❶ 現在有一批數據要進行分析,可以從哪些方面進行
可以從如下三個方面：現狀分析、原因分析、預測分析。
1.明確分析目的與思路：一切以解決業務問題為中心，依據分析目標明確思路，打開分析視角，使數據分析框架體系化。
2.數據收集與預處理：數據來源有Excel/CSV/SQL資料庫/NoSQL資料庫/Hive數據倉庫/外部數據，從數據來源收集數據後需要做清洗工作，包括缺失值、錯誤值、重復值、異常值等都要處理好，當然還有轉換、拆分、合並等等工作也可能要做，這樣才能滿足後續數據分析的要求。
3.數據分析與挖掘：使用各種數據分析方法與分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/PowerBI/Python）進行分析挖掘。
4.數據可視化並生成報告：使用專業化圖表，也可以結合表格，最後以報告方式輸出數據分析成果。
❷ 中國製造國際站怎麼做同行數據對比
這里提供兩個步驟方法，大家可以根據實際情況來操作。
第一步：找到優秀同行
第二步：對優秀同行進行數據分析
在國際站首頁搜索欄輸入感興趣的關鍵詞，以瑜伽褲為例，點擊搜索後出現相關商品列表。圖二三四五六有AD的標識，說明都是廣告位，我們暫時不列入考慮范圍。
一個商品所屬店鋪擁有五年認證，星等級5，平均評分4.8，428個評價，這樣的數據很難不引人注意。
光看外表還不足以定論，現在我們把幾個商品加入對比，具體分析其店鋪數據。（最多可以同時選擇20個商品加入對比）
我們可以從以上數據提煉出店鋪之間的產品指標、價格數據指標、交易數據指標來分析情況，對標自身需求選擇供應商。
數據採集和分析的方法有很多種，可以用以上方式進行人工採集和對比，也可以藉助工具提高效率，更快定位合適的商品。下面具體說說如何更快速、更精準的方式找同行，分析同行。
第一步 找到優秀同行
我們可以在【供應商榜單-行業分析】看到自己所做的行業類目下交易量和單個訂單交易金額數據，店鋪評分、訪問量、6個月內總交易額和總交易量、高詢盤商品等維度找到對標臘伍老的店鋪。
如果已有目標店鋪，可直接在【搜索分析】里輸入店鋪首頁地址，進行數據分析，如果看到適合自己店鋪的高詢盤商品也可以找到貨源，一鍵發品。
第二步 對優秀同行進行數據分析
對優秀同行的分析中，有三個非常關鍵的維度輪升——產品、櫥窗、熱品，我們可以從中判斷出優秀同行有哪些商品賣得好，為什麼賣得好。
產品分析
以yoga leggings瑜伽褲為例橘帶，輸入單個或多個商品網址，點擊搜索，即可抓取到國際站後台的評價數/評分、價格、總交易量/總訂單數/總買家數等數據。
櫥窗分析
在【櫥窗分析】搜索店鋪首頁網址，即可看到該店鋪Top Picks里熱銷商品的評價數/評分、銷量和關鍵詞，通過分析這些維度的數據，推測同行設置櫥窗的參考維度。不過櫥窗商品實際上不一定是銷量最高的，因此還需要根據實際銷量數據來查找最熱銷的商品。
熱品分析
在【熱品分析】里我們可以得到該店鋪根據銷量排序的商品列表，精細化研究最熱品數據。
做數據收集和分析主要是為了業務增長，將具體分析結果實際用於自己的店鋪的業務場景當中才是最終的目標。以上三種維度的分析都可以導出excel數據，並且查找到供應商貨源，適合自己的商品一鍵選品或者一鍵發品。知己知彼，百戰不殆。
❸ 淘寶數據分析要看哪些數據
1、行業數據
即對你產品所在的整個大環境進行分析。分析包括市場容易多大、利潤多少、以你的實力能掙取到多少流量。也就是判斷一個產品能不能在淘寶賣。
2、同行數據
在當下電商運營中，同行的信息應該是最有價值的。這也是很多運營必須要做的事——其實在監控和分析同行的店鋪。通過對同行店鋪的分析，可以找到店鋪的優勢和不足，很多東西也可以參考同行。
3、分析自己店鋪
數據是店鋪問題診斷的基礎，當我們的店鋪出現問題，比如說流量下滑、轉化率下滑，這肯定是有原因的，絕大多數原因我們能夠通過邏輯分析去判斷出個大概，我們所有的分析和判斷都必須要通過數據去進行一個驗證和分析，如果不經過這一步，你只是主觀上分析的話，很容易出錯。
❹ 數據分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。