自店铺的经营数据，也可以采集市场行业的数据。杜邦分析法建模诊断PARTONE杜邦分析法在电商领域被广泛应用，特别适用于数据诊断。杜邦分析法具有实时、便捷、清晰的特点，可实时反映数据的情况，时间粒度可细化到小时，可帮助运营对店铺状态做出快速的反映。例6-1：某店铺发现业绩下滑，通过两个月的数据对比找出原因。解：原始数据如表6-1所示，分别是店铺5、6月的数据，在生意参谋的“取数”板块按月份作为粒度下载文件。月份5月6月支付金客数5359610461客单价44.1634.15转化率7.25%8.23%新访客数484729407老访客数51241054表6-1店铺5、6月经营数据使用Excel6月的环比，结果如表6-2所示。月份5月6月环比增幅支付金82.88%访客数5359610461-80.48%客单价44.1634.15-22.67%转化率7.25%8.23%13.52%新访客数484729407-80.59%老访客数51241054-79.43%表6-2店铺5、6月经营数据

将数据按树状结构呈现出来，形成杜邦分析模型，如图6-1所示，可知支付金额的下跌主要是拉新（新访客数）环节出现了问题。图6-1分析支付金额的杜邦分析模型已知访客数这个数据存在问题后，需要从不同的视角观察访客数从而找出问题的缘由，将更的数据设计成杜邦分析模型，由图6-2可知付费流量下滑54.57%，因为淘内免费是运营结果的反馈，排除淘内免费不看，付费流量是绝对值和相对幅度下降最严重的渠道，可推断是由于付费广告投放调整引起的连锁反应。从商品视角观察，大部分商品都明显下滑。图6-2分析访客数的杜邦分析模型通过杜邦分析法诊断店铺，可以让运营事半功倍，能够更加清晰地观察到核心数据对问题的影响。例6-2：用Excel搭建具备自动刷新功能的杜邦分析模型。解：在Excel中可采用PowerPivot和数据透视表实现该模型。由于此例的数据日期存在重复值的情况，因此不能直接用事实表的日期字段作为日期表，一般在建模时会额外建立一张日历表，避免因为数据的重复导致模型出错。第一步：将数据导入到数据模型（PowerPivot）。打开工作簿“杜邦分析表源数据”，如图6-3所示。图6-3杜邦分析表源数据选中Excel中的数据后，选择PowerPivot选项卡中的【添加到数据模型】选项，如图6-4所示。图6-4将数据添加到数据模型操作界面如图6-5所示，在弹出的“创建表”对话框中，勾选【我的表具有标题】，单击【确定】按钮进入PowerPivot编辑器。同理导入日历表，日历表是日期连续且唯一的特殊维度表。如图6-6所示，将日历表导入PowerPivot后，在PowerPivot编辑器的【设计】选项卡中,选择【标记为日期表】选项。如图6-7所示,在【标记为日期表】选项的“下拉菜单中选择【标记为日期表】选项。图6-5“创建表”设置界面图6-6“标记为日期表”操作界面

图6-7“标记为日期表”操作菜单界面如图6-8所示，选择日期对应的字段名，注意此时选择的是日历表的统计日期。图6-8设置日期表日期字段界面第二步：建立关系模型。设置好日期表后，选择【主页】选项卡中的【关系图视图】选项，如图6-9所示，进入关系视图。图6-9“关系图视图”操作界面

如图6-10所示，在关系视图中将日历表和事实表的统计日期连接（单击鼠标左键选中事实表的【统计日期】拽到日历表的【统计日期】上方，松开鼠标即可）。

建立表关系后，如图6-11所示，选择【数据视图】选项回到数据视图。图6-10建立表关系

图6-11切换到数据视图的操作界面第三步：计算度量值。在度量值区域键入以下三个公式，创建度量值。①成交金额“=SUM([支付金额])”。②上个月的成交金额“=CALCULATE([成交金额],DATEADD(“日历表”[统计日期],-1,MONTH))”。③月增幅“=DIVIDE([成交金额]-[上个月的成交金额],[上个月的成交金额])”。结果如图6-12所示。第四步：插入数据透视表。计算度量值后，如图6-13所示，创建数据透视表，选中【数据透视表】作为度量值的展现载体。图6-12创建的度量值图6-13创建“数据透视表”操作界面将第三步计算的度量值添加到数据透视表的值域，如图6-14所示。第五步：插入日程表。选中数据透视表，如图6-15所示，在【数据透视表工具】中的【分析】选项卡选择【插入日程表】选项，单击【插入日程表】。图6-14数据透视表字段设置图6-15创建“日程表”操作界面在选择切片器字段时，如右图6-16所示，切换到全部选项卡，勾选【日历表】的【统计日期】字段，单击【确定】按钮。如图6-17所示，设置日程表后，就可以通过日程表控制统计的月份，分析时间数据的变化。图6-16创建切片器选择字段界面图6-17日程表效果重复第三步和第四步计算相关度量值和插入数据透视表操作，即可完成杜邦分析模型的构建。相关性分析法诊断PARTONE相关性分析法诊断店铺最难的地方在于时间宽度的选择，要选择数据持续变化的时间段，因此相关性分析法具有滞后性，适合在发生问题后，对问题进行研究。例6-3：表6-3是某店铺的相关数据，该店铺流量（访客数）持续下降，通过数据找到问题并加以优化，数据采集自生意参谋“取数”板块，按天作为粒度下载文件。解：按2.2.9节的步骤创建相关矩阵，如表6-4所示，与访客数的相关系数大于0.7的有：支付金额、支付买家数、支付子订单数、老访客数、新访客数、直通车消耗、正面评价数。其中支付相关的数据和访客数有算术关系，可忽略不看，重点关注新访客数，二者相关性高达0.99，