淘寶大數據包括哪些

❶ 淘寶行業數據分析方法有哪些怎麼分析

想要把淘寶店鋪經營得更好，那麼就得學會使用淘寶行業數據分析的工具，另外也要知道到底什麼才最好用，如果你們也想要來了解同行業的一些數據分析情況的話，那必須要來看看下文了。

店怪獸是最專業的電商數據分析工具，專注於分淘寶店鋪分析，為淘寶賣家，淘寶服務商以及電商從業者提供淘寶數據分析報告，淘寶競爭店鋪數據分析，淘寶商品的市場分析等。（微信搜索店怪獸銷售小程序就可以找到了哦）

一個好的賣家不是自己有什麼去賣什麼，而是市場需要什麼?我們才賣什麼，如果不符合市場需求的產品，不符合消費者喜好和需求，那麼再好的產品也很難買成爆款。

所以一個爆款的產品必須符合市場大部分消費者的需求，這一切不是憑空想像的，而是需要有真實的數據支持，這個工具已經很好的把淘寶上的大數據採集下來，精細化分析了。

能幫助我們並告凳快速分析出市場規律，看透淘寶背後的數據。來選擇我們的款式和銷售價格，做淘寶行業數據分析的工作。

怎麼分析?

淘寶行業數據分析的方絕旅法有以下兩種：

淘寶行業數據分析方法一：

網路搜索淘寶指數

打開淘寶指數網址網頁，正式查詢前，先登陸自己淘寶賬號。

在主搜索欄輸入想要查詢的行業或者類目，以女裝下連衣裙為例。

點擊搜索按鈕。即可呈現整個行業的趨勢和細分，可供小夥伴們使用噢。

淘寶行業數據分析方法二：

使用生意參謀工具，行業數據分析，產品的導入期，成長期，成熟期，衰退期，了解具體時間段

尋找數據，打開生意參謀-市場行情-行業大盤，找出前一年或者前兩年的打底褲的交易指數情況

只分析一個類目，一年的數據不需要做表格

若分析2-3個子類目，如女褲類目(休閑褲、打底褲)或者需要分析過去2-3年的年度趨勢分析，做如下表格

統計好數據後，生成折線圖，看多個類目的產品的生命周期

從數據可以看出休閑褲4.5月是交易高峰期，那麼在3月前就要開始積累銷量，為了在高峰期的時候可以有個好的名次。

綜上所述，大家估計也清楚的知道了淘寶行業數據分析的概念了，同時也知道了應該要使用什麼樣的工具來進行分析，具體的操作方法小編也為大家提供了，大友咐家可以趕緊去實踐操作一下呢!

❷ 大數據的內容是什麼

問題一：大數據都包括什麼內容？ 你好，
第一，你可以直接網路搜索。
第二，根據我的理解，所有你在互聯網上留下的痕跡就是大數據。
比如很多購物網站，會根據你以前的購買記錄，在你再次到該網站的時候，在頁面底部出現「猜你喜歡」，推薦幾個你可能喜歡的東西。比如淘寶、天貓、京東這些購物網站。
有時候，還會定期發郵件給你，推薦你一些商品，比如做的比較好的，像亞馬遜。
希望能對你有所幫助，有什麼問題我們可以繼續交流

問題二：什麼是大數據？大數據是什麼意思？ 「大數據」是近年來IT行業的悄悄拿熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼啟搭，什麼是大數據呢，大數據時代怎麼理解呢，一起來看看吧。
大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。
大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
大 數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶運虧牛基因層面尋找與產奶量相關 的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對， 挖掘主效基因。例子還有很多。
大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運 用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本 質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據 *** ，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。
數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業智能的應用范圍
1.采購管理
2.財務管理
3.人力資源管理
4.客戶服務
5.配銷管......>>

問題三：什麼是大數據 大數據是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從大入手，大是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的......>>

問題四：什麼是大數據 大數據是什麼意思 「大數據」不是「數據分析」的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前台電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網路，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種感測器，和物聯網，智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是「領導怎麼說？」現在變成「大數據的分析結果」，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫「垃圾進，垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

問題五：大數據到底是什麼東西？ 基於大數據→企業網上支付與結算
基於大數據→銀行的融資參考依據
基於大數據→優化庫存周轉
基於大數據→按需按量按地定產，高效自營

問題六：大數據時代：大數據是什麼？ 大數據是什麼？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據 *** 的統稱？今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡？大數據的來源又有哪些？等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如資料庫或商業智能技術）就能輕松應對；而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來：由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額；而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵：第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據；第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些？或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些？」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。（若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率；另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。）傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了：如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息（或說數據）......>>

問題七：大數據是什麼，干什麼用的？包含哪些內容？哪些技術？解決什麼問題？ 大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。通過大數據分析，可以預測交通路況實況，比如網路地圖的實時公交，了解客戶信用，比如支付寶實名認證大數據背後的花唄借唄信用積累大數據研究顯示，我國的數據總量正在以年均50%以上的速度持續增長，預計到2020年在全球的佔比將達到21%。產業新形態不斷出現，催生了個性化定製、智慧醫療、智能交通等一大批新技術新應用新業態。大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

問題八：大數據可以做什麼 用處太多了
首先，精準化定製。
主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準定位目標，然後依據需求提 *** 品，最終實現供需雙方的最佳匹配。
具體應用舉例，也可以歸納為三類。
一是個性化產品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內容，每個人的結果都不同。或者是一些定製化的新聞服務，或者是網游等。
第二種是精準營銷，現在已經比較常見的互聯網營銷，網路的推廣，淘寶的網頁推廣等，或者是基於地理位置的信息推送，當我到達某個地方，會自動推送周邊的消費設施等。
第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎設施的選址。
這些全都是通過對用戶需求的大數據分析，然後供方提供相對定製化的服務。
應用的第二個方向，預測。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。
從具體的應用上，也大概可以分為三類。
一是決策支持類的，小到企業的運營決策，證券投資決策，醫療行業的臨床診療支持，以及電子政務等。
二是風險預警類的，比如疫情預測，日常健康管理的疾病預測，設備設施的運營維護，公共安全，以及金融業的信用風險管理等。
第三種是實時優化類的，比如智能線路規劃，實時定價等。

問題九：大數據的內容和基本含義？ 「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。
1、大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

問題十：大數據具體學習內容是啥？ HADOOPP 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是HADOOPP 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。HADOOPP 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。HPCC高性能計算與 通信」的報告。開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理HADOOPP的批量數據。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快HADOOPP數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。IT JOB

❸ 淘寶大數據分析怎麼做

淘寶數據大分析主要可以分為兩點：前端數據與後台數據。前端數據就是淘寶搜索頁展示的數據，後台就是生意參謀里邊的市場大盤數據。前端數據分析推薦使用《癩蛤蟆工具箱-淘寶市場數據透視》可以一鍵採集關鍵詞或者類目下的寶貝信息，一鍵分析市場價格成交區間，地區分布，屬性價格分析，活動分析，上下架時間分析等等。後端市場大盤數據可以用《癩蛤蟆工具箱-指數轉化插件》一鍵轉化數據進行分析。

推薦去癩蛤蟆工具箱學習相關知識，癩蛤蟆工具箱在同類電商培訓機構中位列三甲，學院雲集眾多具有豐富實戰經驗的電商名師講授干貨知識，為社會輸送數萬名優秀電商人才。

更多問題請咨詢癩蛤蟆工具箱客服！

❹ 淘寶是如何利用大數據進行預測的

用戶所有的淘寶使用記錄，就是大數據，就是數字時代的資產，這些數據，通過篩選和運算，就能創建每一位用戶的用戶畫像，分析出每個人的不同愛好與需求，從而做到精準推送，歲顫營銷成本大大降低但卻能獲得更好的結果。淘寶大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能叢胡具有更強的乎鄭敗決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

❺ 常用的淘寶數據分析工具有哪些，請舉一個

常用的淘寶數據分析工具有哪些，請舉一個

我現在是生意參謀+BDP個人版
1、生意參謀（還有京東相關的數據平台）：開淘寶的小夥伴一定都有用生意參謀，每天都能看淘寶的相關數據，數據維度也很全，但是生意參謀不能追訴較久前的數據，這是很蛋疼的一件事，數據對於做生意的人來說是多麼寶貴的，數據沒有存儲下來怎麼行啊，數據可是很值錢的啊，崩潰~
2、BDP個人版：這是我無意間某個電商群發現的數據分析工具，簡直是大發現，不僅解決了數據存儲的問題，而且我開了京東和天貓兩家店鋪，每天都要切換、分析各個平台的數據，太累了，我現在是這樣，把兩個平台的數據都導出excel，然後放到BDP的本地同步神器，只要平台的數據更新了，BDP中的數據&數據圖表（圖表類型也很多，不是單純的數據了）結果也隨之更新，數據分析就不需要重復了，一次即搞定，大大提高我的效率啊！

常用的數據分析工具有哪些？

1.QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。系統具有如下特點：
提供了專門在大型資料庫上進行各種開採的功能：關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。
各種開采演算法具有近似線性（O(n)）計算復雜度，可適用於任意大小的資料庫。
演算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。
為各種發現功能設計了相應的並行演算法。
2.MineSet
MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖蘆畢掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發沖嘩猜掘、理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點：
MineSet以先進的可視化顯示方法聞名於世。
提供多種 萃誥蚰J健0 ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J健⒐亓 嬖頡⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾 取?br>
支持多種關系資料庫。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過SQL命令執行查詢。
多種數據轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數散型據，轉換數據類型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。
操作簡單、支持國際字元、可以直接發布到Web。
3.DBMiner
DBMiner是加拿大SimonFraser大學開發的一個多任務數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關系資料庫和數據開採集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發現各種知識。DBMiner系統具有如下特色：
能完成多種知識的發現：泛化規則、特性規則、關聯規則、分類規則、演化知識、偏離知識等。
綜合了多種數據開采技術：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發現多級規則、元規則引導發現等方法。
提出了一種互動式的類SQL語言——數據開采查詢語言DMQL。
能與關系資料庫平滑集成。
實現了基於客戶/伺服器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統。

數據分析的概念太寬泛了，做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的？是個人用還是企業、部門用呢？應用的場景是製作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析？
那就說說應用最廣的BI吧，企業級應用，其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分，主要用於數據整合，構建分析，展示數據供決策分析的，譬如FineBI，是能夠」智能」分析數據的工具了。

營銷人常用的數據分析工具有哪些

Power-BI和FineBI吧
Power-BI
Power-BI是專為中小企業提供決策分析的軟體。在BI市場迅速發展的時代，功能齊全而且在逐步完善還是ok的，就是在環境搭建這塊比較麻煩，官方網站也不是很好。
FineBI :finebi./
個人來說比較推薦，有個ExcelView的功能特別愛，選取欄位時可以直接在熟悉的excel中選取，平時最頭疼的就是記不住資料庫里欄位的結構和名稱，看著特別抽象，FineBI解決了這個困難。你可以先去再官網下個免費版的試試，感覺算是國產中的良心軟體。

推薦一款好用的淘寶數據分析工具

我一直用的是知數寶，不過是付費的，功能還是很齊全的，對於我開店來說很有幫助

這是什麼淘寶數據分析工具

應該是數據魔方吧

網站數據分析工具有哪些

還是系統地學習一下CPDA項目數據分析師的課程比較好

excel數據分析工具有哪些功能

數據分析軟體有哪些最常用的是spss，屬於非專業統計學的，當然，沒有統計功底還是很難用的。sas是專業的統計分析軟體，需要編程用，都是專業人士用的。

大數據分析工具有哪些

1. 開源大數據生態圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。 開源生態圈活躍，並免費，但Hadoop對技術要求高，實時性稍差。 2. 商用大數據分析工具 一體機資料庫/數據倉庫（費用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 數據倉庫（費用較高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 數據集市（費用一般） QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展現 用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

❻ 淘寶運營數據分析主要分析哪些數據

1、市場分析。

2、消費者分析。

3、競爭分析。

1、淘寶代運營，顧名思義，就是淘寶商家把店鋪日常經營、管理、營銷、推廣的工作委託給專業的淘寶代運營公司，由具備豐富的開店經驗，並經過嚴格培訓的淘寶運營人員為賣家全天候經營淘寶首斗禪網店。

2、有效的提高網店的成交量，快捷、專業、安全的提升店鋪的核心競爭優勢，賣家把店鋪委託給專業的淘寶代運營公司後，只需負責發貨等簡單的工作，其它工作都由代運營公司操勞。

3、淘寶代運營是指淘寶店掌櫃（集市店鋪和商城店鋪）把店鋪的銷售客服、裝修、優化、直通車、營銷策劃等工作環節交給淘寶網店代運營公司管理。

主要分析以下數據：

一、根據淘寶指數分析以下相關數據；

1、輸入產品關鍵詞。進入頁面後，將首先看到市場趨勢，其次是市場細分。

2、在市場趨勢下，可以看到對應類目的搜索指數、成交指數，這兩個指數主要是根據淘寶、天貓的數據進行統計。其中，搜索指數是指數化的搜索量，反映搜索趨勢，成交指數則是由搜索帶來的成交量，反映的是成交趨勢。一般來說，可以通過這個數據了解目前所屬行業的整體情況，如果整個行業是在增長，說明這個時候進入是比較健康的。

3、再往下，可以看到搜索這個產品關鍵詞的買家的地域細分，了解潛在受眾的主要分布地區，這有利於後期直通車操作和鑽展投放。另外，也可以對客戶所在地區的風俗習慣有所了解，有利於後期客服拉近客戶距離，促進轉化。

4、人群定位包括了用戶性別、年齡、星座、愛好、買家等級和消費等級等，有利於掌櫃們分析用戶特徵和消費心理。以消費等級為例，如果還在糾結自己的定價是要往高端走還是往實惠走，但通過指數發現，搜索這個關鍵詞的用戶的消費等級絕大部分集中在偏低和中等上，那可能就要放棄高端定價了。後期策劃活動時，也要盡量做一些打折滿送之類的促銷。

5、除了市場趨勢外，掌櫃們還要關注市場細分。

6、市場細分會包括類目分布、人群偏好兩大部分。類目分布可以告訴你你所搜索的產品關鍵詞下包含了多少類目，每個類目的佔比有多大。在不同類目下，購買所搜索產品的人群偏好是什麼。

7、在人群偏好中，可以了解整個人群受眾最偏愛的品牌、商品及相關屬性，也可以選定不同人群特徵，了解不同人群的品牌偏好、商品偏好等。點擊不同品牌或商品，還可以展開圖片，進一步了解寶貝外觀，點擊進入其者塵詳情頁，就近距離研究競爭對手的詳情頁設計和店鋪裝修了，知己知彼。

二、可以根據數據魔方分析以下數據；

1、數據魔方主要功能;

（1）淘詞功能：提供淘寶賣家專注行業的熱門關鍵詞，用以優化寶貝標題和直通車搜索詞，方便用戶自主搜尋和設置關鍵詞。

（2）消費者研究分析：可以分析流失消費者的去向以及消費者的消費偏好。

2、賣家可以用數據魔方數據做以下調整;

（1）店鋪定位：了解子行業何時進入競爭較小，子行業在其一級類目下的佔比，行業內賣家數量及地域等級分布。

（2）品牌定位：查看類目熱銷品牌和產品排行。

（3）產品定位：參考當前的熱銷寶貝，了解寶貝特性，從而發現消費者喜好。熱銷寶貝中最重要的就是爆款產品的透視，比如哪種品質和流量可以打造爆款，從而幫助賣家選擇更好的引流工具。

（4）產品熱銷特徵定位：涉及產品價格、款式細節、顏色、套餐搭配等非常具體的指標，是一家企業企劃部或者產品研發部需要重點關注的數據;還包括不同產品價格區間的成交情況，當一間店鋪的寶貝細分為引流款、爆款、基本款時，這三類產品不同的定價策略就可以參考行業的標價分布與行業的平均客單價分布趨勢。

（5）買家行為分析：買家的購買時段和來訪時段數據可以幫助賣家選擇寶貝上架時間和直通車活動，性別年齡分布可以幫助了解實際消費群體的人口統計特徵。

（6）行業熱門搜索分析：查看商品的熱搜趨勢銷拆。

三、可以根據生意參謀分析以下數據；

1、看清店鋪經營狀況：人(流量)、貨(商品)、錢(交易)。

2、提升精細化運營能力：實時直播(及時性)、無線專題(多終端)、競爭情報(結合行業)。

❼ 淘寶店鋪的數據都包括些什麼

操作淘寶店鋪玩的是手段，看的是數據，絕非做決定要看數據才能做決定，開店要看數據才能做決定，那淘寶店鋪數據包括哪些數據呢？以下是一些主要的數據。
支付轉換率；
不改變一切只是空談，支付率要高於同類水平的平均水平才更好。要提高轉化率，關鍵是要提高產品的吸引力，主圖和詳細頁面要不斷優化，以提高總流量，提高轉化率。
網店數據，淘寶網店數據包括哪些？
二、來訪人數。
對訪問者數量的分析，可以清晰地分析流量來源。各種流量源，其中各種流量源的數量和支付轉化率都不一樣，關鍵是找出高支付轉化率的流量源，並想辦法提高。
三、客座價格。
事實上，客單價要想提高，關鍵要靠的是商品單價和關聯銷售。如在同一流量下，盡可能地將流量引向單價高、轉化率高的商品，這樣可以直接提高客價。還可利用贈品活動、促銷活動、顧客服務介紹等，盡可能多的購買顧客。
DSR的動態評分；
這一指標並非用於數據決策，而是用於反饋顧客對商品、物流和客戶服務的滿意程度，但每一項數據都不能低，因此商家應在三個方面做好工作。
五、點擊率
點擊的數量與流量和轉化率之間有著重要的關系，點擊的數量主要通過業務顧問來查看，查看點擊數量時主要要注意以下幾點。第一，點擊率不能低於3%，超過10%的點擊率，就可以輕易引爆手淘流量；如果點擊率低於3%，就會引起警覺，必須分析原因，才能解決問題。
當然不是淘寶數據就有以上這些了，我只是挑重點和大家說說，不過淘寶數據中，最重要的還是轉化率，否則再多看幾個寶貝人，再多的點擊都是枉然。