怎麼找消費數據分析專家

1. 在哪裡可以找到關於我國個人消費信貸的數據

可以在以下機構查詢中國個人消費信貸數據：

• 中國人民銀行（PBOC）：PBOC定期公布中國經濟和金融數據，其中包括中國個人消費信貸數據。

• 中國國家統計局慎頌缺：國家統計局定期公布中國經濟和社會發展的統計數據，其中包括中國櫻納個人消費信貸數據。

• 金融機構：如銀行、信貸公司等，可能提供有關中國個人消費信貸數據的研究和報告。

• 商業數據公司：如全球數據，可能提供有關中寬辯國個人消費信貸數據的報告和分析。

請注意，數據的准確性和可靠性可能因數據來源、數據採集方式和分析方法等因素而有所不同。

2. 請問誰知道哪裡可以找到關於中國化妝品消費市場的數據分析

你就別費這個勁了，有的都時過期或胡寫的。市場是大大的，你的心有多大市場就有多大。

3. 如何用數據來分析用戶的消費行為

這就是數據分析前期數據搜集的作用。
互聯網的數據越來越多，包括行為數據交易數據等。分析這些數據有以下幾個大的作用
1.分析用戶的行為數據，設計和完善互聯網產品
2.分析用戶的消費數據，拉廣告主，並且設計出更好的付費產品；
3.分析用戶的潛在行為數據，建立模型挖掘，找到市場未來的發展方向
等等
數據分析就像巡航導彈上的衛星定位系統，能幫助我們精確地分析：競爭對手的信息，自家產品的優缺點，用戶喜惡程度，可以分析我們為何沒成功？ 為何為我們帶來收入？等等
不過數據分析，關鍵是要分析人員對業務非常自家熟悉，並且能建立一個有效的分析模型，並且不停用採集的數據去驗證模型的演算法，最後給出指導性建議和報告，幫助產品設計和運營人員改善產品，增強用戶體驗，針對性地營銷，更多地為公司make money！數據分析是一個非常消耗公司人力和物理資源的事情，所以必須控制投入產出，若是投入產出比率對，必須重新評估分析負責人能力？ 或對數據分析報告的執行力？
數據分析總是要從無數個偶然性數據，分析出可能的內在必然性關聯事件！
數據相對論，數據對需要的人有用，對不需要的人無用。
分析要主動，被動的接受一些分析結果是無意義的。數據分析的結果是給出結論。

4. 如何通過數據分析尋找目標消費人群

客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
接下來，我將用一些具體的例子來闡述如何通過數據分析尋找目標消費人群。

總結為三點：
首先，從購買時間、商品、數量、支付金額等行為數據評價客戶的價值。
其次，分析消費者的性別、年齡、地域分布
最後，看消費的愛好，分析他們的關聯收藏、購買信息。
傳統線下渠道獲取消費者信息的方式一般是通過向數據公司購買數據，或者委託調研公司經過周密漫長的用戶調研得出一份報告。而電商模式下，我們可以用更小成本獲取海量交易數據，從購買時間、商品、數量、支付金額等行為數據評價客戶的價值。
1、利用數據分析用戶的行為習慣再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。
裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單

2、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫裡面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。

5. 如何獲取大數據

問題一：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題二：怎麼獲取大數據 大數據從哪裡來？自然是需要平時對旅遊客群的數據資料累計最終才有的。
如果你們平時沒有收集這些數據 那自然是沒有的

問題三：怎麼利用大數據，獲取意向客戶線索 大數據時代下大量的、持續的、動態的碎片信息是非常復雜的，已經無法單純地通過人腦來快速地選取、分析、處理，並形成有效的客戶線索。必須依託雲計算的技術才能實現，因此，這樣大量又精密的工作，眾多企業紛紛藉助CRM這款客戶關系管理軟體來實現。
CRM幫助企業獲取客戶線索的方法：
使用CRM可以按照統一的格式來管理從各種推廣渠道獲取的潛在客戶信息，匯總後由專人進行篩選、分析、跟蹤，並找出潛在客戶的真正需求，以提供滿足其需求的產品或服務，從而使潛在客戶轉變為真正為企業帶來利潤的成交客戶，增加企業的收入。使用CRM可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合，能夠實現線上客戶自動抓取，迅速擴大客戶線索數量。

問題四：如何進行大數據分析及處理？ 大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：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，Natural Language Processing)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，Natural Language 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（Predic膽ion）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......>>

問題五：網路股票大數據怎麼獲取？ 用「網路股市通」軟體。
其最大特色是主打大數據信息服務，讓原本屬於大戶的「大數據炒股」變成普通網民的隨身APP。

問題六：通過什麼渠道可以獲取大數據 看你是想要哪方面的，現在除了互聯網的大數據之外，其他的都必須要日積月累的

問題七：通過什麼渠道可以獲取大數據 有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全面性（而非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。

問題八：如何從大數據中獲取有價值的信息 同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家， *** 管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納

問題九：如何獲取互聯網網大數據 一般用網路蜘蛛抓取。這個需要掌握一門網路編程語言，例如python

問題十：如何從網路中獲取大量數據 可以使用網路抓包，抓取網路中的信息，推薦工具fiddler

6. 中國消費品領域最大的調查研究咨詢公司有哪些

（一）中為咨詢（ZWZYZX）
中為咨詢集團是中國領先的產業與市場研究服務供應商。中為咨詢圍繞客戶的需求持續努力，與客戶真誠合作，在調查報告、研究報告、市場調查分析報告、商業計劃書、可行性研究、IPO咨詢等領域構築了全面專業優勢。中為智研致力於為企業、投資者和政府等提供有競爭力的調查研究解決方案和服務，持續提升客戶體驗，為客戶創造最大價值。目前，中為咨詢的研究成果和解決方案已經應用於3萬多家企業，涉及機械設備、工控電子、信息通訊、食品餐飲、旅遊酒店、批發零售、建築裝飾、家電家居、文化傳媒、汽車與交通、化工化學、醫療醫葯、能源環保、公共事務等領域，並向海外市場拓展。
目前中為咨詢業務范圍主要囊括了產業細分領域研究、行業市場研究、行業市場調查、IPO咨詢、項目可行性分析、並購與重組、投資咨詢等領域。中為咨詢始終把引進優秀的研究投資人才作為公司的核心目標之一，中為咨詢網現有350多名員工中本科以上學歷佔90%，65%具有雙學位、碩士及博士學位。企業大多數員工曾在國內多家知名產業研究所與證券研搏凱握究機構有過豐富的從業經驗。高素質的專業人才是中為咨詢的最大財富，也是中為咨詢網提供優質服務及踐行客戶價值的保證。中為咨詢全面拓展IPO市場研究咨詢業務，與光大證券、招商證券、國泰君安達成戰略合作協議，直接與光大證券、招商證券、國泰君安進行IPO與投資研報深度合作；深圳中為智研咨詢有限公司為清華大學，中國人民大學，復旦大學、上海交通大學、南京大學、西安交通大學、中南大學、深圳大學等國內多所著名院校提供調查研究報告及相關課題項目調查咨詢，共同建立中為咨詢網數據分析模型、產業市場調查分析模型等研究基礎理論。中為咨詢業務覆蓋中國大陸及港澳台地區，輻射全球；公司90%以上的業務主要針對大中華區實施，企業在中國大陸67個主要城市設立調查派駐點，贏得較好口碑及長期協議客戶。深圳中為智研咨詢有限公司並制定發展戰略規劃，力爭取得業務億元規模突破，客戶合作突破10萬個，業務升級取得顯著進展，中為咨詢網向國際化的道路邁進更堅實的步伐，穩固中國最為專業的行業市場調查研究機構品牌。

（二）慧聰研究（HCR）
慧聰研究是一家根植於中國、放眼全球，提供大數據與小數據有效結合的洞察研究公司。HCR為企業提供大小數據結合的深度洞察服務。企業的數據既有來自於互聯網和移動互聯網中沉澱的網民瀏覽行為、消費行為、輿論文字等海量數據；也有來自於企業內部沉澱的大量用戶的購買行為和數據。企業將大量異構數據進行清洗、整理、分析、挖掘，通過大數據研究與經典研究相結合的深度洞察服務，為企業提供決策依據，幫助企業了解他們面對的市場、客戶群體、競爭情況等基慶，伴隨企業成長的每一步，助力企業成功決策。汽車、通信、家電、科技、金融、醫葯、媒體、零售、包裝消費品、時尚/運動、奢侈品、工業品、公共事務、煙草等，無論您來自哪個行業，HCR專屬的行業服務團孫碰隊始終陪伴著您。
HCR前身為慧聰研究院，2011年，HCR完成MBO，為推動HCR成為行業領軍企業奠定了有力基礎。2012年，公司引入多位業界重量級專家，並於同年8月與上海DNA合並；2013年，HCR宣布與國內頂級投資機構達晨創投達成融資協議，5000萬的金額也成為市場研究行業迄今為止最大的一筆；2014年11月，HCR完成股份制改造。2015年8月12日，HCR成功掛牌新三板成為國內新三板大數據商業應用第一股。HCR擁有24個行業1159種品類20餘萬廣告主的媒體資料庫，連續積累22年行業資料庫，1000萬中小企業資料庫，70萬的B2C消費者樣本庫，100萬移動端用戶行為追蹤panel。具有業界領先的搜索技術、數據挖掘與管理技術、報告電子化平台技術。公司總部位於北京，在上海、廣州等地設有8個分公司，擁有市場研究與傳播領域的專業技術和研究人員500多名，同時還與行業內的專家、廠商、渠道企業保持著密切的合作，除覆蓋全國的市場信息直接調查網路外。

（三）現代國際（MIMR）
廣東現代國際市場研究有限公司（MIMR）1995年創立於廣州。先後在上海、北京、成都設立MIMR的全資分公司及辦事處，擁有專業市場研究人員超過200名。經過十幾年的發展，MIMR已成為國內知名的專業化市場研究公司，並一直致力於推動中國市場研究的發展。2007年，公司成立深圳、南京辦事處，給予華南地區及華中地區運作支持。2008年，現代國際榮獲市場研究20年創新獎、調查工作先進獎。2009年，現代國際五套研究技術體系全面升級，其中「營銷組合開發決策支持體系」的核心理論與研究步驟，直接被客戶運用到企業的營銷活動中。同時，業務拓展從機會性拓展向有組織的主動拓展正式轉變。2012公司由分公司制改為事業部制，成立以行業劃分的三大研究事業部以及實施和管理全國項目運作事業部，往業務專業化方向發展。2013從消費者研究進入行業研究領域，在醫葯、塗料的行業研究積累了豐富的經驗
MIMR清醒的知道自己的未來：運用市場營銷要領為客戶提供專業的市場研究服務，成為國內一流的大型專業化市場研究公司。為此，企業確立正確的觀念，MIMR將一如既往地為企業的決策系統服務，以專業的市場研究為手段，以數字解剖為工具，幫助客戶實現科學決策。MIMR擁有熟悉消費市場，對消費者的語言、心理和行為有深入了解的專業人才，能准確理解您的商業環境與市場需求。MIMR擁有長達十年以上的市場研究知識積累。通過主動地研究開發，為客戶制定適用於不同行業的產品與技術，並發展自己的專有研究技術，向客戶提供全新的視線。MIMR不僅有標准質量體系，以監控研究過程的每個階段；還有針對不同行業，甚至於不同區域的質量體系，最終達成最有效的方案實施。公司致力於幫助客戶更好地理解市場和消費者，准確把握他們所面臨的挑戰和機遇，有效識別和選擇目標市場，制定適當的營銷方案和市場定位，從而最大程度地降低您的決策風險。

（四）新生代市場監測（Sinomonitor）
新生代市場監測機構（以下簡稱「新生代」），成立於1998年，位列中國市場研究行業TOP10，是國內最具規模和影響力的消費者與媒介研究機構之一。新生代致力於為客戶提供專業的市場調查和基於數據的研究與咨詢服務，主要業務包括市場研究、媒介研究、消費與社會研究，以及營銷策略咨詢。2003年，新生代成為國際合資企業，總部設在北京，現已形成以北京、上海、廣州三位一體的全國布局，研究網路覆蓋全國400多個城市與廣大縣城和農村。新生代擁有400餘名專業技術研究人員和精通經濟學、社會學、心理學等領域的頂級專家顧問團隊，並創建了覆蓋傳媒、廣告、公關、營銷的研究支持體系。

由新生代率先創立的中國市場與媒體研究（CMMS），中國新富市場與媒體研究（H3），中國無線網民網路行為與動機研究（MMMS），中國互聯網研究（IMMS）等一系列自主研究產品已成為中國消費者洞察和媒介策略制定的必備工具和權威標准。以自主研究為基石、共同發展壯大的新生代傳統媒體、新媒體研究已成為國際4A廣告公司和國內主流媒體公認的領導品牌。與此同時，新生代在煙草、快速消費品、醫葯、時尚與奢侈品、IT、汽車與消費類電子、金融等領域也具有豐富的研究經驗，在業內擁有良好的信譽和口碑。

（五）明鏡市場研究（CMMR）
明鏡咨詢成立於1997年，旗下包括廣州明鏡、北京明鏡、成都明鏡、上海明鏡、深圳明鏡五家獨立注冊的公司。約100名優秀員工組成明鏡的團隊，平均行業經驗超過8年；員工伴隨公司的成長而成長，基於「心如明鏡」的企業文化氛圍，員工隊伍保持了高度的穩定性，平均工作年限超過6年。明鏡咨詢集數據收集、市場研究、管理咨詢於一體，一直致力於為企業提供科學理性的經營管理解決方案。迄今，明鏡已經在移動通信、醫葯、交通、家電、日用品、食品、房地產、金融、汽車等行業為100多家企業提供過1000多個研究咨詢項目服務。
明鏡參照行業標准建立了標准化的服務流程，並根據客戶需求和營銷潮流對相關服務標准不斷進行動態更新和完善。明鏡不斷推動研究咨詢技術創新，在常用的數十項研究技術和模型中，有相當數量是自己首創的。每進入一個行業，明鏡都發揮了行業專家的巨大影響力，伴隨客戶的成長而成長；基於「行業專家」的客戶服務品質，客戶群保持了高度的穩定性，明鏡的核心客戶數量不多，但是都和明鏡保持了長期良好的合作關系。超過1000個項目、10萬個顧問工作日、100萬次現場觀察體驗、300萬個消費者訪問，不斷豐富了明鏡的資料庫；幾乎每一年，明鏡人都能用自己的智慧創造一個個成功的實戰案例；明鏡有大量項目成果獲獎，受到企業和社會的好評，產生了廣泛的影響。

（六）賽立信研究（SMR）
賽立信總部位於廣州，旗下包括賽立信市場研究有限公司、賽立信商業徵信有限公司、賽立信媒介研究有限公司、上海賽立信信息咨詢有限公司、北京賽立信市場調查有限公司、賽立信資訊（香港）有限公司，以及設於深圳、武漢、成都、西安、廈門等城市的現場執行機構。賽立信是全國市場研究行業協會理事及發起單位之一，中國廣播電視學會廣播受眾研究會理事，國家統計局核定的甲類涉外市場調查機構。賽立信以歐洲市場研究協會《社會研究與市場研究國際准則》（ESOMAR規則）為運作規范，致力提供國際水準的服務。賽立信擁有中國大陸最早涉足市場研究和信用管理行業的專業人士，熟悉中國市場，積累了豐富的研究經驗，是中國大陸少數幾個能夠同時提供市場研究服務和商業信用調查服務的專業機構。多年來，賽立信以專業的研究技術、完善的調研網路和高效率的服務系統，竭誠為客戶提供全方位的調研服務，成為許多跨國公司和國內著名企業緊密的夥伴。
立信具有豐富的中國市場研究經驗，致力於提供為客戶量身定做的專業服務，包括定性和定量研究的項目設計、項目管理、研究分析和營銷解決方案。多年來，賽立信在快速消費品、家電、汽車、醫葯、通訊、IT、房地產以及商業等領域，積累了大量的行業數據和豐富的研究經驗，培育了一批專家型的研究人員，形成了一系列獨特的專業研究技術與研究模型，幫助客戶更加有效地解決他們的問題。

7. 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!

8. 國內有哪些數據分析和數據挖掘的牛人

數據分析牛人 （排名不分先後）一、沈浩老師中國傳媒大學教授，這位老師給我深的印象就是比較喜歡旅遊、愛攝影，除此之外更多的介紹還一下子想不起來。不過在博客分享了很多非常好的數據分析方法、數據可視化等。二、劉萬祥ExcelPro劉萬祥老師，《Excel圖表之道》、《慧稿旅用地圖說話》作者。專注於最專業、有效的商務圖表溝通方法，追求圖表的有效溝通，和專業的商務氣質。三、張文彤老師英德知聯恆市場咨詢有限公司全國技術前凳總監，是國內最早一批玩SPSS之一，前些年在大學從教，現如今投身咨詢行業，在理論功底和SPSS軟體使用有較高的造詣，感興趣的還可以關注下張老師的培訓。四、張磊IDMERSAS公司首席咨詢顧問。現在的分析，不搞點挖掘、模型的，似乎就不夠高級、不夠唬人。這位博主可是數據挖掘的牛人，SAS、SPSS Clementine 的專家顧問啊。五、數據化管理黃老師是零售行業的老前輩，善於發現數據背後的故事,專注數據化管理的咨詢及培訓業務！14年快速消費品、通訊行敬歷業的銷售經驗！5年的零售企業《數據化管理》的咨詢顧問、培訓導師六、小蚊子樂園《誰說菜鳥不會數據分析》作者，專注在市場調查研究，SPSS使得很熟練，對PPT、excel也熱愛有加，博客開的似乎很早了，有很多好內容。七、數據挖掘與數據分析知名博客主、微博主，資深數據分析師，多年從事咨詢、互聯網行業數據分析工作，在微博、博客分享了大量干貨。