如何利用数据分析工具分析亚马逊店铺数据状态？
竞品分析（Competitive Analysis）一词最早源于经济学领域。市场营销和战略管理方面的竞品分析是指对现有的或潜在的竞争产品的优势和劣势进行评价。现在被广泛应用于互联网产品的立项筹备阶段，通过严谨高效的竞品分析，可以让产品团队对自家产品的需求把握、对市场态势有更加清晰的认知，知彼知己。
竞品分析三步曲
①选择分析目标：明确竞品分析的重点和需要解决的问题；选择合适的竞品（业务相同或者相关的产品）
②对比和分析：按照若干维度（产品功能、交互设计、运营策略等）对产品和竞品进行逐项罗列对比和分析优劣
③讨论和提出解决思路：根据第一步的确立的分析重点和第二步相关维度的对比进行综合讨论分析，进一步可结合时下的行业发展趋势，提出符合逻辑的解决方案思路。
设定分析目标
很多新人和童鞋（包括曾经的卤煮）在第一次写竞品分析的时候，往往都会过于侧重直接去对比分析，而忽视了如何筛选竞品，为何做竞品分析，分析的重点是什么，需要解决什么问题等细节。
“选择重于分析”——网易著名设计师刘津
而在这里我引申为“选择分析目标”。这里包含两类目标：
分析的侧重点：任何一份报告都有一个中心点，竞品分析一般也会围绕一个核心（公司的发展方向、产品的迭代方向等）去展开，这个核心就是分析讨论的侧重点，需要作者花费更多篇幅去做详细论述，否则面面俱到只会让自己陷在精力崩溃、读者阅读乏味的泥沼中。
栗子：卤煮之前写过一篇社交产品的竞品分析，目的是探寻一种更nice 的构建陌生人关系的方法和怎样帮助陌生人社交平台沉淀用户关系链。至于社交平台怎样流量变现、运营策略这些就不是侧重点，简单对比即可，少花精力分析。
选择竞品：选对了竞品事半功倍，选错了后悔一生。竞品分析的唯一前提就是竞品，如果你竞品都选错了，浪费工作量不说，得出错误结论祸害团队那才是致命的。
栗子：还是卤煮那篇文档，当初一想到移动社交，就想起微信，虽然也觉得不妥，但是加进去写了。虽然最后也没有太多篇幅关于它，最多就是浪费工作量。但是万一卤煮脑袋一热得出了个结论说“陌生人的有效方法是摇一摇和漂流瓶，因为微信体量很大，所以建议移动社交产品必须加这俩功能”，那岂不是被前辈笑惨了（逗你的- -）。
那怎样正确选择竞品呢，所谓知己知彼。首先是要知己：
如果是立项阶段，就要清楚目前市场趋势在哪里，用户需求，产品定位等。
如果是大规模迭代改版，可能会倾向旧产品的不足之处以及新兴产品的特点等。
这里介绍刘津前辈的一个选择竞品的高效方法，如下图。该方法相对比较严谨和复杂，实际运用还要看报告的需求来灵活使用。
对比和分析
对比和分析是竞品分析的内容主体，一般有两个点需要着重注意：
①分析维度
竞品分析，可能会从以下几个维度进行对比分析：战略定位、盈利模式、用户群体、产品功能、产品界面（交互方式、视觉表现）、数据和技术等，对于不同目的的竞品分析，会有所侧重，这和第一步中确定分析目标相对应。
而着重UE角度分析，可以参考《The Elements of User Experience》的相关理论（将UE 分为5个层面），实际写报告时候，将相应内容填充即可。
②分析准则
无论是做哪个维度的对比，都需要基于相同的标准（准则），才能作出合理的分析。不过这对于一般的产品功能来说，没有成文的规范，大概做到“相同的操作系统，同一时期的版本，同一地区的版本等”即可。而做交互分析，可能需要严格按照类似“十项可用性准则”之类的法则来做：
1、一致性和标准性；
2、通过有效的反馈信息提供显著的系统状态；
3、方便快捷的使用；
4、预防出错；
5、协助用户认识，分析和改正错误；
6、识别而不是回忆；
7、符合用户的真实世界；
8、用户自由控制权；
9、美观，精简的设计；
10、帮助和说明。
对比分析一般步骤是：
-->寻找产品元素
-->罗列展示（截图、标示、图表法等）
-->列举各自优缺点（尽可能思考出更深层次的逻辑关系，揣摩竞争对手的意图）
参照之前面试官的反馈和各个网路大神的博文归纳可知，这一块重点不在于你罗列多详细，而在于你把每个罗列项分析到位了没有（好像是废话啊orz）
讨论和提出解决思路
有了上一步坚实的分析基础，最后一步就是展示自己解（吹）决（水）问（功）题（力）了。回头看看自己定下的竞品分析目标是什么，需要为解决什么问题。
看看第二步中相应维度的对比分析结论，然后切换到用户身份，脑补一下自己的“需求”是什么。
最后啃一篇科技媒体的“趋势分析”，了解近未来的行业趋势。
就可以脑洞大开出属于自己的解决方案了。
上面虽然言语略带调侃，但实际情况大概就是这样，尤其是新人和学生在行业知识不甚充足的时候，借鉴专业媒体来打开思路不失为一个方法，不过最好也应该更多地基于自己亲身体验的感受，虽然你的是“伪需求”，但毕竟也代表着某一类用户。
补充一条：
想让自己的解决方案看起来更加靠谱，往往需要引用一些具体的数据来定性分析，这时可以结合自己情况做些小调研，了解一下其它用户对该问题的看法，或者去一些数据门户（https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,/asinspy等），看看专业调查分析的一些借鉴一下。
再补充一条：
单纯的竞品分析没有什么意义，切勿为了分析而分析，而是应该带着问题去做竞品分析，把竞品分析当作是熟悉业务、解决问题的手段。（以上是亚马逊两种账号注册的基本形式问题，了解更多亚马逊账号注册、店铺经营等问题可以访问卖卖家成长）
亚马逊的数据分析工具及评论机制分析 亚马逊是一个注重用户体验的平台 买家会依据Review来决定购买哪款产品 Review在运营中权重巨大 作为卖家 如何在合规的前提下增加留评率？ 首先要吃透亚马逊的数据分析工具及评论机制 1、直评 就是不购买产品，直接为产品写Review。只能针对产品本身，与客服和物流等其他产品除外的因素无关。如果Review 不是针对产品本身做评价，而是涉及到与产品本身无关的方面，卖家可以向亚马逊申请移除。 2、VP评论 Verified Purchase的简称，简单理解就是，真实购买过产品的买家留下的真实评论。针对于某个订单，评价内容可以包括客服，物流，产品本身，VP评论的权重很大，算法规则复杂且敏感，所以这也成为卖家与亚马逊斗智斗勇的核心领域。 3、Vine Voice项目 2016年10月份亚马逊向卖家启动Vine Voice项目。亚马逊邀请诚信度高的买家入驻参与测评，每月发两次待评论产品清单，评论者们每次可以从清单中选择两款产品进行评论。只要他们在30天内写出有建设性的评论就有机会免费获得该产品，但是决不允许将其在亚马逊卖掉或转让出去。
Vine 评论是Vine Voices成员独立的意见。不能受卖家影响，更改或者编辑。只要符合发帖政策，亚马逊也不会更改或者编辑。每条Review都有一个绿色文字“Vine Customer Review of Free Product”标记。 4、早期评论人计划 亚马逊于2017年6月推出了早期评论人计划（Amazon Early Reviewer Program简称：AERP)。 亚马逊会给这些他选中的早期评论家$1~$3的购物卡作为写Review的报酬，从而刺激他们写真实可靠而且图文并茂的Review。卖家不能直接与他们取得联系，无法对他们施加影响。每条Review都有一个橘色文字“Early Reviewer Rewards”标记。 科学增评的几个手段 1、利用社交媒体 把自己打造成Facebook等社交媒体网红，培养自己的粉丝群，或者加入一些人数较多的群组，塑造自己的影响力。 如果你能够以兴趣点或者以产品属性为切入点，通过有价值的内容输出，把自己打造成网红，哪怕只是拥有几百几千个忠诚粉丝，你亚马逊店铺中的增评测评，都不会是什么难事了。 如果你有大量的推广资金，可以选择请“现成”的网红来做产品测评，向他们提供一些产品，邀请他们给自己的粉丝做活动，对产品曝光会有积极的影响。 2、做好售后
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
6种亚马逊关键词的研究方法（含免费分析工具详解） 经常有很多人问我，如何去找产品listing的关键词？有哪些可落地的方法？有 哪些值得推荐的分析工具？ 其实这样的方法实在是太多了，今天我就具体来给大家介绍一些常用的找关键词 的方法，其中我也会重点向大家详解免费的关键词分析工具，因为大家貌似对免费的工具更有兴趣。 关键词收集、分析方法主要包括以下几种： 一、借助各种关键词分析工具 1）sonar(链接：https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,） 这款分析工具我经常推荐给大家使用，因为它确实非常适用于新手，作为一款免费使用的工具，功能可以说相当强大， sonar的主要特点是： 1、可以通过输入关键词，比如：”wireless headphones“拓展出很多与它相关 的词组； 2、通过绿色图标可以大致判断关键词的搜索量； 3、清晰的显示关键词列表中的高频词汇，帮助你迅速聚焦核心关键词； 4、直观的显示搜索词对应的商品图片，既可以判定自己的搜索词与产品的相关 度；又可以通过点击产品图片，查看竞争对手设置的关键词及CPC词，做到知己知彼； 5、可以通过输入竞争对手的asin码，查看对应Listing的关键词及CPC关键词； 6、目前它支持的亚马逊站点是：美国、德国、法国、意大利、西班牙、英国。
2）Seo chat: （链接： https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,/tools/suggest-tool/#sthash.bnXv8Esn.dpbs）
seo chat集合了很多分析工具，主要涉及seo、social media、ppc、webmaster 等等，当然有些是需要付费使用的。 其中关于关键词的分析工具也是非常的好用，而且免费； 这款分析工具的主要特点是： 1、可以搜索Amazon、google、bing、youtube平台上的关键词建议； 2、按照首写字母a-z给出长尾词的相关建议。以amazon平台关键词分析为例，输入”yoga mat“，在关键词搜索中，会自动按照第三个单词的首写字母a-z 匹配相关的词； 3、run part2bulk suggset显示的是：搜索词对应的亚马逊平台搜索框中自 动匹配的词组，这部分词组你自己可以在亚马逊首页搜索框进行验证，看是不是与seo chat给出的词一致； 4、run part3useful suggest显示的是：搜索词对应的谷歌浏览器搜索框中 自动匹配的词组。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
DATS 6101: Amazon movie data grasping and recommendation system analysis final project Prepared by: Pseudo_yuan December 16, 2015
Introduction Big data provide useful information to the recommendation system. A good recommendation system is based on efficient algorithms. There are three popular recommendation algorithms: user-based recommendation algorithm, item-based recommendation algorithm and collaborative filtering recommendation. Based on one movie, Amazon recommends other movies that customs who watch this movie also watched. That is, this recommendation system is based on the user. However, in this system recommendations are limited, because some movies could fail to be recommended when few people have watched them. To address this problem, I will analyze attributes of the recommended movies and discuss the similarity of them to see whether it is possible to make a recommendation based on the attributes of items. In detail, with the help of the R package “rvest” I will grasp d ata from Amazon website pages and analysis the relationship between one movie and movies that customs who watch this movie also watched. Based on these relationships, customers’ preference could be predict ed and more unpopular movies can be recommended. Description and Quality of Data In one Amazon movie website page, there are lots of data such as the name, the genres, the director, the staring and the rates providing useful information for this movie. Amazon also gives links to recommended movies. A collection of informed data of a single movie could be a sub-dataset. One movie always associated to more than 6 recommended movies. And each recommended movie could create a new sub-dataset. In my database, one dataset includes information of one movie (the basic movie) and 6 movies that are recommended (the sub-movie) and movies that are recommended based on the sub-movies. In one dataset, there are attributes of name, year, mins, IMDb rate, BoxOffice, genre 1, genre 2, director, star 1, star 2 and studio in 43 movies. These data are website data and distribute in text, graphs even in image. The data are unstructured and sometimes could be missing, so they need cleaning before analyzed. Data Acquisition and clean
常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。 进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。 例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1，数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
从哪些方面分析亚马逊销量数据下降 对于Amazon卖家而言，把一款产品推起来的确不是件简单的问题。亚马逊卖家每日的销量是不全然相同的，它会在一个区间内有所波动。但是有的产品一旦在Amazon上有了好的表现，订单有时候会突然降低，并且从此一蹶不振.那一定是有原因的,卖家需要从两个角度思考问题，外部原因和内部原因.今天就为大家分析一下，各位也可以对号入座找出自己的原因。 一、外部因素 1、Amazon把你的Listing和其他卖家Listing进行了合并 这种情况在去年出现的比较多，主要是一些不守法的“黑技术”会直接把他们的产品作为变体绑到你的产品上。但是在Amazon对这种违规行为严厉打击，并从11月份开始推出经过品牌保护的产品禁止跟卖的新规定后，已经大有好转。现在未经你允许合并变量，最大的罪魁祸首就只剩下Amazon自己的。 2、你的Listing被Add-on Item收录 这个标记是Amazon上最受争议的一个标记，因为它不像Best Seller或者Amazon‘s Choice，可以给你带来直接转化和流量，有了它甚至会影响你的Listing销售。但是Amazon 不会告诉你什么时候你的产品会被打上这个标记，什么时候会被取消。
3、失去Buy Box 由于近90%的销量都来自Buy Box，第三方卖家如果想在亚马逊获得成功，就必须争取Buy Box。亚马逊会把Buy Box分配给绩效分数高的卖家。 如果你是某件产品的唯一卖家，那么Buy Box肯定是你的（目前）。但如果同一件产品，有很多卖家，你就要与其他卖家一起竞争Buy Box。如果销量突然下跌，有可能是失去了Buy Box。 <<如何尽快获得Buy Box>> 4、产品被突然审核 这个问题是上面几个问题的“高危版”，Amazon会在认为问题集中出现、影响严重时对你的Listing进行审核。建议大家产品上架前做好充分的文件准备，毕竟被封号或者永久禁止销售的情况谁都不愿意看到。《Amazon投诉、审核、封号、申诉》 5、季节性趋势 根据产品类型，卖家可能经历销量的淡季和旺季。 比如，如果你卖太阳镜，夏季的销量可能更大。如果你卖舞会服装，10月份销量可能变大，因为人们要为万圣节做准备。 如果想确定产品销量是否受季节影响，卖家可追踪月度和年度销售数据。 所有卖家的销量在第四季度（黑色星期五和网络星期一）都会升高，因为到了年终购物季，人们纷纷开始购买礼物。卖家要确保自己的热销产品有足够库存。《全球节日表及营销策略》 6、页面新出现差评
几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询
2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。
【017-原创：案例分析】https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,,亚马逊（美国站）过去一年的流量对比 不少跨境电商的朋友最早或者主要渠道都来自ebay,亚马逊等海外主流的零售平台。通过平台获得流量和销量，通过数据看看平台的流量又是从哪里获取的？通过数据来对比看看ebay,亚马逊美国站在过去一年的流量表现。 1、网站流量的总体表现
https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 网站日流量2270万人次3050万人次 客户的平均停留时间10:17分钟6:57分钟 在网页的平均浏览页数11.697.74 网站平均跳出率28.34%37.42% 2、流量来源渠道构成分析 从流量渠道构成比例看，https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,和https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,的流量渠道比率都比较接近。 直接访问接近:50%， 邮件营销约:3.5%，
引荐流量约:20%， 搜索流量约:25%， 展示广告均小于1% 但来自社交渠道，https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,的社交流量比重要高于https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,，https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,社交流量来源占比1.8%，https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,社交流量来源约占3.4%。 3、引荐流量分析 https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html,引荐流量来源前10位网站 引荐网站比重增减变化 https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 4.35%-21.69% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 4.06%-9.76% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 3.31%20.06% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.78% 5.53% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.46%8.53% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.44%-12.26% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.41%26.33% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.39%-56.97% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.36%-25.09% https://www.doczj.com/doc/5b4363222.html, 1.31%89.99%
ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
一，流量总览 首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。 二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。 三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，
这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。 四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。 排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。 从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手 这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)
常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：
2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：
Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:
一，流量总览 首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。 二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。 三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，
这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。 四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。 排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。 从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手 这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：
1.7 常用的数据处理方法 实验数据及其处理方法是分析和讨论实验结果的依据。在物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法（直线拟合）等。 1.7.1 列表法 在记录和处理数据时，常常将所得数据列成表。数据列表后，可以简单明确、形式紧凑地表示出有关物理量之间的对应关系；便于随时检查结果是否合理，及时发现问题，减少和避免错误；有助于找出有关物理量之间规律性的联系，进而求出经验公式等。 列表的要求是： （1）要写出所列表的名称，列表要简单明了，便于看出有关量之间的关系，便于处理数据。 （2）列表要标明符号所代表物理量的意义（特别是自定的符号），并写明单位。单位及量值的数量级写在该符号的标题栏中，不要重复记在各个数值上。 （3）列表的形式不限，根据具体情况，决定列出哪些项目。有些个别的或与其他项目联系不大的数据可以不列入表内。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表中所列数据要正确反映测量结果的有效数字。 列表举例如表1-2所示。 表1-2铜丝电阻与温度关系 1.7.2 作图法 作图法是将两列数据之间的关系用图线表示出来。用作图法处理实验数据是数据处理的常用方法之一，它能直观地显示物理量之间的对应关系，揭示物理量之间的联系。 1．作图规则 为了使图线能够清楚地反映出物理现象的变化规律，并能比较准确地确定有关物理量的量值或求出有关常数，在作图时必须遵守以下规则。 （1）作图必须用坐标纸。当决定了作图的参量以后，根据情况选用直角坐标纸、极坐标纸或其他坐标纸。 （2）坐标纸的大小及坐标轴的比例，要根据测得值的有效数字和结果的需要来定。原则上讲，数据中的可靠数字在图中应为可靠的。我们常以坐标纸中小格对应可靠数字最后一位的一个单位，有时对应比例也适当放大些，但对应比例的选择要有利于标实验点和读数。最小坐标值不必都从零开始，以便做出的图线大体上能充满全图，使布局美观、合理。 （3）标明坐标轴。对于直角坐标系，要以自变量为横轴，以因变量为纵轴。用粗实线在坐标纸上描出坐标轴，标明其所代表的物理量（或符号）及单位，在轴上每隔一定间距标明