跨境电商数据分析与应用 课件 模块二 跨境电商销售数据分析

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实验关键词帕累托模型、总销售量、类目销售量、占比、累积值实验步骤数7实验工具商业智能软件实验2.5使用帕累托模型分析产品销售量实验步骤01字段设置项目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计算总销售量03计算各类目销售量04计算各类目销售量的累积值06制作图表05计算占比07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ABC分类法的基本逻辑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。类别核心特征A类关键少数B类过渡中间C类次要多数步骤一：字段设置项目2.3在已导入的“订单报告”表中新增“ABC分类”分析表；添加【字段设置】，选择“商品数量”“类目ID”2个字段，将“类目ID”字段的数据格式修改为文本格式。

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：计算总销售量项目2.3新增【分类汇总】步骤，将“商品数量”字段拖拽至【汇总】，并修改为“总销售量”勾选【合并上一步数据】。

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：计算各类目销售量项目2.3新增【分类汇总】步骤，将“类目id”和“总销售量”拖拽至【分类】；将“商品数量”拖拽至【汇总】，并重命名为“类目销售量”。

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四：计算各类目销售量的累积值项目2.3新增【行间计算】-【累积值】步骤，新增字段命名为“销售量累积值”，计算字段为“类目销售量”，计算方式为【求和】，排序设置为按“类目销售量”的降序。

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五：计算占比项目2.3添加【计算字段】步骤，新增字段命名为“占比”，计算公式为：占比=销售量累积值/总销售量。

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六：制作图表项目2.3添加【图表】组件，图表类型选择【柱折线组合图】，横轴为“类目id”，左值轴为“类目销售量”，右值轴为“占比”。

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七：优化图表项目2.3将“占比”字段的数值格式设置为百分比。在图表中添加累计占比为0.8和0.9的两条参考线，按累计占比进行类目的ABC分类。

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.本次实验采用帕累托模型，将店铺销售商品按类目进行ABC分类，其中属于A类的类目ID有_______________________，属于B类的类目ID有_________________________，其余类目归为C类。2.从ABC分析图的累计占比趋势来看，该店铺的类目销量分布呈现什么特征？这对店铺库存和运营策略有哪些参考启示？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2.6销售增长与市场竞争力的四象限分析项目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2.6）：

实验难度：实验目的分析商品的市场竞争力表现和销售额增长实验关键词四象限分析法、市场竞争力、销售额增长、散点图实验步骤数6实验工具商业智能软件实验2.6销售增长与市场竞争力的四象限分析实验步骤01按商品ID汇总销售额项目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获取各商品类目排名03计算“竞争力”字段04获取上期销售额数据06制作四象限分析散点图05计算“销售增长”字段项目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四象限分析法的基本逻辑选取两个相互独立的关键维度，各取一阈值划分高低，交叉生成2×2四象限；对象落入哪一格，就套用哪一格的策略。①选维度②定阈值③落格配策略象限2

高B·低A培育/观察象限1高B·高A重点投入象限3低B·低A收缩/淘汰象限4低B·高A维持/收割维度B维度A步骤一：按商品ID汇总销售额项目2.3在已导入的“订单报告”表中新增“四象限分析”分析表，新增【分类汇总】步骤，将分类设置为“商品ID”，汇总“买家支付金额”字段，并将字段重命名为“商品销售额”。

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：获取各商品类目排名项目2.3新增【左右合并】步骤，添加“类目排名”数据表。选择“要合并的表”为“类目排名”，合并条件均选择字段名“商品ID”，采用左合并方式。

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：计算“竞争力”字段项目2.3新增【计算字段】步骤，将字段命名为“竞争力”，计算公式设置为“-［类目排名］”。

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：获取上期销售额数据项目2.3在同一项目中添加“上期销售额”数据表，点击上方操作栏【数据合并】→【左合并】，将上期同一商品ID的销售额数据左合并至当前分析表中。

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五：计算“销售增长”字段项目2.3新增【计算字段】步骤，将字段命名为“销售增长”，计算方式为本期商品销售额相对于上期商品销售额的环比增长比例。

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六：制作四象限分析散点图项目2.3新增【图表】-【散点图/气泡图】，横轴选择“竞争力”，纵轴选择“销售增长”，颜色选择“商品ID”。设“销售增长”的数值格式为百分比；横轴和纵轴的【设置值轴】均勾选【显示轴标题】和【显示轴标签】，根据需要设置值轴的显示范围；参考线的数值设置为【平均值】。

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.本次实验以_________和___________两个维度对所有商品进行了四象限划分，分别说明落在每个象限中商品各自具有的特点。2.竞争力和销售增长两个维度还可以选择什么指标进行量化？对比选用不同指标衡量两个维度的优势和短板。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2.7利用购物篮分析模型分析销售相关性项目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2.7）：

实验难度：实验目的销售相关性分析实验关键词购物篮分析法、支持度、置信度、提升度实验步骤数11实验工具商业智能软件实验2.7利用购物篮分析模型分析销售相关性实验步骤01创建“A商品订单数”分析表项目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03计算B商品订单数04计算总订单数05根据订单ID完成商品两两配对06删除A商品和B商品相同的组合02计算A商品订单数07计算同时购买A商品和B商品的订单数08匹配对应的“A商品订单数”和“B商品订单数”字段11制作分析明细表10数据整理09计算支持度、置信度和提升度项目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购物篮分析三个关键指标指标计算口径与含义支持度=同时购买A和B的订单数/总订单数；衡量商品组合的普遍程度置信度=同时购买A和B的订单数/购买A的订单数；数值越高，A对B的推荐效果越强提升度=支持度÷[(A订单数/总订单数)×(B订单数/总订单数)]；>1表示组合具正向关联价值本实验利用数跨境BI对订单报表做购物篮分析，逐项计算商品间的三个关联指标。步骤一：创建“A商品订单数”分析表项目2.3在已导入的“订单报告”表中新增分析表，并重命名为“A商品订单数”；添加【字段设置】，选择“订单ID”和“商品ID”2个字段。

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二：计算A商品订单数项目2.3新增【分类汇总】，将“商品ID”字段拖拽至【分类】，重命名为“A商品ID”；将“订单ID”字段拖拽至【汇总】，重命名为“A商品订单数”。

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：计算B商品订单数项目2.3选择【批量】-【全部】-【复制】操作。用“订单报告”数据新建分析表，并重命名为“B商品订单数”，选择【粘贴】操作，完成【字段设置】和【分类汇总】的粘贴。在【分类汇总】中，将【分类】指标重命名为“B商品ID”，将【汇总】指标重命名为“B商品订单数”。

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：计算总订单数项目2.3选择“订单报告”数据重新创建分析表，添加【字段设置】步骤，选择“订单ID”和“商品ID”2个字段。新增【分类汇总】，将“订单ID”拖拽至【汇总】，并重命名为“总订单数”，勾选“合并上一步数据”，选择“订单ID”和“商品ID”2个字段。

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五：根据订单ID完成商品两两配对项目2.3添加【左右合并】，合并“订单报告”数据表中的“订单ID”和“商品ID”2个字段，选择【并集合并】，条件为“订单ID”，添加【字段设置】步骤，将合并后的“商品ID”和“商品ID1”分别命名为“A商品ID”和“B商品ID”。

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六：删除A商品和B商品相同的组合项目2.3点击右侧导航栏中的【+】，新增【筛选】步骤，添加公式条件：［A商品ID］<>［B商品ID］，即A商品名称不等于B商品名称。

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七：计算同时购买A商品和B商品的订单数项目2.3添加【分类汇总】步骤，将“A商品ID”和“B商品ID”字段拖拽至【分类】，将“订单ID”拖拽至【汇总】，并重命名为“同时购买A和B的订单数”，点击“合并上一步数据”，合并“总订单数”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八：匹配对应的“A商品订单数”和“B商品订单数”字段项目2.3添加【左右合并】，选择“A商品订单数”分析表，勾选“A商品ID”和“A商品订单数”字段，选择【左合并】，合并条件为“A商品ID”。对“B商品订单数”分析表做相同的操作。

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九：计算支持度、置信度和提升度项目2.3新增【计算字段】，命名为“支持度”，计算公式为：支持度=同时购买A和B订单数/总订单数。类似地，新增“置信度”和“提升度”字段，输入相应的计算公式。

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