快速掌握數(shù)據(jù)透視表中的比例分析魔法

數(shù)據(jù)透視表，這個(gè)Excel中的數(shù)據(jù)處理神器，不僅讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)變得直觀，還提供了多種百分比顯示方式，幫助我們深入理解數(shù)據(jù)間的關(guān)系。只需簡單幾步，就能解鎖這7種強(qiáng)大的分析工具：

1.總和百分比：以全局視角呈現(xiàn)每個(gè)項(xiàng)目占比，計(jì)算公式為（項(xiàng)目數(shù)值/所有項(xiàng)目總和）×100%。如圖所示，它能直觀展示每個(gè)項(xiàng)目在整體中的位置，比如商品銷量的市場占比。

2.列匯總百分比：用于分析每一行數(shù)據(jù)在列總和中的比例，（項(xiàng)目數(shù)值/列總和）×100%。比如，你可以通過這個(gè)方式看到不同日期下各商品的銷售比例，洞察哪些商品在特定時(shí)間段內(nèi)更受歡迎。

3.行匯總百分比：用于比較同一類別在不同時(shí)間點(diǎn)的表現(xiàn)，（項(xiàng)目數(shù)值/行總和）×100%。例如，分析各類商品的季節(jié)性銷售波動(dòng)。

4.百分比對比：以一個(gè)特定項(xiàng)目為基準(zhǔn)，展現(xiàn)其他項(xiàng)目與之的比例，（其他項(xiàng)目數(shù)值/參照項(xiàng)目數(shù)值）×100%。通過這個(gè)方式，我們可以看出商品間的銷售競爭態(tài)勢，例如優(yōu)質(zhì)商品與普通商品的差距。

5.分類匯總：當(dāng)數(shù)據(jù)按類別劃分時(shí)，有三種方式來衡量項(xiàng)目與分類總和的關(guān)系：

父行百分比：項(xiàng)目在所在列分類中的占比，（項(xiàng)目數(shù)值/該列分類項(xiàng)目總和）×100%。如“巧克力糖果”在“巧克力”類別中的銷售份額。

父列百分比：項(xiàng)目在所在行分類中的占比，（項(xiàng)目數(shù)值/該行分類項(xiàng)目總和）×100%。例如，查看某個(gè)商品在所有日期中的銷售地位。

父級(jí)百分比：每個(gè)項(xiàng)目在其分類內(nèi)的占比，確保每個(gè)分類的總和為100%。這對于了解整體類別內(nèi)部的分布情況特別有用。

通過靈活運(yùn)用這七種百分比分析，數(shù)據(jù)透視表就像是一個(gè)數(shù)據(jù)魔法棒，幫助我們深入洞察數(shù)據(jù)背后的趨勢和對比，讓你的數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)有效。立即開始你的數(shù)據(jù)透視表之旅，解鎖數(shù)據(jù)的無限可能吧！

電商數(shù)據(jù)分析有幾點(diǎn)很重要：

1、數(shù)據(jù)的及時(shí)更新

對于電商數(shù)據(jù)來說，不同產(chǎn)品購買情況，不同渠道的銷售情況，都需要每天關(guān)注查看，并及時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整策略

2、數(shù)據(jù)處理速度

電商數(shù)據(jù)通常是很大的，除了銷售數(shù)據(jù)之外、流量類數(shù)據(jù)、用戶類數(shù)據(jù)都需要分析關(guān)注，大量數(shù)據(jù)的查詢處理，速度很重要

3、分析結(jié)果的清晰展現(xiàn)

在整理電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)體系和分析方法時(shí)，你會(huì)注意到，需要關(guān)注的指標(biāo)非常多，所以建立清晰明確的分析報(bào)告，能有效監(jiān)控和分析數(shù)據(jù)情況是必要的

目前在用的工具是海致BDP，可以比較好的對接數(shù)據(jù)庫和推廣渠道，分析速度快，建立了日常渠道和商品的監(jiān)控看板，可以對比不同產(chǎn)品的銷售情況、客單價(jià)、評(píng)價(jià)情況等。

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程主要包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和制定策略。

在電子商務(wù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)決策的關(guān)鍵。首先，要通過各種渠道收集數(shù)據(jù)，這些渠道可能是網(wǎng)站分析工具、社交媒體平臺(tái)、廣告平臺(tái)，或是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫。例如，Google Analytics可以幫助跟蹤網(wǎng)站的流量、用戶行為等數(shù)據(jù)。

接下來是數(shù)據(jù)清洗階段，這一階段至關(guān)重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗涉及刪除重復(fù)信息、處理缺失值、檢測并處理異常值等。例如，如果某個(gè)商品的銷售數(shù)據(jù)因?yàn)橄到y(tǒng)錯(cuò)誤出現(xiàn)異常高峰，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)需要在分析前被識(shí)別并處理。

數(shù)據(jù)分析階段是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘的過程。通過分析，可以了解客戶行為模式、市場趨勢、產(chǎn)品性能等。比如，通過分析用戶的瀏覽和購買記錄，可以發(fā)現(xiàn)用戶對不同類型商品的偏好。

之后，數(shù)據(jù)可視化將分析結(jié)果以圖表、圖像等形式呈現(xiàn)，幫助決策者更直觀地理解數(shù)據(jù)。使用Tableau或Power BI等工具，可以創(chuàng)建動(dòng)態(tài)的報(bào)告和儀表板，顯示關(guān)鍵指標(biāo)和趨勢。

最后，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果制定策略。例如，如果發(fā)現(xiàn)某一類商品的銷售量持續(xù)下滑，可能需要調(diào)整營銷策略或改進(jìn)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)分析不僅有助于解釋過去和現(xiàn)在的表現(xiàn)，還能預(yù)測未來趨勢，從而指導(dǎo)企業(yè)做出更明智的決策。

總的來說，電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析是一個(gè)系統(tǒng)性的過程，需要專業(yè)的技能和工具來執(zhí)行。通過有效的數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地了解市場需求和客戶行為，優(yōu)化運(yùn)營和營銷策略，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。

1.FineBI

目前國內(nèi)數(shù)據(jù)分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企業(yè)客戶多、服務(wù)范圍廣,多維OLAP分析是BI工具分析功能的集中體現(xiàn)，憑借FineBI簡單流暢的操作、強(qiáng)勁的大數(shù)據(jù)性能和自助式的分析體驗(yàn),企業(yè)可充分了解和利用他們的數(shù)據(jù),增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。

2.Tableau

Tableau是大數(shù)據(jù)可視化軟件的市場領(lǐng)導(dǎo)者之一，在為大數(shù)據(jù)操作，深度學(xué)習(xí)算法和多種類型的AI應(yīng)用程序提供交互式數(shù)據(jù)可視化方面尤為高效。它內(nèi)置常用的分析圖表，和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速的探索式數(shù)據(jù)分析，可以快速地做出動(dòng)態(tài)交互圖。

3.永洪敏捷BI

該產(chǎn)品穩(wěn)定性較高，利用sql處理數(shù)據(jù)。永洪的技術(shù)主要分為大數(shù)據(jù)和可視化亮點(diǎn)。覆蓋BI和大數(shù)據(jù)(海量數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)分析)，敏捷BI，自服務(wù)BI，探索式BI，性價(jià)比高。但不支持程序接口，實(shí)施交由第三方外包。永洪BI在產(chǎn)品能力上還不錯(cuò)，特別是大數(shù)據(jù)性能方面，同樣可以支撐億級(jí)數(shù)據(jù)的抽取和分析，而在服務(wù)方面則表現(xiàn)一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一個(gè)基于Web的業(yè)務(wù)分析工具套件，擅長數(shù)據(jù)可視化，采用的CS架構(gòu)，主要的報(bào)表連接過程使用的客戶端，瀏覽器端可以進(jìn)行簡單的報(bào)表編輯。其連接數(shù)據(jù)源需要單獨(dú)下載msi驅(qū)動(dòng)，而不是目前主流的JDBC的連接方式。操作基本都是拖拽，不過其探索式分析能力有限，不適合做定制化開發(fā)(這個(gè)不符合我們需要集成的需求)。學(xué)習(xí)成本較低上手快，但功能簡單，無法支持復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，不支持定制開發(fā)。

5.SmartBI

企業(yè)級(jí)商業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái)，用戶可以更直觀便捷地獲取信息。能滿足用戶自助式的數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表，OLAP，各種業(yè)務(wù)報(bào)表，制作儀表盤，在移動(dòng)終端上展示，有統(tǒng)一服務(wù)平臺(tái)支持眾多的管理維護(hù)功能。和FineBI同為比較不錯(cuò)的國內(nèi)BI數(shù)據(jù)分析軟件，但是操作體驗(yàn)并不是很好，界面粗糙，并沒有FineBI的界面美觀。

6.Qlikview

屬于新一代的輕量化商業(yè)智能BI產(chǎn)品，體現(xiàn)在建模、部署和使用上。只能運(yùn)行在windows系統(tǒng)，C/S的產(chǎn)品架構(gòu)。采用內(nèi)存動(dòng)態(tài)計(jì)算，數(shù)據(jù)量小時(shí)，速度很快;數(shù)據(jù)量大時(shí)，吃內(nèi)存很厲害性能偏慢。不過目前對于QlikView也是代理形式為主，本地化和定制化能力差，和tableau一樣沒有大數(shù)據(jù)處理能力，需要對接數(shù)據(jù)倉庫。國內(nèi)復(fù)雜報(bào)表填報(bào)等難以支持，另外代理商對客戶的響應(yīng)能力有限。