❶ 现在有一批数据要进行分析,可以从哪些方面进行
可以从如下三个方面：现状分析、原因分析、预测分析。
1.明确分析目的与思路：一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。
2.数据收集与预处理：数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。
3.数据分析与挖掘：使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/PowerBI/Python）进行分析挖掘。
4.数据可视化并生成报告：使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。
❷ 中国制造国际站怎么做同行数据对比
这里提供两个步骤方法，大家可以根据实际情况来操作。
第一步：找到优秀同行
第二步：对优秀同行进行数据分析
在国际站首页搜索栏输入感兴趣的关键词，以瑜伽裤为例，点击搜索后出现相关商品列表。图二三四五六有AD的标识，说明都是广告位，我们暂时不列入考虑范围。
一个商品所属店铺拥有五年认证，星等级5，平均评分4.8，428个评价，这样的数据很难不引人注意。
光看外表还不足以定论，现在我们把几个商品加入对比，具体分析其店铺数据。（最多可以同时选择20个商品加入对比）
我们可以从以上数据提炼出店铺之间的产品指标、价格数据指标、交易数据指标来分析情况，对标自身需求选择供应商。
数据采集和分析的方法有很多种，可以用以上方式进行人工采集和对比，也可以借助工具提高效率，更快定位合适的商品。下面具体说说如何更快速、更精准的方式找同行，分析同行。
第一步 找到优秀同行
我们可以在【供应商榜单-行业分析】看到自己所做的行业类目下交易量和单个订单交易金额数据，店铺评分、访问量、6个月内总交易额和总交易量、高询盘商品等维度找到对标腊伍老的店铺。
如果已有目标店铺，可直接在【搜索分析】里输入店铺首页地址，进行数据分析，如果看到适合自己店铺的高询盘商品也可以找到货源，一键发品。
第二步 对优秀同行进行数据分析
对优秀同行的分析中，有三个非常关键的维度轮升——产品、橱窗、热品，我们可以从中判断出优秀同行有哪些商品卖得好，为什么卖得好。
产品分析
以yoga leggings瑜伽裤为例橘带，输入单个或多个商品网址，点击搜索，即可抓取到国际站后台的评价数/评分、价格、总交易量/总订单数/总买家数等数据。
橱窗分析
在【橱窗分析】搜索店铺首页网址，即可看到该店铺Top Picks里热销商品的评价数/评分、销量和关键词，通过分析这些维度的数据，推测同行设置橱窗的参考维度。不过橱窗商品实际上不一定是销量最高的，因此还需要根据实际销量数据来查找最热销的商品。
热品分析
在【热品分析】里我们可以得到该店铺根据销量排序的商品列表，精细化研究最热品数据。
做数据收集和分析主要是为了业务增长，将具体分析结果实际用于自己的店铺的业务场景当中才是最终的目标。以上三种维度的分析都可以导出excel数据，并且查找到供应商货源，适合自己的商品一键选品或者一键发品。知己知彼，百战不殆。
❸ 淘宝数据分析要看哪些数据
1、行业数据
即对你产品所在的整个大环境进行分析。分析包括市场容易多大、利润多少、以你的实力能挣取到多少流量。也就是判断一个产品能不能在淘宝卖。
2、同行数据
在当下电商运营中，同行的信息应该是最有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在监控和分析同行的店铺。通过对同行店铺的分析，可以找到店铺的优势和不足，很多东西也可以参考同行。
3、分析自己店铺
数据是店铺问题诊断的基础，当我们的店铺出现问题，比如说流量下滑、转化率下滑，这肯定是有原因的，绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概，我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析，如果不经过这一步，你只是主观上分析的话，很容易出错。
❹ 数据分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。