数据采集与处理 课件 项目5-7 产品数据采集 - 数据视觉化呈现

《数据采集与处理》产品数据采集项目五CONTENT目录任务一产品数据任务二产品行业数据采集任务三产品运营数据采集学习目标知识目标技能目标1.了解产品数据的含义；2.明确产品数据的类型；3.熟知产品数据采集的渠道；4.了解产品数据的价值和产品数据分析的主要内容。1.能够进行产品行业数据采集；2.能够进行产品运营数据采集。任务一产品数据任务一产品数据认识产品数据认识电子商务产品产品是为了满足市场需求，被提供到市场供客户消费和使用的任何有形或无形的交易物。电子商务产品特指为满足网上购物客户需求，在互联网上进行交易的产品，该产品通常是实体产品，比如服装、鞋帽等；也可以是虚拟产品，比如购物券、储值卡等；还可以是服务类产品，比如导游服务、代驾服务等。任务一产品数据认识产品数据产品行业数据产品运营数据产品数据任务一产品数据产品行业数据产品搜索指数数据产品交易指数数据任务一产品数据产品搜索指数数据是客户搜索产品关键词时外在展现的数据，能够反映关键词的搜索热度，搜索指数越高代表客户对该关键词的接受程度越高，搜索指数越低代表客户对该关键词的接受程度越低。搜索指数数据是根据搜索频次等因素综合得出的数值，与实际搜索次数不同。任务一产品数据产品交易指数数据是产品整体交易金额指数化的数据，与实际交易金额不同，能够反映产品的交易热度，交易指数越高产品热度越高，交易指数越低产品热度越低。任务一产品数据产品运营数据产品销售数据产品能力数据包括产品获客能力数据和产品盈利能力数据，能够反映产品是否畅销，是否能够为企业创造利润等情况。围绕产品SKU的数据，通过SKU数据，企业可以了解产品的库存和销售状况。任务一产品数据产品数据采集的渠道指数类数据采集渠道任务一产品数据平台类数据采集渠道产品数据还可以通过平台类采集渠道获取，尤其是产品行业交易指数数据采集和运营数据采集时，大部分数据都是通过平台类渠道获取到的。任务一产品数据产品数据的价值产品选择要符合客户的需求，通过对产品数据进行采集与分析，客户能够了解产品销售与客户需求的变化情况和规律，并依此制定或优化产品策略。1、优化产品策略充足的产品数据是企业产品数据化管理的基础和前提，产品在销售过程中，需要数据化管理，否则容易出现产品丢失、账务错误等问题，通过产品数据库的建立和使用，能够帮助企业加强产品信息的记录与传递。3.加强产品数据化管理产品数据的价值任务二产品行业数据采集任务二产品行业数据采集产品搜索指数数据采集步骤1：确定数据采集渠道百度是全球最大的搜索引擎，提供的产品搜索指数依据百度搜索而来，得到的指数数据可参考度校高，因此小刘选择百度搜索作为此次产品搜索指数数据采集的渠道。步骤2：确定要采集的关键词确定要采集的关键词需要结合企业产品所属的领域、品类、具体产品等而定。“北京特产专营店”售卖的是北京特产，因此选择“北京特产”作为关键词之一，此外，还选取了2020年2月销量比较好的“稻香村糕点”、“全聚德烤鸭”、“北京糖葫芦”作为关键词。任务二产品行业数据采集步骤3：确定采集时间范围确定采集时间范围，需要围绕产品搜索指数数据采集目标进行，小刘这里将采集时间设置为一个月，具体时间范围是2020年2月1日到2020年2月29日。步骤4：采集数据

1：打开百度指数网页（）2：登录或注册百度指数。点击右上角“登录”或“注册”按钮，完成百度指数登录任务二产品行业数据采集3：搜索关键词。依次搜索关键词“北京特产”、“稻香村糕点”、“全聚德烤鸭”、“北京糖葫芦”。根据需要依次完成时间段设置、区域设置、PC+移动端设置。任务二产品行业数据采集采集产品关键词搜索指数数据。得到“全聚德烤鸭”关键词搜索指数，将数据移动到某个时间，得到该时间下的搜索指数。同时在“搜索指数概览”中，可以得到“全聚德烤鸭”关键词的均值、同比环比增长数值等采集产品关键词人群画像数据。点击页面上方的“人群画像”按钮。在页面右上角完成时间设置，得到“全聚德烤鸭”关键词的人群属性数据任务二产品行业数据采集采集产品关键词需求图谱数据。点击页面上方的“需求图谱”按钮。得到“全聚德烤鸭”关键词需求图谱数据，拖动下方的箭头按钮，可以调整时间段。在该页面可以采集到与“全聚德烤鸭”和“北京特产”相关的关键词搜索强弱和热度数据任务二产品行业数据采集产品交易指数数据采集步骤1：确定数据采集渠道产品交易指数一般会选用平台类的渠道进行数据采集，因为“北京特产专营店”是一家淘宝店铺，因此小刘选择采用天猫的生意参谋作为此次产品交易数据的采集渠道。步骤2：确定采集时间范围产品交易指数数据采集的时间范围，需要围绕产品交易指数数据采集的目标确定。与搜索指数数据采集的时间范围一致，小刘这里将采集时间也设置为一周，具体时间范围是2020年3月2日到2020年3月8日。任务二产品行业数据采集步骤3：产品行业交易指数数据采集。登录生意参谋，点击“市场”按钮1：采集行业趋势交易指数数据。进入“市场大盘任务二产品行业数据采集2：采集市场排行交易指数数据。进入“市场排行分别点击“店铺”和“商品”按钮，得到店铺市场排行交易指数数据与商品市场排行交易数据任务三产品运营数据采集任务三产品运营数据采集产品销售数据采集步骤1：确定数据采集指标产品销售数据采集的核心指标包括单品的支付金额、支付件数、支付转化率、下单转化率、详情页跳出率，以及单品SKU销售数据，如加购件数、支付金额、支付件数、支付买家数、下单件数、下单买家数、价格、当前库存等。步骤2：确定数据采集渠道常用的数据来源渠道有电子商务网站、店铺后台或平台提供的数据工具、政府部门、机构协会、媒体、权威网站数据机构、电子商务平台、指数工具等。任务三产品运营数据采集步骤3：确定数据采集工具目前市面上有数以百计的数据采集工具，其功能、用途、使用难易程度各异，用户需根据自身的不同情况，结合各数据采集器的适用范围、功能及呈现的数据类型进行判断选择。“北京特产专营店”作为淘宝网店，小刘选择了专为淘宝、天猫商家打造的数据分析工具——生意参谋作为此次的数据采集工具。步骤4：采集数据1：打开并登陆生意参谋（/）任务三产品运营数据采集2：进入“品类”板块，打开“商品360”页面3：在搜索栏中输入商品的标题、ID、URL或者货号，然后搜索进入该商品的销售详情页任务三产品运营数据采集在“核心概况”栏目下，手工摘录或者点击下载，采集该产品的销售及转化数据。在“SKU销售详情”栏目下，手工摘录或下载该单品各SKU的信息，付费用户可以选取更多指标任务三产品运营数据采集4：数据检查。数据采集完成后需要进行数据的检查，确保数据完整、准确、规范。下载的数据注意文件是否完整，是否能够正常打开，有无乱码情况；摘录数据时注意页面翻页，避免部分数据缺失。任务三产品运营数据采集产品能力数据采集步骤1：确定数据采集指标用来衡量产品为店铺获取客户的能力，主要指标包括点击量、收藏量和重复购买率等。产品获客能力用来衡量产品为店铺获取利润的能力，主要指标包括投入产出比、毛利率等。产品盈利能力产品能力任务三产品运营数据采集重复购买率=重复购买客户数量÷客户总数量×100%毛利率=（销售收入-销售成本）÷销售收入×100%通过公式拆解，小刘针对店铺推广产品“冰糖葫芦500g多口味装老北京特产小吃”最终确定了以下指标：点击量、收藏量、客户购买频次、客户数量、投入产出比、支付金额、商品采购价格、推广费用。任务三产品运营数据采集步骤2：确定数据采集工具指标数据一方面产生于产品运营过程，通过站点后台追踪记录或借助第三方采集工具即可获取，如点击量、收藏量、投入产出比、支付金额、推广费用。指标数据来源于企业的ERP软件、进价表等，通过下载导出或复制粘贴即可获取，如采购成本。还有一些间接获取的指标数据，如客户购买频次、客户数量，通过站点后台追踪记录或借助第三方采集工具得到订单表，然后统计得出。任务三产品运营数据采集步骤3：采集数据1：打开并登陆淘宝，进入千牛卖家中心，然后在“营销中心”板块，选择“我要推广”，点击“淘宝/天猫直通车”进入直通车页面任务三产品运营数据采集2：选择“报表”板块，点击对应推广中的宝贝，打开“更多数据”，勾选需要展示的指标选择需要展示的指标任务三产品运营数据采集3：有选择的摘录相关数据采集数据任务三产品运营数据采集4：在千牛卖家中心的“交易管理”中，导出订单报表，用来统计客户购买频次、客户数量导出订单报表5：从企业的进价表中获取商品采购价格。6：数据整理并检查。谢谢观看《数据采集与处理》数据分类与处理项目六CONTENT目录任务一数据分类与处理认知任务二数据分类统计任务三数据处理任务四数据计算学习目标知识目标技能目标1.了解数据分类与处理的作用和原则；2.熟悉Excel中数据分类统计的方法；3.熟悉数据处理的步骤及方法；4.了解电子商务数据计算的常用方法。1.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；2.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；3.能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。任务一数据分类与处理认知任务一数据分类与处理认知

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

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，实现深度挖掘数据分类与处理的作用任务一数据分类与处理认知客观性原则

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。数据分类与处理的原则任务一数据分类与处理认知针对性原则

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。任务一数据分类与处理认知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。数据清洗将数据表中多余、重复的数据筛选出来并删除，将缺失、不完整的数据补充填补，将内容、格式错误的数据纠正或剔除的操作行为。数据转化对数据的格式或结构进行转换。数据排序按照一定的规则将数据排列。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。数据分类与处理的方法任务二数据分类统计任务二数据分类统计数据透视表分类汇总函数合并计算任务二数据分类统计分类汇总

“分类汇总”是对特定类别下的特定信息进行汇总，其步骤是先分类，后汇总，因此汇总前必须先对汇总的数据进行排序。

在“数据”选项卡下的“分级显示”功能组中单击“分类汇总”按钮，打开“分类汇总”对话框，选择“分类字段”、“汇总方式”和“汇总项”。任务二数据分类统计左侧分级显示列表，点击即可显示或隐藏数据明细。分类汇总结果当需要对多个字段同时进行分类汇总，以达到用不同条件对数据进行汇总的目的时，可以选择使用嵌套分类汇总，即在一个已经进行了分类汇总的工作表中继续创建其他分类汇总。嵌套分类汇总任务二数据分类统计合并计算

“合并计算”在Excel2016版本中位于“数据”选项卡下“数据工具”功能组中，其功能是对多个分散的数据进行汇总计算。“合并计算”能够帮助用户将特定单元格区域中的数据，按照项目的匹配，对同类数据进行汇总。

选中数据区域外的单元格，为汇总结果指定存放位置，点击“合并计算”按钮，在打开的“合并计算”对话框中，选择所需的“函数”，指定引用位置，单击“添加”按钮，多个表格合并计算时，需要多次添加，然后在标签位置对“首行”和“最左列”打勾，以便显示标签行和标签列。任务二数据分类统计“合并计算”结果任务二数据分类统计函数

函数是Excel预先定义好的特殊公式，在执行数据统计、数据计算、数据分析等任务中功能强大。函数通常是由函数名称、左括号、参数、半角逗号和右括号构成。格式SUMIF（range，criteria，sum_range）功能根据指定条件对若干单元格求和说明参数range用于条件判断的单元格区域，即求和的原始区域；参数criteria是进行累加的单元格应满足的条件，用于筛选哪些单元格满足求和条件，其形式可以为数字、表达式或文本；参数sum_range指求和的实际单元格，如果省略该参数，则直接对range中的单元格求和。函数SUMIF，即条件求和函数任务二数据分类统计输入函数函数计算结果该店铺无线端的流量来源主要有“付费流量”、“淘内免费”和“自主访问”三类，位于工作表中的C列，访客数位于E列。在H2单元格中输入公式=SUMIF(C:C,"付费流量",E:E)，表示计算C列中内容为“付费流量”对应于E列中的访客数之和。任务二数据分类统计数据透视表

数据透视表是一种交互式的表，是计算、汇总和分析数据的强大工具，它不但可以进行数据计算，还可以动态地改变版面布置，任意组合字段，而且在每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。任务二数据分类统计单击“确定”后，Excel自动创建一个空白的数据透视表框架，同时在其右侧展开“数据透视表字段列表”窗格。将需要汇总的字段拖动至相应的“筛选器”、“行”、“列”、“值”区域，生成报表。2如需修改值汇总方式，可单击数值汇总区域中需要调整的字段，选择“值字段设置”命令，然后根据需求进行更改任务三数据处理任务三数据处理数据清洗将数据表中多余、重复的数据筛选出来并删除，将缺失、不完整的数据填补，将内容、格式错误的数据纠正或剔除的操作行为。缺失值清洗逻辑错误清洗无价值数据清洗格式内容清洗重复数据清洗数据集中某个或某些属性的值是不完整的由于系统导出渠道或人为输入习惯的原因，整合而来的原始数据往往不能做到格式统一，内容上也容易出现空格违反逻辑规律的要求和逻辑规则而产生的错误，一般使用逻辑推理就可以发现问题。数据被重复、多次记录。重复数据会影响数据处理结果的正确性，从而导致数据分析出现偏差，因此需要将其删除。对本次数据统计或数据分析没有产生作用的数据，直接删除对应的字段即可。任务三数据处理缺失值清洗步骤1：打开原始数据表格，选中数据区域，在“开始”选项卡下的“编辑”功能组中单击“查找和选择”按钮，点击“定位条件”命令，在弹出的“定位条件”对话框中，选中“空值”，点击“确定”后，所有的空值即可被一次性选中任务三数据处理步骤2：定位到空白值后，直接输入需要补充的内容，按“Ctrl+Enter”快捷键，进行批量填充，根据计算公式：下单转化率=下单买家数/访客数，在G6单元格中输入公式“=F6/E6”，然后按“Ctrl+Enter”进行批量计算。任务三数据处理格式内容清洗“支付转化率”列包含了百分比和小数两种形式，“流量来源”列的字符中间存在空格，需要将其修正，具体操作如下。任务三数据处理步骤1：选中“支付转化率”整列，右键打开弹出式菜单，点击“设置单元格格式”选项，在弹出的“设置单元格格式”对话框中，选择“数字”选项卡，点击“百分比”设置小数位数为2。点击“确定”完成任务三数据处理步骤2：“流量来源”列数据中的空格可以使用“替换”一次性批量去除。选中数据区域，在“开始”选项卡下的“编辑”功能组中单击“查找和选择”按钮，点击“替换”命令，“查找内容”输入一个空格，“替换为”则不输入任何内容，点击“全部替换”即可全部删除表格中的空格。任务三数据处理逻辑错误清洗数据不合理如客户年龄500岁，或者消费金额为-100元，明显不符合客观事实数据自相矛盾如客户的出生年份是1980年，但年龄却显示18岁数据不符合规则如限购1件的商品，客户的购买数量却为3数据逻辑错误种类任务三数据处理北京特产专营店上新一款茯苓饼，并推出优惠试吃活动，每人限购1件。下图是其运营人员导出的该商品订单表，下面将以表中数据为例，进行数据逻辑错误检查。任务三数据处理步骤1：由于该商品限购1件，因此需要将“购买数量”大于1的记录标注出来。选中“购买数量”列，选择“开始”选项卡——“样式”功能组——“条件格式”——“突出显示单元格规格”——“大于”，在弹出的“大于”对话框中，填入数值“1”，点击“确定”即可将错误数据标注出来。任务三数据处理步骤2：尽管用户在付款时可能会使用优惠券或红包，但支付金额仍不会为负，因此，条件格式选择“小于”即可将“支付金额”列的错误数据标注出来。任务三数据处理步骤3：除此之外，“签收时间”应晚于“订单创建时间”，否则该条记录便属于异常。选中“签收时间”列，选择“开始”选项卡——“样式”功能组——“条件格式”——“突出显示单元格规格”——“其他规则”，在弹出的“新建格式规则”中，规则类型选择“使用公式确定要设置格式的单元格”，编辑规则为“=L1<I1”，设置格式为背景色蓝色，点击“确定”即可将错误数据标注出来。任务三数据处理重复数据清洗步骤1：选中工作表中的数据区域，在“数据”选项卡下的“数据工具”功能组中，单击“删除重复项”，在弹出的“删除重复项”对话框中，选择要删除的列，默认情况下所有列同时选中，否则会产生误删任务三数据处理步骤2：单击“确定”按钮完成重复项删除，Excel将显示一条消息，指出有多少重复值被删除，多少唯一值被保留。任务三数据处理数据转化对数据的格式或结构进行转换，是数据处理的前期准备。数据转化包括数据表的行列互换、文本数据提炼等。数据表的行列互换步骤1：打开Excel数据表，选中目标内容，按住“Ctrl+C”组合键进行复制任务三数据处理步骤2：选中要进行数据复制的单元格，点击“开始”选项卡，在“剪贴板”功能组中单击“粘贴”——“转置”按钮，即可让选中的内容进行行列互换，得到新数据表还可以使用键盘快捷方式，按“Ctrl+Alt+V”快捷键会弹出对话框，勾选“转置”复选框，即可实现转置粘贴。任务三数据处理文本数据提炼在导入文本数据时，有时多项数据会显示在同一单元格中，需要对数据进行提炼，使相同属性的数据位于同一列中。文本数据的提炼涉及到文本函数的运用LEFT函数，用于获取字符串左边指定个数的字符EFT函数的语法为：=LEFT(text,[num_chars])，其中text为要取得给定值的文本数据源，num_chars表示需要从左开始算提取几个字符数，其中每个字符按1计数。任务三数据处理RIGHT函数，用于获取字符串右边指定个数的字符RIGHT函数的语法为：=RIGHT(text,[num_chars])，其中text为要取得给定值的文本数据源，num_chars表示需要从右开始算提取几个字符数，其中每个字符按1计数。MID函数，用于获取字符串从指定位置开始指定个数的字符MID函数的语法为：=MID(text,start_num,num_chars)，其中text为要取得给定值的文本数据源，start_num表示指定从第几位开始提取，num_chars表示需要从指定位置开始算提取几个字符数，其中每个字符按1计数。任务三数据处理现需要对数据表中的客户姓名、电话、商品口味等信息分别进行提炼步骤1：现要将表格中的客户姓名提炼出来，可以使用LEFT函数，选定客户姓名要放置的单元格，随后点击插入函数“fx”，选择文本函数，从中选取LEFT函数，随后分别输入文本源和数值，如提取A1单元格中，从左开始的7个字符数，点击“确定”，完成姓名提取，如图任务三数据处理步骤2：接下来完成电话号码的提炼，选取文本函数中的MID函数，如图6-33所示，电话号码是从第8位字符开始的，需要提取11位字符，输入参数，点击确定，即可完成电话号码的提炼。任务三数据处理步骤3：提取商品口味，选取文本函数中的RIGHT函数，订单号为从右开始的6个字符，输入函数参数，点击确定，即可完成商品口味的提炼任务三数据处理数据类型的转换数值转字符在Excel输入数据的时候，会默认使用数值型数据，若是数字太长，会变成科学计数法，不利于查看数据任务三数据处理步骤1：在Excel中打开数据表，选择要转换的数字所在的单元格，随后单击“数据”选项卡中的“分列”按钮，在文本分列向导中，使用默认设置，连续点击下一步，完成第1步和第2步的设置。步骤2：进入文本分列向导第3步，单击“列数据格式”下的文本，点击“完成”即可完成设置步骤3：设置完成后，返回Excel数据表，数据前有小三角符号，代表已转换成功。任务三数据处理字符转数值在进行数据统计时，有时获取的原始数据是以文本字符形式展现的。虽然不影响数据展现，但无法进行计算。任务三数据处理将文本字符转换为数值有两种方法，第一种参考数值转文本字符的方法，但在第三步选择“列数据格式”时，勾选“常规”，点击“完成”即可完成转换直接选中要转换的数据列，点击数据列前出现的提醒符号，在给出的选项中点击“转换为数据”，即可将文本型字符转换为数值任务三数据处理文本日期转标准日期在某些统计数据列表中，日期是以文本形式展现的，不是标准日期步骤1：在Excel中打开数据列表，选中为文本格式的日期信息，随后单击“数据”选项卡中的“分列”，在文本分列向导中，使用默认设置，连续点击下一步，完成第1步和第2步的设置，进入第3步后，在列数据格式选择“日期”，在其下拉列表中选择“YMD”选项。点击“完成”后，即可完成标准日期的转换任务三数据处理步骤2：转换后的月份和日期都是单数显示，想要转换成双数，可以打开“设置单元格格式”对话框，在设置页面选择分类为“自定义”，右面的类型设置为“yyyy-mm-dd”，设置完成后点击“确定”按钮，即可完成日期双数的设置。任务三数据处理数据排序简单排序简单排序高级排序自定义排序针对单列数据进行的快速排序，即只有一个关键字段。图是北京特产专营店2月份的无线端流量结构月报，下面将以表中数据为例，采用从高到低的方式，快速找到带来访客数最多的流量来源明细。任务三数据处理点击“访客数”列的任一单元格，在“数据”选项卡下的“排序和筛选”功能组中单击“降序”按钮，即可完成排序，得到该网店无线端推广的效果排行，如图6-49所示。从表中数据可以得出，手淘搜索引流效果最好。任务三数据处理高级排序针对多列数据进行的多重排序，即排序条件包含多个关键字段。以图所示的数据为例，“访客数”从高到低排列后，发现有几条记录的访客数是相同的在这种情况下，引入第二关键字。即修改“北京特产专营店2月份无线端流量结构月报”的排序条件为：按“访客数”降序排列，在“访客数”相同的情况下按“下单买家数”降序排列任务三数据处理步骤1：在“排序”对话框中，“主要关键字”选择“访客数”，“排序依据”选择“数值”，“次序”选择“降序”。步骤2：单击“添加条件”按钮，新增次要关键字，设置参数为“下单买家数”、“数值”、“降序”，排序结果如图。任务三数据处理自定义排序在进行自定义排序时，必须先建立需要排序的自定义序列项目，然后才能根据设置的自定义序列对表格进行排序。下面以图中数据表为例，对其流量来源按照“淘内免费”-“付费流量”-“自主访问”进行排序任务三数据处理步骤1：选择“文件”选项卡下的“选项”命令，弹出“Excel选项”对话框，在“高级”标签下，找到“常规”栏目，单击“编辑自定义列表”按钮。步骤2：在弹出的“自定义序列”对话框中，输入序列，单击“添加”按钮，将其添加到自定义序列中，点击“确定”按钮完成。任务三数据处理步骤3：返回Excel文档中，在“数据”选项卡下的“排序和筛选”功能组中单击“降序”按钮，弹出“排序”对话框，“主要关键字”选择“流量来源”，“排序依据”选择“数值”，“次序”选择“自定义序列”。任务三数据处理步骤4：在弹出的“自定义序列”对话框中，选择已经定义好的序列。步骤5：单击“确定”按钮，完成自定义排序。任务四数据计算任务四数据计算常规计算公式计算与函数计算？利用公式完成数据计算利用函数完成数据计算任务四数据计算日期计算提取日期信息并计算、计算日期间相差天数提取日期信息并计算TODAY函数函数格式：TODAY()函数功能：返回日期格式的当前日期，该函数不需要参数。YEAR函数函数格式：YEAR(serial_number)函数功能：返回某个日期中所对应的年份，它的返回值为1900～9999之间的整数。参数说明：serial_number是一个日期值。任务四数据计算MONTH函数函数格式：MONTH(serial_number)函数功能：返回某个日期中所对应的月份，它的返回值是介于1（一月）到12（十二月）之间的整数。参数说明：serial_number是一个日期值。DAY函数函数格式：DAY(serial_number)函数功能：返回某个日期中所对应的天数，它的返回值是介于1到31之间的整数。参数说明：serial_number是一个日期值。任务四数据计算利用DATEDIF函数计算日期差值函数格式：DATEDIF(date1,date2,code)函数功能：用于计算两个日期之间相差的年数、月数或天数。参数说明：date1表示起始日期；date2表示结束日期；code表示要返回两个日期的参数代码：Y表示两个日期相差的年数，M表示两个日期相差的总月数，D表示两个日期相差的总天数，YM表示两个日期一年内相差的月数，YD表示两个日期一年内相差天数，MD表示两个日期一个月内相差的天数。任务四数据计算加权计算“加权”是指“乘以权重”，即“乘以系数”的意思。加权计算通过SUMPRODUCT函数实现。函数格式：SUMPRODUCT（array1,array2,array3,...）函数功能：返回相应数组或区域乘积的和。参数说明：array1,array2,array3,...为2到255个数组，其相应元素需要进行相乘并求和。谢谢观看《数据采集与处理》数据视觉化呈现项目七CONTENT目录任务一数据可视化认知任务二数据报表制作任务三数据图表制作学习目标知识目标技能目标1.了解数据可视化的内涵；2.明确不同类型图表的适用场景；3.明确数据的不同关系；4.熟悉报表的不同类型。1.能够根据数据关系选择合适的图表；2.掌握各类报表制作的流程和要点；3.能够根据分析目标完成各类型报表的制作；4.掌握图表制作的要点，并能够结合图表完成数据分析。任务一数据可视化认知堆积柱形图、百分比堆积柱形图、瀑布图、直方图任务一数据可视化认知区分柱形图区分不同类型的图表适用场景：柱形图适用于展示二维数据集，但只有一个维度需要比较。文本维度/时间维度通常作为X轴，数值型维度作为Y轴。用于显示特定时间内的数据变化或显示各分类项目之间的比较情况，也可以用来反映时间趋势。堆积条形图百分比堆积条形图任务一数据可视化认知区分条形图适用场景：常用于类别标签过长或较多的情况，与柱形图相比，条形图更适合于展现排名。区分折线图适用场景：折线图适合二维的大数据集，还适合分析多组数据随时间变化的相互作用和相互影响。与柱形图不同，折线图更加强调数据起伏变化的波动趋势。任务一数据可视化认知区分饼图适用场景：适用于单维度多项数据占总数据比重情况对比，使用饼图时需要注意选取的数值应没有负值和零值。区分散点图适用场景：通常用于反映数据之间的相关性和分布特征，例如展示某网店在不同产品上投入的推广费用和销售额等。任务一数据可视化认知区分气泡图适用场景：适用于展示三维数据之间的关系，由于视觉很难分辨气泡大小的差异，一般会在气泡上添加第三个变量的数值作为数据标签。区分雷达图适用场景：适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，主要用来了解各项数据指标的变动情况及其好坏趋向。任务一数据可视化认知根据数据的关系选择图表展现不同类别数据相对于总体的占比情况展示各数值范围内分别包含了多少项目展示不同项目、类别间数据的比较情况，分成不同的场景主要查看两个变量之间是否表达出所要证明的模式关系一种时间序列关系，展示数据如何随着时间的变化而变化任务二数据报表制作任务二数据报表制作区分数据报表类别步骤1：明确日常数据报表分类日报表周报表月报表任务二数据报表制作步骤2：明确专项数据报表分类市场报表需要呈现行业市场容量，因市场容量决定了自身企业发展的天花板，此外，还需要呈现行业增长率、市场需求数据、竞争数据等。产品报表围绕相关产品的各类数据，如搜索指数、交易指数、详情页跳出率等。运营报表数据来源于电商企业，需要综合呈现店铺数据、推广数据、流量数据、交易数据、服务数据、客户行为数据、物流数据等。分类任务二数据报表制作日常数据报表制作步骤1：明确数据报表制作的需求小王目前负责“北京特产专营店”的运营工作，现需要制作常规日报表，记录网店每日的数据变化运营初期这个阶段的重要任务是积累数据，协助找准运营方向，小王计划报表中重点体现店铺整体数据和转化数据。统计日期为2019/2/1-2019/2/28。任务二数据报表制作步骤2：进行报表数据指标的选择访客数浏览量跳失率平均停留时长步骤3：搭建报表框架因该报表需要展现的数据指标众多，小王计划搭建列表式报表，随后小王在Excel中完成报表框架的搭建。任务二数据报表制作步骤4：进行数据的采集去网店所在的电商平台采集每日数据，小王进入生意参谋，点击流量，选择周期为1天，就可采集2019/2/1的各类数据。任务二数据报表制作步骤5：数据填充报表数据填充将采集的数据填充至报表中任务二数据报表制作步骤6：数据分析小王继续统计2019/2/2的各项数据，并且计算其中关键数据的环比增长率，如跳失率、支付转化率、客单价等，分析是否存在异常。环比增长率=(本期数-上期数)÷上期数×100%在表格中输入需要计算的字段名，并完成环比增长率的计算。任务二数据报表制作通过计算的环比增长率可知，2019/2/1的跳失率相较于2019/2/2是增长的，需要找出跳失率高的原因并进行改善。（1）主图整体展现效果不好，优化主图；（2）商品价格设置过高，导致店铺有流量引入但跳失率高，需要对商品价格进行调整；（3）商品详情页粗糙，商品卖点展现不够全面，没有凸显商品优势，吸引力不足，优化商品详情页。任务二数据报表制作专项数据报表制作经过一年多的运营，“北京特产专营店”逐渐步入正轨，并在2019年10月、2019年11月开通了直通车推广，直通车推广活动结束后，领导安排小王统计这两个月的直通车推广数据，形成专项活动数据报表，以便分析推广效果，并且可为之后活动的开展提供参考依据。步骤1：明确数据报表制作的需求创建专项活动数据报表的目的是分析直通车推广效果。任务二数据报表制作步骤4：进行数据的采集与填充小王进入千牛卖家工作台，点击营销中心，进入直通车页面，采集10月、11月的推广数据，并填充至报表中。任务二数据报表制作步骤5：数据分析与报表美化小王分别计算各个推广指标的环比增长率，并使用突出显示标记其中的异常数据1