跨境电商数据分析与决策 课件 项目一 认识跨境电商数据分析

AICROSS-BORDERE-COMMERCESERIES项目一

认识跨境电商数据分析配套《跨境电商数据分析与决策》教材跨境电商数据分析与决策学习目标知识目标能够区分数据、信息和大数据的定义，理解它们之间的关系及其在跨境电商中的应用；

能够理解数据可视化的意义，掌握常见的数据可视化工具和技术；

能够明确跨境电商数据分析的主要目标，掌握数据分析的基本流程；

能够识别并解释跨境电商数据分析中的关键指标，如转化率、客单价、复购率等。技能目标能够从不同来源收集跨境电商相关数据，并对其进行初步的整理和清洗；

能够使用常见的数据可视化工具（如Excel、Tableau等）将数据转化为直观的图表。

素养目标能够从数据中发现潜在的业务问题和机会；

能够理解数据分析中的职业道德要求，具备数据安全意识，确保数据的隐私安全；

能够认识到数据分析领域的快速发展，具备持续学习的意识。

立德树人在人工智能时代，数据分析技术日新月异，从业者需要不断学习新知识、使用新工具。你了解哪些与人工智能相关的数据分析工具和技术？如何学习使用这些工具和技术？有哪些学习资源和途径？

知识导图01认识数据、信息与大数据活动1：数据、信息与大数据跨境电商平台每天都会产生海量的用户行为数据，这些数据在经过处理和分析后，能够为平台提供有价值的信息，帮助其优化运营策略。图1-1所示为某跨境电商平台的用户行为日志。请从中提取5种不同类型的数据，并说明其含义。请提炼出每个用户的平均会话时长，并解释该数据对跨境电商平台的意义。知识链接一、数据的定义数据（Data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的、未经加工的原始素材。数据可以是连续的，如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

二、信息与数据的区别信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。信息是加载于数据之上，对数据具体含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动、具体地表达出信息。数据是符号，是物理性的；信息是对数据进行加工处理之后所得到的对决策产生影响的数据，具有逻辑性和观念性。知识链接三、大数据（BigData）大数据又称巨量资料，是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：•Volume（大量）：数据规模巨大•Velocity（高速）：数据生成和处理速度快•Variety（多样）：数据类型多样•Value（低价值密度）：数据价值密度低，但整体价值巨大•Veracity（真实性）：数据质量和准确性至关重要活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

一、用户ID如图1-2所示，用户ID（UserID）是跨境电商平台为每个用户分配的唯一标识符。它用于区分不同的用户，帮助平台跟踪和记录每个用户的行为。例如，通过用户ID，平台可以分析某个用户的浏览历史、购买习惯等，从而为该用户提供个性化的服务和推荐。图1-2某跨境电商平台日志中的用户ID活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

二、时间戳如图1-3所示，时间戳（Timestamp）记录了用户行为发生的具体时间，它包括日期和时间，精确到秒。通过时间戳，平台可以分析用户行为的时间分布。例如，分析用户在一天中的哪个时间段最活跃，或者某个特定时间段内的用户行为模式。这对于优化平台的运营策略和用户体验非常重要。图1-3某跨境电商平台日志中的时间戳活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

三、商品ID如图1-4所示，商品ID（ProductID）是跨境电商平台为每个商品分配的唯一标识符，用于区分不同的商品。它在平台的运营和数据分析中具有重要作用，不仅能够帮助平台高效地管理商品和库存，还能够通过用户行为分析和市场分析，为平台的运营提供有力支持。图1-4某跨境电商平台日志中的商品ID活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

四、行为类型如图1-5所示，行为类型（ActionType）描述了用户在平台上的具体操作。图1-5某跨境电商平台日志中的行为类型活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

五、购买金额如图1-6所示，购买金额（PurchaseAmount）记录了用户购买商品时支付的金额。这个字段只有在行为类型为“Purchase”时才有效。购买金额可以帮助平台分析用户的消费行为，如计算平均购买金额、分析不同用户的消费能力等。这对于平台制定营销策略和优化商品定价非常重要。图1-6某跨境电商平台日志中的购买金额活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

以下是从跨境电商平台的用户行为日志中提炼出每个用户的平均会话时长的方法。首先，要理解会话时长是指用户在一次会话中的停留时间，通常是指从用户开始浏览页面到离开页面的时间。平均会话时长是指在一定时间内所有用户会话时长的平均值。其计算公式如下：​

然后，根据跨境电商平台的用户行为日志，统计出各个用户的会话时长，如图1-7所示图1-7各个用户的会话时长活动1：数据、信息与大数据【操作参考】

再将所有用户的会话时长加总，计算所有用户的平均会话时长，计算结果为150.3s，如图1-8所示。平均会话时长可以反映用户在平台上的参与度。较长的会话时长通常意味着用户对平台的内容感兴趣，体验良好。如果某些用户的会话时长较短，平台可以从页面加载速度、内容吸引力等方面分析原因，从而采取措施优化用户体验，提高用户留存率。图1-8所有用户的平均会话时长活动2：数据可视化一、数据可视化的作用数据可视化是使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据的过程。数据可视化可理解为通过可视表达提高人们处理数据的效率。1.快速理解数据数据可视化能够将复杂的数据以易于理解的方式呈现出来，帮助人们快速地把握数据的分布、趋势和关联性，并理解数据。2.提高决策效率通过数据可视化，人们可以更快地获取和理解数据，从而更快地做出决策，缩短决策时间，提高决策效率。3.增强数据可访问性数据可视化可以降低数据的复杂性和抽象性，使更多人能够轻松地访问和理解数据，扩大数据的可用范围4.支持多维度分析数据可视化可以展示数据的多维度特征，帮助用户从不同角度审视数据，更全面、准确地把握数据的特征和规律。活动2：数据可视化二、数据可视化的发展历程从早期的手工绘图到计算机辅助制图，再到如今的交互式可视化，数据可视化技术经历了从静态到动态、从单一到多维的发展过程。三、常用数据可视化工具•Excel：最常用的电子表格工具，内置丰富的图表类型•Tableau：专业的数据可视化软件，支持交互式仪表板•PowerBI：微软推出的商业智能工具•Python（Matplotlib/Seaborn/Plotly）：编程语言级别的可视化工具活动2：数据可视化【操作参考】一、Tableau界面简介认识工作界面Tableau的工作界面主要由菜单栏、工具栏、“数据/分析”窗格、“行”和“列”功能区、“页面”功能区、“筛选器”功能区、“标记”卡、“工作表”区、状态栏等组成，如图1-18所示。图1-18Tableau的工作界面活动2：数据可视化【操作参考】进入编辑界面点击图1-19中的箭头所指位置，即可进入Tableau的编辑界面。Tableau的编辑界面如图1-20所示。图1-19进入Tableau编辑界面的方式图1-20Tableau的编辑界面活动2：数据可视化【操作参考】3.认识度量和维度Tableau是一款强大的数据可视化工具，支持多种类型数据，以满足不同分析需求。如表1-1所示，Tableau中常见的4种类型数据包括文本（字符串）值、日期值、数字值、地理值。表1-1Tableau中常见的4种类型数据活动2：数据可视化【操作参考】二、连接数据源要使用Tableau进行数据可视化，首先需要连接数据源。Tableau支持多种数据源，包括Excel、CSV、关系型数据库等。1.连接Excel文件启动TableauDesktop，在开始页面的“连接”窗格的“到文件”类别下点击MicrosoftExcel，待弹出“打开”对话框，导航到Excel文件所在的文件夹，然后双击要连接的Excel文件，如图1-21所示。图1-21连接Excel文件的方式活动2：数据可视化【操作参考】2.连接Tableau工作簿如图1-22所示，在“连接”窗格选择“更多”选项，选择已有的Tableau工作簿。图1-22连接Tableau工作簿的方式活动2：数据可视化【操作参考】3.筛选数据为什么要筛选数据？因为使用全部数据进行分析，会影响Tableau的性能，可能会出现工作表响应迟缓等问题。筛选数据的方式有：连接数据时应用筛选器；连接数据源右上角“筛选器”中的添加按钮；对数据源应用筛选器。如图1-23所示，依次选择“数据”→“示例-超市”→“编辑数据源筛选器”。图1-23筛选数据的方式活动2：数据可视化【操作参考】三、创建可视化图表在连接数据后，Tableau会自动将数据字段分为维度和度量。维度通常是文本或日期等定性数据，而度量则是数值型数据。1.绘制条形图、折线图如图1-24所示，将维度字段（如“订单日期”）拖曳到“列”区域，将度量字段（如“销售额”）拖曳到“行”区域。在拖放字段后，Tableau会自动生成条形图。条形图展示了不同年份的销售额对比，每个竖条代表一个年份，竖条的高度表示销售额的大小。在工作表区域的左上角，可以看到图表类型的切换按钮。图中显示了条形图（BarChart）和折线图（LineChart）的图标。用户可以通过点击这些图标，选择所需的图表类型。图1-24在Tableau中绘制条形图和折线图的操作示例活动2：数据可视化【操作参考】2.通过拖动操作将时间维度细化到季度、月如图1-25所示，用户可以直接地了解在Tableau中如何通过拖动操作将时间维度细化到季度、月，从而更详细地分析数据的变化趋势。具体操作如下。在“数据”窗格中，找到时间字段（如“订单日期”），将时间字段拖放到“列”区域。此时，Tableau会默认以年为单位显示时间数据。在“列”区域，点击时间字段旁边的下拉箭头，选择“更多日期选项”。在弹出的对话框中，选择“季度”（Quarter），然后点击“确定”按钮。此时，时间数据将按季度显示，图表会根据季度变化展示数据趋势。在“列”区域，再次点击时间字段旁边的下拉箭头，选择“更多日期选项”。在弹出的对话框中，选择“月”（Month），然后点击“确定”按钮。此时，时间数据将按月显示，图表会根据月份变化展示数据趋势。图1-25在Tableau中细化时间维度的操作示例活动2：数据可视化【操作参考】3.绘制饼图在“数据”窗格中，找到度量字段“销售额”（Sales），将该字段拖放到“列”区域。找到维度字段“子类别”（ProductCategory），将该字段拖放到“行”区域。在“智能显示”窗格中，找到“饼图”并点击，如图1-26所示。如图1-27所示，为饼图设置子类别标签。将“子类别”字段分别拖放到“标记”卡中的“颜色”和“标签”选项，将“总计（销售额）”字段分别拖放到“标记”卡中的“角度”和“大小”选项。在“标记”卡中，点击“颜色”（Color）选项，选择合适的颜色方案。在“标记”卡中，点击“标签”（Label）选项，选择“显示标签”，这将在每个扇区上显示具体的数值或百分比，使图表更直观。图1-26在Tableau中绘制饼图的操作示例图1-27在Tableau中设置子类别标签的操作示例02跨境电商数据分析概述活动1：跨境电商数据分析的目标与流程【知识链接】一、跨境电商数据分析的目标1.发掘商业机会（1）索趋势分析（2）行业对比分析（3）地区对比分析2.优化店铺运营（1）掌握店铺运营现状（2）发现问题及原因（3）优化跨境运营活动1：跨境电商数据分析的目标与流程二、跨境电商数据分析的具体流程跨境电商数据分析的具体流程包括6个步骤：目标界定、数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化和撰写报告。1.目标界定（1）明确分析目标（2）预期效果2.数据收集（1）确定数据来源（2）整合数据3.数据处理（1）数据清洗（2）数据转换4.数据分析（1）选择分析工具（2）运用分析方法5.数据可视化（1）选择图表类型（2）设计图表6.撰写报告（1）总结分析过程（2）呈现分析结果（3）提出建议活动2：跨境电商数据分析的方法与工具【知识链接】一、跨境电商数据分析方法（一）描述性分析（二）