《电子商务数据分析基础》模块3 数据分类与处理.pptx
电子商务数据分析基础模块三 数据分类与处理 CONTENT目录单元一 认识数据分类与处理单元二 分类统计单元三 数据处理单元四 数据计算 学习目标知识目标技能目标素养目标了解数据分类与处理的作用和原则掌握数据分类统计的常用方法熟悉数据清洗的内容了解电子商务数据计算的常用方法能够采用Excel分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序能够使用公式对电子商务运营数据进行计算具备良好的创新意识，在数据处理和数据计算中创造性地使用更多便捷方法培养批判性思维能力，在数据处理和数据计算中学会总结反思具备遵守《中华人民共和国反不正当竞争法》《网络交易监督管理办法》等相关法律法规及平台规则的职业操守 知识导图 单元一 认识数据分类与处理 引导案例随着电子商务逐渐发展成熟，数据已经成为未来商业发展的“利器”，利用数据分类与处理提取有用信息，指导运营决策将会成为商家的必备技能。某网上眼镜专营店在运营期间，非常注重利用行业数据来挖掘商品的卖点，例如颜色、材质、功能、品牌等。该商家先采集了网上综合排名前100名商家的数据，经过数据清洗后，筛选出5000条有效数据进行统计、计算和排序，得到了销量前5名的太阳镜的颜色及占比信息，如图3-1所示。序号镜框颜色销量/个占比镜片颜色销量/个占比组合颜色销量/个占比1黑色168833.80%黑色201840%黑黑132026.40%2金色89617.90%灰色61212%黑灰91418.30%3银色66713.30%绿色2415%黑绿4468.90%4枪色3216.40%茶色2405%茶茶3086.20%5茶色3026.00%蓝色1182%枪灰2296.00% 引导案例结合案例，思考并回答以下问题:(1)上述案例使用了哪些数据处理方法?(2)图3-1中各销量的占比是如何计算的?(3)试分析数据处理在数据分析中的作用。 单元一 认识数据分类与处理一、数据分类与处理的作用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。 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、加工、关联和聚合，一方面可以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单元一 认识数据分类与处理 数据本身是杂乱而无意义的，只有通过分类与处理，才能呈现出一定的规律性，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，提取到的有用信息就越丰富。3、发现规律，实现深度挖掘单元一 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单元一认识数据分类与处理 客观性原则坚持用数据说话，数据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深入。单元一 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和难易程度，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，由于数据的庞大、烦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。单元一 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单元一 认识数据分类与处理 单元一 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。数据清洗缺失值清洗、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。数据排序按照一定的规则对数据排列。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。 单元一 认识数据分类与处理1+X考证提要本单元需重点理解与掌握的内容（1）数据分类与处理的作用主要表现为：集中、系统地反映客观实际;确保数据的内容完善和格式统一;发现规律，实现深度挖掘。（2）数据分类与处理的原则包括：客观性原则、完整性原则、针对性原则、严谨性原则、便捷性原则。（3）常用的数据分类与处理的方法包括：分类统计、数据清洗、数据转化、数据排序、数据计算等。 版权声明本课件版权归属北京博导前程信息技术股份有限公司，仅允许
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