① 數據分析的前期准備有哪些
（1）數據清理：數據清理是數據准備過程中最花費時間、最乏味，但也是最重要的步驟。該步驟可以有效減少學習過程中可能出現相互矛盾情況的問題。初始獲得的數據主要有以下幾種情況需要處理：含雜訊數據、錯誤數據、缺失數據、冗餘數據。
（2）數據集成：數據集成是一種將多個數據源中的數據（資料庫、數據立方體或一般文件）結合起來存放到一個一致的數據存儲(如數據倉庫)中的一種技術和過程。由於不同學科方面的數據集成涉及到不同的理論依據和規則，因此，數據集成可以說是數據預處理中比較困難的一個步驟。目前通常採用聯邦式、基於中間件模型和數據倉庫等方法來構造集成的系統，這些技術在不同的著重點和應用上解決數據共享和為企業提供決策支持。
（3）數據轉換：數據變換是採用線性或非線性的數學變換方法將多維數據壓縮成較少維數的數據，消除它們在空間、屬性、時間及精度等特徵表現的差異。這類方法雖然對原始數據通常都是有損的，但其結果往往具有更大的實用性。數據轉換的方法有數據平滑、數據聚集、數據概化、數據規范化、屬性構造等。
（4）數據歸約：數據經過去噪處理後，需根據相關要求對數據的屬性進行相應處理。數據規約就是在減少數據存儲空間的同時盡可能保證數據的完整性，獲得比原始數據小得多的數據，並將數據以合乎要求的方式表示。數據歸約方法主要有：數據立方體聚集、維規約、數據壓縮、數值壓縮、離散化和概念分層。
② 店鋪前期需要分析那些數據,優化方法是什麼
我們很多人知道自己店鋪有這么多的流量，但是很多人卻不知道這些流量都是從哪兒來的。所以通過分析流量來源分布圖可以清晰的知道，站內流量有多少，站外流量有多少等等。如果你都不做站外推廣，站外的流量肯定是沒有的。除了產品排名會給我們流量，站內還會有很多地方給我們帶來流量的。商友圈、生意經、專欄、頭條、智庫等等都會給我們帶來非常樂觀的流量。所以我們就明白為什麼有那麼多人每天花大量的時間去寫帖子，回答生意經等等。因為這些都是確確實實能給我們帶來流量，帶來交易的。至於站外推廣的渠道實在太多，我就不一一去講了。因為每個人喜歡的渠道都不一樣，所以看自己喜歡哪一種渠道！
我們知道流量這些是通過什麼方式來的，那麼我們肯定也是想知道提高流量的重要方式有哪些。自然就是我們的產品。您要清楚知道我們做那麼多，理由就只有一個：那就是讓我們的產品賣得更多。所以我們要做好產品的優化工作。我們可以一目瞭然地知道我們每個產品那個做得好，能帶來多少流量。所以我們對不好的產品進行診斷，看是一個問題導致沒流量或流量少的。我們可以優化那些零曝光和低點擊率的產品。我們通過優化標題，詳情頁等方式去做，這方面的問題生意經有很多大神解答過，所以我就不多說了。然後我們還可以清晰地看到我們產品很多出現交易問題。為什麼會導致這樣呢？因為我們的線上交易非常少，所以提示我們出現交易問題。個人覺得交易因素重要地影響了我們產品的排名，所以我們盡可能提高線上的交易。
想做好運營這一塊，不是一朝一夕的事情。我們必須深入地去了解。而且還要堅持去做。每個人都是從新手過來的，只要我們每天都有所收獲，證明我們已經成長了。記住一句話：我們可以不成功，但是不能不成長。加油！