跨境电商数据分析与应用 课件全套 谢丹 模块1-6 跨境电商数据分析基础-跨境电商市场数据分析

跨境电商数据分析与应用AI+BI版项目1.1跨境电商数据分析基础知识一、跨境电商数据分析的概念与核心价值01跨境电商数据分析的概念02跨境电商数据分析的核心价值跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析的概念与核心价值项目1.1（一）跨境电商数据分析的概念项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析的概念与核心价值跨境电商数据分析是指依托统计学和数据挖掘技术，收集、整理、分析、可视化呈现跨境电商交易过程中产生的各类数据，挖掘数据背后蕴藏的规律、问题与机会，将数据转化为决策依据，最终实现跨境电商运营效率提升、成本降低、收益增长的一种数字化管理手段。（一）跨境电商数据分析的概念项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析的概念与核心价值来源不同数据来源更复杂难度不同难度更大实效性不同时效性要求更高跨境电商数据分析与国内的电商数据分析（二）跨境电商数据分析的核心价值项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析的概念与核心价值环节多链条长地域分散跨境电商模糊问题可量化（二）跨境电商数据分析的核心价值项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析的概念与核心价值精准营销风险管控提升运营效率优化选品二、跨境电商数据分析工具的对比与选择01跨境电商数据分析工具的分类02主流数据分析工具对比跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择项目1.1（一）跨境电商数据分析工具的分类项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择平台自带及第三方专业工具通用数据分析工具新一代智能分析工具（一）跨境电商数据分析工具的分类项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择平台自带工具各跨境电商平台后台面向入驻卖家开放的数据分析模块，能够自动统计店铺的核心运营数据，是新手卖家入门的首选工具。典型代表：

亚马逊卖家中心(SellerCentral)、速卖通生意参谋、Shopee/Lazada商家后台。第三方专业工具部分独立科技企业开发了第三方数据分析工具，弥补了平台自带数据分析工具在市场调研、竞品分析、关键词优化等功能短板，数据覆盖维度更丰富。典型代表：

卖家精灵、JungleScout、知虾数据、Helium10、GoogleAnalytics。💡运营建议：

新手入门首选平台自带工具，熟悉业务逻辑；进阶运营时，结合第三方专业工具进行深度数据分析与竞品调研，实现精细化运营。（一）跨境电商数据分析工具的分类项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择核心优势主要局限通用工具成本低廉灵活度高容易上手数据整合能力弱难以支撑海量数据无法自动更新深度分析能力不足（一）跨境电商数据分析工具的分类项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择新一代智能分析工具商业智能分析工具（BI）具备强大的数据处理、统计分析及可视化输出能力，可适配各类数据分析需求。人工智能技术（AI）在智能数据处理、自然语言分析、预测与决策辅助、流程自动化等方面，能够提供实时、高效、可靠的支持。（二）主流数据分析工具对比项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择类型典型工具核心功能适用场景优势不足平台自带工具及第三方专业工具亚马逊的业务报告各类运营数据的统计与分析亚马逊单店铺日常运营数据分析依托亚马逊官方数据源，数据精准、实时；免费开放，操作门槛低仅适配亚马逊平台；个性化设置偏少，无市场、竞品分析相关功能速卖通的生意参谋各类运营数据的统计分析、市场分析、搜索词分析和选词专家功能速卖通店铺日常运营数据分析，选品优化、单品推广优化依托速卖通官方数据源，操作难度低；支持市场洞察及选品优化仅适配速卖通平台；个性化设置少，复杂深度分析、高级功能需付费开通卖家精灵选品分析、竞品分析、关键词分析及库存测算亚马逊平台市场调研与选品分析数据覆盖广、更新快，插件使用便捷仅支持亚马逊平台；数据存在一定测算误差，完整功能需付费订阅GoogleAnalytics(GA)独立站流量来源及转化分析、用户行为画像搭建独立站流量统计、用户行为分析覆盖全球流量数据；用户行为与转化分析功能强，基础功能免费无法抓取平台店铺内部数据表1-1主流数据分析工具对比（二）主流数据分析工具对比项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择类型典型工具核心功能适用场景优势不足通用数据分析工具Excel、WPS表格数据整理、数值计算、各类图表制作数据体量较小、简单报表制作、平台数据导出后的二次加工入门简单易上手、灵活度高，可与主流电商平台导出数据兼容海量数据运算易卡顿、易出错，协同操作难度大，高阶复杂运算的难度较高数跨境新一代智能分析工具数跨境BI各跨境电商平台的各类数据分析及可视化呈现跨境电商的多平台、多店铺卖家的全品类数据分析，海量数据处理、团队协作专业的跨境电商数据分析软件，性能强大，丰富的个性化分析功能，实现跨平台数据的接入与整合属于SaaS云端BI产品，需要稳定的网络环境，平台数据源需授权接入或人工导入PowerBI多平台数据接入、各类数据分析及可视化呈现多行业复杂数据的统一整合、大规模处理、团队协作支持各类常见数据源，入门门槛低，图表美观、交互性强，兼容性好无跨境平台官方直连通道；超大规模数据量加载迟缓、高阶复杂运算的难度较高续表1-1主流数据分析工具对比（二）主流数据分析工具对比项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析工具的对比与选择类型典型工具核心功能适用场景优势不足数跨境新一代智能分析工具DeepSeek复杂数据推理运算、跨境合规风险研判、代码生成、本地私有化部署数据推理分析、文本解读、私有化部署需求逻辑推理与数学能力极强，代码能力强，支持私有化部署交互偏学术、生硬，可视化能力弱，无跨境电商平台直连通道豆包多语言解析、自然语言交互、多模态实时对话文本内容分析，运营日常数据快速解读和业务问题答疑多语言能力强，交互友好、上手快，支持多模态问答推理能力较弱，数据处理规模有限，无跨境电商平台直连通道扣子零代码AI智能体搭建，工作流编排，知识库管理运营人员零代码搭建专属数据分析机器人操作简单，支持零代码或低代码开发，工作流引擎强大，插件丰富，团队协作便捷分析能力依赖接入大模型，自身无独立大模型续表1-1主流数据分析工具对比三、跨境电商数据采集与预处理方法01跨境电商数据采集02跨境电商数据预处理跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法项目1.1（一）跨境电商数据采集项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法跨境电商数据的主要采集渠道平台渠道第三方渠道手动采集（一）跨境电商数据采集项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法💡采集优势：

方法简单、准确性高、时效性强，是新手卖家的首选数据来源。店铺自身运营数据通过平台自带的数据分析工具直接导出，反映店铺真实经营状况销量各产品销售数量与金额流量访客数、浏览量、来源渠道订单订单量、客单价、退款率转化率访问到下单的转化比例客户客户画像、复购率、地区分布库存库存数量、周转率、预警平台公共数据平台提供的行业级数据，支持在线查看，部分可导出Excel热销产品平台爆款与趋势品关键词热度搜索量与竞争度类目排名品类销售排行平台渠道（一）跨境电商数据采集项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法03行业报告平台检索下载行业报告，提取市场数据、目标市场规模、消费趋势，部分需付费。01数据分析工具能直接抓取并导出Excel格式数据，获取竞品销量、关键词、市场趋势等数据。02网页采集工具具有可视化界面，无须编码，通过点选操作后能自动抓取网页公开数据。第三方渠道（一）跨境电商数据采集项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法适用场景数据体量较小、无法通过平台或工具自动采集如：客户咨询记录、售后反馈意见、物流破损记录操作要点提前设计采集表格，明确固定采集字段，安排专人负责记录，确保准确完整，避免遗漏手动采集（二）跨境电商数据预处理项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法采集到的原始数据，能直接用于分析吗？格式错误数据类型或格式不统一，日期、数值、文本混杂数值缺失部分字段为空，影响统计完整性与分析准确性数据异常存在录入错误、极端值或重复记录，干扰分析结论因此，必须进行数据预处理，确保数据准确、完整、可用。（二）跨境电商数据预处理项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法数据清洗处理缺失值、异常值和重复值，保证数据质量基础。数据转换统一格式、单位，字段拆分与合并，使数据规范一致。数据集成合并不同渠道、格式的数据，以关键字段关联到同一表格，方便进行综合分析。数据脱敏对涉及隐私、敏感的数据进行变形、隐藏、替换或加密处理，隐藏敏感信息，避免信息泄露，实现安全共享。跨境电商数据分析与应用AI+BI版谢谢观看跨境电商数据分析与应用AI+BI版项目1.2跨境电商AI+BI数据分析技术认知一、跨境电商数据分析中的AI技术01AI技术基本概念与内涵02AI的底层技术：机器学习03跨境电商数据分析中的AI工具与使用方法跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术项目1.2（一）AI技术基本概念与内涵数据采集与分析阶段

非结构化信息(文本、视频、图形)

多模态大模型

结构化数据利用AI处理跨境电商中产生的大量异构信息，将其统一转化为可直接用于业务逻辑的结构化资产。性能对比分析传统AI增强处理通量

多模态识别

预测精度

核心价值

数据预处理

复杂市场预测项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术（二）核心底层技术：机器学习

机器学习通过模拟人类学习行为，使计算机从数据中自动优化性能。在跨境电商领域，它被广泛应用于市场预测、价格调优和流量投放。

1.数据预处理核心概念与定义清洗、归一化异构/冗余数据应用价值快速、准确地完成高难度的洗数与对齐工作。

2.特征工程核心概念与定义构造、筛选和优化具有业务意义的特征，匹配算法模型。应用价值将“服务评分”等指标转换为模型可识别特征，降低人工成本。项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术3.计算机视觉（CV）依托算法自动识别、提取图像与视频数据。其核心价值在于将海量商品图片、营销视频等视觉信息转化为可计算的数据，为后续分析奠定基础。4.自然语言处理（NLP）处理人类交流语言及架构化指令。在多语种环境中发挥关键作用：多语种文本量化：将海外评论、客服对话等文本转化为可量化指标。智能问数能力：支持非技术背景人员通过口语查询数据，降低BI工具使用门槛。项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术（二）核心底层技术：机器学习

大语言模型(LLM)基于机器学习，通过大量数据训练而成的人工智能模型。

多模态大模型融合文字、图片、语音、视频，支持更复杂的素材理解与数据关联。

AI智能体(AIAgent)不仅能生成内容，还能深度融入实际业务流程，直接执行复杂任务并辅助管理者决策。业务自主执行能力对比核心效能LLM多模态Agent

业务人员

创意策划

决策者项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术（三）跨境电商数据分析中的AI工具与使用方法一、跨境电商数据分析中的BI技术01BI技术基本概念与内涵02BI的核心技术03BI在跨境电商数据分析中的应用定位跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术项目1.2（一）BI技术基本概念与内涵项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术可视化数据整合分层权限BI技术（二）BI的核心技术项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术ETL是指数据从业务系统中被Extract（抽取），Transform（转换），并Load（加载）到数据仓库的过程。01OLAP是指联机分析处理（OnlineAnalyticalProcessing，OLAP）也是BI数据分析的核心技术。02权限分配，可以实现数据看板和源数据分离，使用者仅能查看职责范围内的数据，保障数据安全与合规使用。03ETL可视化与权限OLAP

（二）BI的核心技术-ETL项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术

（二）BI的核心技术-OLAP项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术多维分组缓存复用排序汇总

（三）BI在跨境电商数据分析中的应用定位项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术1.跨境电商数据的快速应用BI技术低门槛、可视化、直观化，减少在技术操作环节耗费时间2.跨境电商全链路数据监控与辅助决策打通数据孤岛，实现数据随时取用、联动分析0102二、跨境电商数据分析中的AI+BI协同01AI在数据分析中的问题02AI+BI的互补与强化03跨境电商企业AI+BI数据决策流程跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的BI技术项目1.2

（一）AI在数据分析中的问题项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同AI数据分析的局限与相关风险安全性威胁AI幻觉算法黑箱记忆能力不足专业理解弱数据偏见

（一）AI在数据分析中的问题-安全性威胁项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同核心结论：安全威胁内外交织，隐私合规风险可能直接转化为法律与品牌损失。

（一）AI在数据分析中的问题-AI幻觉项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同核心结论：AI幻觉真假难辨，一旦混入运营决策，可能造成方向性误判与实质损失。

（一）AI在数据分析中的问题-算法黑箱项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同核心结论：算法黑箱导致结果不可解释、不可审计，预测稳定性难以保障。

（一）AI在数据分析中的问题-数据偏见项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同核心结论：脏数据被过度学习，偏见被放大，最终导致市场判断失真与决策偏差。

（一）AI在数据分析中的问题-专业理解弱项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同核心结论：通用AI缺乏专业理解力，指标与场景错配将直接导致经营分析失真。

（一）AI在数据分析中的问题-记忆能力不足项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同核心结论：记忆与存储能力不足，AI难以支撑长期趋势分析，数据结论易失真。

（一）AI在数据分析中的问题项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同知识拓展：

（二）BI工具与AI数据功能互补与优势强化项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同稳定性互补效率互补可控性互补风险互补

（二）跨境电商企业AI+BI数据决策流程项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同4.数据资产底座2.数据评估6.智能解读1.场景拆分3.分析执行5.智能问数跨境电商数据分析与应用AI+BI版谢谢观看跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验1.1数据分析基础环境搭建项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法实验卡片（编号实验1.1）：

实验难度：实验目的搭建数据分析的基础环境实验关键词数据导入、数据追加、项目创建、分析表创建实验步骤数5实验工具商业智能软件实验1.1数据分析基础环境搭建实验步骤01登录数跨境BI02导入数据表03追加数据跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法项目1.104创建项目05新建分析表数跨境BI数跨境BI是面向跨境电商行业打造的专业化数据分析工具，支持多跨境电商平台业务数据的个性化深度分析，支持零代码可视化操作模式，用户通过鼠标拖拽即可生成各类分析报表及可视化图表。项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法实验预备知识：步骤一：登录数跨境BI项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法进入数跨境BI官方网站免费注册账号。登陆账号后根据指引填写相关信息，即可进入数跨境BI。

步骤二：导入数据表项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法点击【数据连接】进入数据连接市场。点击【基础数据】分类下的【Excel表】，上传示例数据表“产品信息”。

步骤三：追加数据项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法在【数据连接】中点击【Excel表】，选择数据表“产品信息”，点击【添加】-【Excel】选项，在原始数据表尾部追加“追加产品信息”数据表。

步骤四：创建项目项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法进入【分析空间】，点击【新建项目】，选择已上传的“产品信息”数据表添加至项目中，点击“确定”完成创建。

步骤五：新建分析表项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法点击【项目】右侧的【编辑】进入项目，点击【新建】可新建分析表。完成全部图表后可点击【新建】按钮创建【仪表盘】或【故事板】。

项目1.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据采集与预处理方法实验观察与思考观察数跨境BI接入的跨境电商平台，填写你最熟悉的三个平台___________、__________、____________。数跨境BI定期采集跨境电商平台数据，对店铺运营有哪些积极作用？问题一问题二跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验1.2利用元提示工程实现AI规范化预处理实验步骤01输入需求02元提示校验03填写校验记录跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术项目1.2项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验卡片（编号实验1.2）：

实验难度：实验目的规范提示词保障数据处理精准性实验关键词元提示词工程

数据预处理实验步骤数3实验工具人工智能工具实验1.2利用元提示工程实现AI规范化预处理项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验预备知识：ICTMPRMPCoT上下文学习（少样本Few-Shot/零样本Zero-Shot）思维链，一句提示“一步步思考”结构化提示词，五段法-七段法（早期手写）自动化提示词：从手写提示词→自动生成提示词提示词发展元提示元提示：用于指导生成提示的提示词提示工程将自然语言表达转化为标准化、结构化提示词，并通过校验、修正，实现对大模型行为有效约束的过程。元提示工程设计项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验预备知识：需求梳理结构化提示词生成提示词校验与修正测试与执行步骤一：输入需求项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术打开任意AI工具，数据数据分析需求，有工具生成结构化提示词。

步骤二：元提示校验项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术对AI输出的结构化提示词进行初步人工校验，确认内容是否满足数据处理要求。

步骤三：填写校验记录项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术对结构化提示词内容进行校对，需要进行拆解，分开填入内容摘要，核对是否达到要求。

提示词拆解提示词部分显示内容摘要核对重点角色

目标

输入格式

处理规则

输出格式

约束条件

校验规则

校验结果

□结构完整

□格式规范

□逻辑正确

□可直接执行实验认知

项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验观察与思考在跨境电商数据分析中，对结构化提示词进行校验，是为了保证最终数据处理结果______（符合/不符合）数据处理要求，如果提示词不达标，需要让AI_______（修改/删除）提示词，直到满足要求。结合本次实验，说一说为什么跨境电商数据分析里，多步、多级的计算任务一定要对结构化提示词进行严格校对？问题一问题二跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验1.3使用扣子编程搭建一个AIAgent的工作流跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验卡片（编号实验1.3）：

实验难度：实验目的制作数据分析智能体实验关键词AIAgent工作流实验步骤数8实验工具AI智能体搭建工具实验1.3使用扣子编程搭建一个AIAgent的工作流项目1.2实验步骤跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术

设计工作流的逻辑线01准备知识库02进行环节设置03配置大模型04增加知识库检索模块05配置混合策略大模型06配置结束模块07人工校验试运行结果08项目1.2工作流工作流（Workflow）是指将一项工作从发起至完成的整个流程，通过规范化的步骤、角色分工和任务传递方式，实现自动化或半自动化运转的过程。跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验预备知识：RAG检索RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)检索增强生成。当用户提问时，先从预设的知识库中查找相关资料。RAG检索可以不改变大模型设置，提升回答的准确性。‌知识库图书馆项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验预备知识：配置基础信息基础配置01模型与插件选配能力配置02平台测试测试调试03对外发布、场景使用发布上线04开发步骤项目1.2步骤一：设计工作流的逻辑线跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术智能体的工作流逻辑线设计是通过业务场景任务规划实现对工作流各项目前后顺序和逻辑关系的设计

项目1.2步骤二：准备知识库跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术知识库是工作流设置过程中需要调用的组件，需要预先设置好。

项目1.2步骤三：进行各环节设置跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术鼠标挪到连接线上就会出现【加号】，这样就可以在流程中不断添加新的模块

项目1.2步骤四：配置大模型跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术在智能体开发中，需要配置智能体的大脑，也就是大模型。选择一个大模型适合智能体任务的大模型

项目1.2步骤五：增加知识库搜索模块跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术鼠标挪到连接线上就会出现【加号】，这样就可以在流程中不断添加新的模块

项目1.2步骤六：配置混合策略大模型跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术这个模块是把前面读出的数据和知识库检索结果进行综合思考，给出最后结论。

项目1.2步骤七：配置结束模块跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术【结束】模块内需要设置【输出变量】为前序混合策略大模型的输出内容。

项目1.2步骤八：人工校验试运行结果跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术校验时需要查询所上传图片信息和内部知识库的内容是否在输出结果中体现。

项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI技术实验观察与思考若在测试运行中出现“2025-06预测采购价格、2026-05实际采购价格无法识别”的异常，说明该智能体在_________（数据采集与录入环节/大模型视觉理解环节/知识库检索环节）存在缺陷。为什么要给智能体配备自建知识库？它在哪些跨境电商数据分析场景中会起到较大作用？问题一问题二项目1.2跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验1.4测试不同AI工具免登录模式下的数据残留与安全性跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同实验卡片（编号实验1.4）：

实验难度：实验目的测试AI工具安全性实验关键词隐私保护、数据残留、合规使用实验步骤数3实验工具人工智能工具实验1.4测试不同AI工具免登录模式下的数据残留与安全性项目1.2实验步骤跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同项目1.2访问豆包网页版01访问DeepSeek02访问当贝AI03数据整理与对比04CookieCookies是网站存于本地浏览器的登录凭证文本，存储用户状态标识。同属本地存储的还有LocalStorage，它可以持久留存，可能造成数据残留风险。跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同实验预备知识：数据残留用户关闭浏览器，退出登录且未手动删除对话时，相关数据仍会留存于浏览器本地或者AI服务商云端服务器的现象，分为客户端残留与服务器残留。‌项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同实验预备知识：项目1.2AI安全意识防范业务数据泄露规范操作行为平台差异化养成良好职业习惯破除认知误区步骤一：测试豆包跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同测试豆包网页版登录策略、数据残留情况

项目1.2步骤二：测试DeepSeek跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同测试DeepSeek登录策略、数据残留情况

项目1.2步骤三：测试当贝AI跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同测试当贝AI登录策略、数据残留情况

项目1.2步骤四：数据整理与对比跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同将三组结果汇总，记录信息到数据残留测试记录表。记录表最后一列需要查联网资料进行填写

顺序号受测试AI产品是否需要登录关闭浏览器后再打开网页是否有数据残留模型是否自研该登录方式的设计目的1豆包

2DeepSeek

3当贝

AI

项目1.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商数据分析中的AI+BI协同实验观察与思考项目1.2AI平台的不同的数据存储方式与登录设计，会给用户带来哪些潜在的隐私风险？我们应如何理性看待与规避这些风险？跨境电商数据分析与应用AI+BI版模块二跨境电商销售数据分析01

跨境电商销售核心指标认知跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析模块二02

跨境电商整体销售数据分析03

跨境电商不同商品销售情况分析04

销售数据可视化设计与数据诊断模块二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析学习目标🎯知识目标掌握跨境电商销售数据的基本概念、核心指标含义及计算口径理解跨境电商销售数据的整体分析思路与方法熟知不同品类商品销售分析的维度、原理与适用场景🛠能力目标

运用BI工具处理销售数据并制作计量图、柱折线组合图、面积图、散点图等运用ABC分类法、四象限分析法、购物篮分析法分析销售数据提炼数据特征与结论，形成销售数据分析报告模块二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析学习目标🌱素养目标培养严谨的数据分析思维，提升基于数据的业务研判能力锻炼BI工具实操的问题排查与优化能力强化团队协作与成果分享意识，清晰表达分析思路⚖️课程思政目标培养数字经济专业素养，契合行业数字化转型要求树立精准化、精细化运营意识，形成严谨思维习惯培养创新思维，探索销售业务优化路径跨境电商数据分析与应用AI+BI版项目2.1跨境电商销售核心指标认知2.1跨境电商销售核心指标认知01跨境电商销售数据的基本概念和指标02跨境电商销售数据的分析思路跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售核心指标认知项目2.1一、跨境电商销售数据的基本概念和指标01跨境电商销售数据的基本概念02跨境电商销售数据指标跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据的基本概念和指标项目2.1（一）跨境电商销售数据的基本概念项目2.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据的基本概念和指标定义跨境电商销售数据是指跨境电商企业向境外消费者销售商品或提供服务的过程中，被系统化记录、存储和处理的与交易和经营活动相关的所有量化信息集合。数据基础系统化记录、存储与处理交易及经营活动的量化信息，为选品、消费者与库存等分析提供客观业务依据。分析思路量化追踪核心指标，从整体销售目标达成、动态销售趋势到微观商品表现，逐层拆解。业务指导指导选品优化、合理定价、科学备货，提升销售业绩与盈利水平。（二）跨境电商销售数据指标项目2.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据的基本概念和指标💰金额类指标总销售额支付金额销货成本📦数量类指标支付买家数支付件数支付订单数📈效率类指标客单价退货率毛利率平均订单价值复购率（二）跨境电商销售数据指标项目2.1跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据的基本概念和指标指标名称常见字段指标定义指标类型成交总额GMV统计周期内的下单总金额，包含未付款、已付款和已退款的订单金额，用来衡量店铺的整体交易规模。金额类支付金额PaidAmount/NetRevenue客户实际完成支付的订单金额总和，剔除未付款，反映实际现金流入金额类支付买家数PaidCustomers统计周期内实际完成支付的独立客户数量数量类支付件数UnitsSold统计周期内所有支付订单中包含的商品总数量数量类支付订单数PaidOrders客户成功完成支付的订单总笔数数量类客单价ACV支付金额÷支付买家数，单客户平均贡献营收效率类退货率ReturnRate退货订单数÷总订单数×100%，衡量售后损耗效率类毛利率GrossMargin(销售额−销货成本)÷销售额×100%效率类销货成本COGS采购+包装+头程物流等商品直接成本金额类平均订单价值AOV总销售额÷订单总数，单客单次消费额度效率类复购率RepeatRate复购用户数÷总用户数×100%，客户黏性效率类常用跨境电商销售数据指标二、跨境电商销售数据的分析思路跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据的分析思路项目2.1由整体到细分的分析逻辑销售数据分析遵循由整体到细分的思路：首先从整体销售表现入手，总体评估统计期间销售目标的达成情况；接着分析在统计期内核心销售指标的变化趋势及周期性波动规律；随后针对销售增长与市场竞争力、销售额区间分布、商品页面质量、商品定价区间、组合销售规律等细分销售表现分别进行分析；最终汇总形成店铺销售数据的综合分析仪表板。二、跨境电商销售数据的分析思路跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据的分析思路项目2.1整体销售表现销售目标达成情况核心销售指标变化趋势销售周期性特点销售表现细分模块销售增长与市场竞争力销售额区间分布商品页面质量商品定价区间组合销售规律跨境电商数据分析与应用AI+BI版谢谢观看跨境电商数据分析与应用AI+BI版项目2.2跨境电商整体销售数据分析01跨境电商销售核心指标认知跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析模块二02

跨境电商整体销售数据分析03

跨境电商不同商品销售情况分析04

销售数据可视化设计与数据诊断模块二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析学习目标🎯知识目标掌握跨境电商销售数据的基本概念、核心指标含义及计算口径理解跨境电商销售数据的整体分析思路与方法熟知不同品类商品销售分析的维度、原理与适用场景🛠能力目标

运用BI工具处理销售数据并制作计量图、柱折线组合图、面积图、散点图等运用ABC分类法、四象限分析法、购物篮分析法分析销售数据提炼数据特征与结论，形成销售数据分析报告模块二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析学习目标🌱素养目标培养严谨的数据分析思维，提升基于数据的业务研判能力锻炼BI工具实操的问题排查与优化能力强化团队协作与成果分享意识，清晰表达分析思路⚖️课程思政目标培养数字经济专业素养，契合行业数字化转型要求树立精准化、精细化运营意识，形成严谨思维习惯培养创新思维，探索销售业务优化路径跨境电商数据分析与应用AI+BI版项目2.2跨境电商整体销售数据分析主讲：方若曦厦门海洋职业技术学院2.2跨境电商整体销售数据分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析项目2.2跨境电商整体销售数据是一段时期内销售指标的统计汇总，能够从总体上反映店铺的销售业绩，是对店铺运营成效的全面数据呈现。对跨境电商整体销售数据进行分析，能够整体评估销售工作的成效、定位目标与实际的差距，把握整体销售业绩波动的特点，提升销售运营的整体效率。目标达成从销售目标达成率入手，快速判断整体目标完成情况、定位差距所在。销售趋势分析整体数据随时间变化的趋势，观察销售数据的增减变化与波动幅度。周期性进一步判断是否具有周期性，归纳整体销售数据的变化规律。2.2跨境电商整体销售数据分析01销售目标达成分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析项目2.202销售趋势分析03销售周期性特点分析一、销售目标达成分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售目标达成分析项目2.2由整体到细分的分析逻辑销售目标达成是指跨境电商店铺在指定统计周期内（如月度、季度、年度），核心销售业绩指标实际完成量与预设销售目标的对比结果，用于衡量一定周期内店铺销售目标的实现程度。（一）销售目标达成的含义一、销售目标达成分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售目标达成分析项目2.2📐达成率计算公式达成率=实际完成量÷预设目标量×100%销售目标达成程度通过达成率量化，计算结果以百分比呈现，据此定位薄弱环节、制定改进方案。达成率区间达成情况说明>100%超额完成销售目标实际完成量超过预设目标，销售表现优异=100%刚好完成销售目标实际完成量与预设目标完全一致<100%未完成销售目标实际完成量低于预设目标，需查找差距（二）销售目标达成的数据特点及结果说明二、销售趋势分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售趋势分析项目2.2销售趋势是指店铺所售商品或服务的销售额、销售量等销售关键指标随时间变化的规律、方向和模式。它本质上是对历史销售数据的动态分析，用于揭示业务增长的内在规律和预测未来的走向。（一）销售趋势的含义二、销售趋势分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售趋势分析项目2.2（一）销售趋势的含义01观察销售数据随时间的波动情况02判断销售数据的增长趋势方向03发现销售数据的季节性波动、促销效应、市场趋势等规律04探究销售趋势背后的原因二、销售趋势分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售趋势分析项目2.2（二）销售趋势分析的特点滞后性客户从搜索商品、下单支付，到店铺发货，经过物流运输，再到确认收货和售后，这个过程会导致销售数据统计滞后。延续性与周期性可以通过过往销售数据的趋势分析，对未来的销售情况进行合理预测；也可以总结经验，并通过改进运营水平来提升后续的销售业绩。外部因素影响不同平台、不同的流量来源渠道和促销活动、不同国家和地区的不同消费习惯、节假日和促销周期、汇率波动等外部因素均会影响趋势。三、销售周期性特点分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售周期性特点分析项目2.2销售周期性是指销售额或销售量在一段时间范围内，呈现可识别、重复出现的规律性波动特征。销售周期源于市场需求的规律性波动。分析销售的周期性，能够帮助跨境电商企业精细化统筹库存、物流、营销预算和人力资源调配，以提高整体运营效率。（一）销售周期性的含义三、销售周期性特点分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售周期性特点分析项目2.2（二）销售周期性的特点规律性与相对可预测性具有周期性特征的销售数据，每经过一段固定的时间间隔，都会出现类似的表现，数据变化存在规律性的重复。嵌套性不同诱因对应的销售周期具有不同的特点和长度。不同时间尺度的周期相互嵌套，形成“大周期套小周期”的复杂结构。地域性与文化特异性不同的地区存在气候、文化等差异，全球化跨境业务中，不同市场的销售周期可能截然不同甚至完全相反。三、销售周期性特点分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售周期性特点分析项目2.2（二）销售周期性的特点周期类型形成原因案例季节性周期自然气候与季节更替夏季泳装、冬季羽绒服热销节假日周期社会文化节日与庆典圣诞装饰、礼品消费高峰商业活动周期企业或平台促销活动黑五、PrimeDay、周年大促消费行为周期消费者行为习惯周末订单高于工作日、发薪小高峰更新换代周期产品自身更新换代电子产品新品发布后旧款清仓跨境电商数据分析与应用AI+BI版谢谢观看跨境电商数据分析与应用AI+BI版模块2.3跨境电商不同商品销售情况分析01跨境电商销售核心指标认知跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析模块二02跨境电商整体销售数据分析03跨境电商不同商品销售情况分析04销售数据可视化设计与数据诊断模块二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析学习目标🎯知识目标掌握跨境电商销售数据的基本概念、核心指标含义及计算口径理解跨境电商销售数据的整体分析思路与方法熟知不同品类商品销售分析的维度、原理与适用场景🛠能力目标运用BI工具处理销售数据并制作计量图、柱折线组合图、面积图、散点图等运用ABC分类法、四象限分析法、购物篮分析法分析销售数据提炼数据特征与结论，形成销售数据分析报告模块二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商销售数据分析学习目标🌱素养目标培养严谨的数据分析思维，提升基于数据的业务研判能力锻炼BI工具实操的问题排查与优化能力强化团队协作与成果分享意识，清晰表达分析思路⚖️课程思政目标培养数字经济专业素养，契合行业数字化转型要求树立精准化、精细化运营意识，形成严谨思维习惯培养创新思维，探索销售业务优化路径跨境电商数据分析与应用AI+BI版项目2.3跨境电商不同商品销售情况分析主讲：方若曦厦门海洋职业技术学院2.3跨境电商不同商品销售情况分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析项目2.3跨境电商单品销售数据是以单个商品为分析维度的店铺或平台交易相关的明细数据。单品销售数据包含每个商品的价格、销量、销售金额、增长趋势等经营指标，同时记录每笔订单的商品明细及支付情况，以及复购或关联消费的行为信息。2.3跨境电商不同商品销售情况分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析项目2.3商品价格和成交量的关联关系销售规模维度增长潜力和市场竞争力维度不同商品销售之间的关联性跨境电商单品销售数据2.3跨境电商不同商品销售情况分析01价格与成交量分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析项目2.302销售量ABC分析03销售增长与市场竞争力分析04购物篮分析一、价格与成交量分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）价格与成交量分析项目2.3由整体到细分的分析逻辑（一）价格与成交量分析的含义价格与成交量分析反映了价格区间与市场需求之间的关系。商品价格商品价格是综合考虑生产成本、品牌定位、利润空间、行业竞品定价和消费者心理预期等因素后的结果。成交量成交量是市场真实需求的直观反馈，高成交量意味着商品与市场的匹配度高。一、价格与成交量分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）价格与成交量分析项目2.3由整体到细分的分析逻辑（二）价格与成交量数据的特点💲价格多维波动同款商品在不同平台、站点多价；会员、优惠券、满减造成实付价差异。📈成交量脉冲波动受活动、广告、竞品冲击，短时间内可能数量级波动，呈脉冲、尖峰形态。🔄持续跟踪联动价格与成交量相互牵制，需持续更新数据、长期跟踪两类指标联动变化。二、销售量ABC分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售量ABC分析项目2.3ABC分类法又称帕累托分析法，根据事物技术、经济方面的主要特征分类排序，区分优先级并实施差异化管理，源于帕累托原理。（一）ABC分类法的含义类别核心特征解释A类关键少数数量占比小，营收或影响占比大，应重点管控B类过渡中间数量、价值均介于A、C之间，常规管理C类次要多数数量占比大但价值占比很小，简化管理二、销售量ABC分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售量ABC分析项目2.3数据类型应为可量化的数值型数据，以便分析时能够进行量化排序、分层统计。数据呈现显著的偏态分布，即少数管理对象贡献大部分数值，而大多数管理对象贡献小部分数值。在进行分类时，A、B、C三个类型的比例不是绝对固定的，可根据实际情况进行调整，但需体现关键少数、次要多数的原则。管理对象的重要性可能会随着时间而变化，因此ABC分类应根据数据定期更新、调整（二）ABC分类法适用数据的特点三、销售增长与市场竞争力分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售增长与市场竞争力分析项目2.3（一）销售增长与市场竞争力的含义📈销售增长企业或商品在一个周期内销售业绩的正向变化，反映扩张速度与规模变化；需注意健康增长——在保证利润和现金流前提下可持续增长，而非靠补贴换短期销量。🏆市场竞争力企业相较竞争对手获取客户、达成订单并实现盈利的综合能力；属横向对比指标，可对比竞品、同平台店铺或市场大盘。两者紧密相关但视角不同。三、销售增长与市场竞争力分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售增长与市场竞争力分析项目2.3（二）销售增长与市场竞争力数据的特点📈销售增长数据特点数据主要来源于跨境电商企业内部。如各平台店铺的卖家后台、ERP系统，数据获取难度低、核算精度高。🏆市场竞争力数据特点数据具有外部关联性特点。可以通过第三方数据工具、平台公开榜单、卖家后台分析工具及行业报告获取，也可通过专业采集工具获取商品页面公开数据。三、销售增长与市场竞争力分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）销售增长与市场竞争力分析项目2.3指标名称数据类型指标特征增长量绝对值直观展示规模变动，但无法体现增长基数差异同比增长率相对比率有效过滤周期性因素、反映长期趋势，但数据周期较长环比增长率相对比率快速捕捉短期变动与转折点，但易受短期周期波动干扰销售增长常用指标比较四、购物篮分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）购物篮分析项目2.3（一）购物篮分析的含义购物篮分析是电商领域经典的数据挖掘技术。该技术通过分析客户的交易数据，发现不同商品销量间的关联规则。购物篮分析的目标是找出高关联性的商品组合，可将关联商品集中摆放在一起以方便客户购买，或者设计成组合优惠套餐，还可以根据客户已选商品智能推送相关商品，从而提升销售额；同时可运用于库存管理，根据关联商品的销售预测来调整采购和库存策略。四、购物篮分析跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）购物篮分析项目2.3支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率，用于衡量商品组合的普遍程度。若支持度数值偏低，说明该组合交易频次少、商业价值较低。支持度的计算公式为：支持度=同时购买A商品和B商品的订单数/总订单数置信度是指购买A商品后又购买B商品的条件概率，即在已购买A商品的情况下，购买B商品的概率。置信度数值越高，说明A商品对B商品的推荐效果越强。置信度的计算公式为：置信度=同时购买A商品和B商品的订单数/购买A商品的订单数置信度指购买A商品对购买B商品的提升作用，即购买A商品和B商品组合的概率与单独购买其中一种商品概率的比值。提升度的计算公式为：提升度=支持度/［（A商品订单数/总订单数）×（B商品订单数/总订单数）］提升度（二）指标释义及计算口径跨境电商数据分析与应用AI+BI版谢谢观看跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验2.1使用BI刻度盘仪表图分析整体销售目标达成率项目2.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析实验卡片（编号实验2.1）：

实验难度：实验目的分析整体销售目标的达成情况实验关键词销售总额、日销售金额、刻度盘仪表图、柱折线组合图实验步骤数5实验工具人工智能软件、商业智能软件实验2.1使用BI刻度盘仪表图分析整体销售目标达成率实验步骤01缺失值、异常值筛查项目2.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析02筛选已支付订单05可视化呈现销售额前10商品的销售情况03按商品ID汇总每日销售金额及销售数量04创建刻度盘仪表图项目2.2实验预备知识：跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析整体销售目标达成率的计算公式达成率计算公式达成率=核心销售指标实际完成量÷预设销售目标量×100%达成率区间达成情况>100%超额完成销售目标=100%刚好完成销售目标<100%未完成销售目标步骤一：缺失值、异常值筛查项目2.2打开“订单报告”数据表，这是一份日期为2025年9月的订单报表数据。首先利用AI工具对核心指标进行缺失值及异常值的筛查。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析模块规范文本内容核对重点一、角色定义你是跨境电商数据分析专员，熟悉跨境电商销售数据的特点及指标之间的关联。角色定位是否清晰，角色能力是否匹配跨境岗位需求。二、核心目标对核心销售数据进行梳理，补全缺失值，找出异常值，直接输出结果，无需代码。目标是否清晰，是否覆盖数据梳理、缺失值补全、异常值识别三大核心要求。三、输入数据附件是一份跨境电商企业9月的月度订单报告数据表格，根据附件进行数据处理。输入数据的范围、类型是否清晰，是否明确数据来源于指定附件。四、处理规则1.查找缺失值：支付金额缺失表示无支付，无须补全，其余缺失值选择合适方法估算补全，且数据格式与所在列一致；2.验证各指标数值间的逻辑关系，判断是否存在不合逻辑的异常值；3.本月无大型活动，按日汇总订单金额、支付金额、商品数量，查找是否有低于平均值50%或超过平均值2倍的异常值。规则是否具体可执行，是否覆盖缺失值处理、逻辑验证、异常值判定三个维度。五、输出格式1.输出处理后的表格；2.逐条列出缺失值位置与补全方法；3.列出异常值位置并说明异常情况。输出内容是否完整，是否包含处理后表格、缺失值说明、异常值说明三个部分。六、约束条件1.不得篡改原始数据有效信息，仅对缺失值合理补全；2.异常值判断严格按既定规则执行，不得增设标准；3.输出简洁明了，禁止无关分析、代码或冗余描述。约束条件是否明确，是否能有效规范数据处理和输出行为。步骤二：筛选已支付订单项目2.2导入“订单报告”数据表格，新增分析表并重命名为“销售目标达成”。添加【筛选】步骤；设置筛选条件为“买家支付金额”大于0。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析步骤三：按商品ID汇总每日销售金额及销售数量项目2.2添加【分类汇总】步骤，将“日期”、“商品ID”字段拖入【分类】，将“买家支付金额”、“商品数量”字段拖入【汇总】，修改字段名为“日销售金额”、“日销售数量”。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析步骤四：创建刻度盘仪表图项目2.2新增【图表】-【柱折线组合图】；设置横轴为【商品ID】，【左值轴】为“日销售数量”，并重命名为“销售数量”，【右值轴】为“日销售金额”，并重命名为“销售金额”；添加筛选规则“销售金额（求和）最大的10个”；排序规则为“销售金额（求和）”的降序。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析步骤五：可视化呈现销售额前10商品的销售情况项目2.2新增【图表】-【刻度盘仪表图】；将“日销售金额”字段拖拽至【当前值】，并修改字段名为“销售总额”；设置【目标值】为250000，勾选【显示当前值】、【显示当前名称】、【显示完成率】。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析项目2.2实验观察与思考1.本次销售目标达成情况分析中，通过刻度盘仪表图可以看出，本月的销售总额_______（有/没有）达到目标值；通过进一步的钻取分析，可以找到本月销售额最高的商品ID是___________。2.在关注销售目标达成情况时，还需要关注销售额的健康增长，即不能过度牺牲利润来换取销售量的增长，请列举可提升销售额的措施。问题一问题二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验2.2使用BI柱折线组合图分析销售趋势项目2.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析实验卡片（编号实验2.2）：

实验难度：实验目的进行销售趋势分析实验关键词销售趋势、支付金额、下单金额、柱折线组合图实验步骤数2实验工具商业智能软件实验2.2使用BI柱折线组合图分析销售趋势实验步骤01创建柱折线组合图项目2.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析02销售趋势图优化项目2.2实验预备知识：跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析销售趋势分析的四个观察角度①观察销售数据随时间的波动情况；②判断增长趋势方向（上升/平稳/衰退）；③发现季节性波动、促销效应等规律；④探究趋势背后的原因。把握销售趋势，有助于企业判断业绩波动、合理预测未来销售。步骤一：创建柱折线组合图项目2.2导入“销售核心指标”数据表，新增分析表“销售趋势分析”；新增【图表】-【柱折线组合图】。【横轴】为“统计日期”，【左值轴】为“客单价”，【右值轴】为“支付金额”和“下单金额”。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析步骤二：销售趋势图优化项目2.2设置横轴显示格式为【月日】；设置“客单价”左值轴显示范围为【自定义】，最大值为500。分别勾选左、右值轴的【显示轴标题】、【显示轴标签】。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析项目2.2实验观察与思考1.通过销售趋势分析，可以观察到支付金额和下单金额每日存在较大幅度的波动，且波动趋势存在一定的规律性，下单金额的最大值出现在________（日期），达到____________（金额）。2.客单价的变化幅度较小，说明店铺的定价策略和客户群体相对稳定，没有出现大幅价格波动或低价值订单泛滥的情况。客单价能够为支付金额提供可靠的支撑。想一想：如何提高客单价？问题一问题二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验2.3使用BI分析销售周期性特点项目2.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析实验卡片（编号实验2.3）：

实验难度：实验目的分析销售数据的周期性特点实验关键词周期性、format函数、周度分析、多系列折线图实验步骤数3实验工具商业智能软件实验2.3使用BI分析销售周期性特点实验步骤01增加“星期”字段项目2.2跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析02创建多系列折线图03优化多系列折线图项目2.2实验预备知识：跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析销售周期性的特点①规律性与相对可预测性：固定间隔重复出现，可据历史定量预测；②嵌套性：季节、节假日、商业活动等诱因形成“大周期套小周期”；③地域性与文化特异性：不同市场周期可能截然不同甚至相反。分析销售周期性，可统筹库存、物流与人力资源。步骤一：增加“星期”字段化项目2.2在已导入的“销售核心指标”数据表中新增“销售周期性”分析表；添加【计算字段】，新增“星期”字段；用format函数将统计日期转化为星期格式。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析步骤二：创建多系列折线图项目2.2新增【图表】-【多系列折线图】，将“星期”字段拖拽至【横轴】，将“下单买家数”和“支付买家数”两个指标字段拖拽至【纵轴】。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析步骤三：优化多系列折线图项目2.2将指标汇总方式转换为【平均值】，并将“下单买家数”和“支付买家数”字段名分别修改为“日均下单买家数”和“日均支付买家数”；点击【线条】前的图标，勾选【显示标记点】。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析项目2.2实验观察与思考1.通过周期性分析，可以观察到下单买家数和支付买家数存在周度周期性，表现为________________________________________________________________。2.销售周期会对跨境电商销售产生较大的影响，举例说明在跨境电商运营中如何利用销售周期性特征。问题一问题二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商整体销售数据分析跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验2.4使用BI面积图分析价格与成交量项目2.3跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析实验卡片（编号实验2.4）：

实验难度：实验目的分析价格与成交量的分布情况，查找优势价格带实验关键词价格区间、区间销售量、面积图、分类汇总实验步骤数4实验工具商业智能软件实验2.4使用BI面积图分析价格与成交量实验步骤01设置分类赋值项目2.3跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析02汇总区间销售量03创建面积图04优化图表项目2.3实验预备知识：跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析价格与成交量分析的价值①识别最受市场接受的价格带；②测算最优价格区间；③为定价、备货和促销设计提供数据支撑。步骤一：设置分类赋值项目2.3在已导入的“订单报告”表中新增“价格分布”分析表；添加【分类赋值】，新增“价格区间”字段，赋值依据为“商品单价”。将成交单价按10元的区间间隔，分为80～140元共7个价格区间。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析步骤二：汇总区间销售量项目2.3添加【分类汇总】步骤，将“价格区间”“日期”字段拖拽至【分类】，将“商品数量”拖拽至【汇总】，并修改字段名为“区间销售量”。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析步骤三：创建面积图项目2.3新增【图表】组件，图表类型选择【多系列面积图】；【横轴】为“价格区间”字段，【纵轴】为“区间销售量”字段。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析步骤四：优化图表项目2.3设置纵轴“区间销售量”的统计方式为【求和-占比】，勾选【显示标签】选项；设置横轴排序规则“价格区间”字段的自定义升序得到价格与成交量分析面积图。

跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析项目2.3实验观察与思考1..本次实验展示不同价格区间的销量占比，能够直观地看出受买家欢迎的价格区间；图形整体呈现中间高、两边低的分布形态，图中销量占比最高的价格区间是______________，占比为______。2.结合本次实验的结果，你对本店铺的商品定价、备货和促销策略有何建议？问题一问题二跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析跨境电商数据分析与应用AI+BI版实验2.5使用帕累托模型分析产品销售量项目2.3跨境电商数据分析与应用（AI+BI版）跨境电商不同商品销售情况分析实验卡片（编号实验2.5）：

实验难度：实验目的根据销量进行产品分层，优化库存与产品结构