編輯導(dǎo)語：我們在面對海量數(shù)據(jù)時，需要先明確方向，心里有所規(guī)劃后再去進行分析。本文從明確問題、理解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析四個步驟講述如何利用Excel進行實操，推薦給對數(shù)據(jù)分析感興趣的童鞋閱讀。

　　如果說在數(shù)據(jù)海洋里我是一艘乘風(fēng)破浪的艦艇，那么明確的職業(yè)目標就是航行的方向，統(tǒng)計學(xué)業(yè)務(wù)思維等知識則是船體嚴密的構(gòu)造，而Excel和Python等工具的使用就是航行的動力。不同于前面2篇文章，今天會結(jié)合統(tǒng)計學(xué)的內(nèi)容，重點講述如何使用Excel進行實操，在實操的過程中會伴隨著思路的校正與發(fā)散統(tǒng)一。

　　首先，我們需要明確數(shù)據(jù)分析的步驟，沒有條理的秩序，很容易在海量數(shù)據(jù)中陷入一團亂麻中。

　　其次，請讓我根據(jù)以上步驟來描述我是如何用Excel進行探索性分析的？本期以前4個步驟為主（明確問題、理解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析，其余請關(guān)注后續(xù)推送）。

　　本期實操報表：淘寶和天貓上購買嬰兒用戶的交易明細表、用戶信息表；

　　數(shù)據(jù)來源于：

　　http://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45

　　一、明確問題

　　在手頭拿到數(shù)據(jù)后，不要著急做清洗和分析，而是先根據(jù)掌握的信息進行腦暴，通過這份數(shù)據(jù)我/我們能大體確定些什么問題，可以通過腦圖（比如Xmind）在羅列的諸多猜想后，根據(jù)重要性進行排序。

　　為什么要怎么做？古話云：磨刀不誤砍柴工，先把問題了解清楚，有利于后期的分析，而不是貿(mào)貿(mào)然上手，花費了諸多功夫，到頭來悲涼地發(fā)現(xiàn)得出的結(jié)論與要分析的方向南轅北轍。

　　根據(jù)已有信息，可假設(shè)如下需驗證的問題：

　　二、理解數(shù)據(jù)

　　猴子聊數(shù)據(jù)分析里的短視頻小姐姐的一個說法讓我印象深刻，她將”理解數(shù)據(jù)”比作炒菜前準備的“蔥蒜姜末”等佐料，對于數(shù)據(jù)分析這道大餐，表格中的不同字段，其背后的含義要能理解清楚，否則就是菜不對味兒。

　　三、數(shù)據(jù)清洗

　　切記：數(shù)據(jù)清洗不要在原始表格上直接處理，可以復(fù)制表格再生成一份，防止原始數(shù)據(jù)被破壞，影響工作效率。

　　選擇子集：可以遵循二八原則，面對眾多字段要有取舍，選擇核心的字段

　　以產(chǎn)品信息表為例：7個字段中，商品屬性初步來看分析價值不大，可隱藏，后面可視具體情況如有用再取消隱藏

　　列名重命名：一般從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出的數(shù)據(jù)字段名可能是英文的，那么可以切換到中文，方便自己和他人了解

　　轉(zhuǎn)化為：

　　缺失值處理：容易忘記的一個環(huán)節(jié)，尤其是遇到大量級的數(shù)據(jù)，一定要檢查一下，可以使用countblank函數(shù)，補全的4個方法：缺失值較少可手動補齊、刪除、數(shù)值的話采用平均值代替和通過統(tǒng)計模型算出的值進行替代。

　　本文使用的2張報表中的產(chǎn)品信息表的【產(chǎn)品屬性】有缺，但此列已隱藏，故不作補充。

　　一致化處理：將表格中不規(guī)范數(shù)據(jù)進行批量處理，2張表中的日期數(shù)據(jù)需要處理成正確可計算的日期型數(shù)據(jù)，可以先用len+left/mid/right+find函數(shù)進行組合，本例中的數(shù)據(jù)比較齊整，也可以采用分列來拆分，具體使用以實際情況為準。

　　異常值處理：與缺失值一樣，不可遺漏，對于輸入性的數(shù)據(jù)值尤其是要檢查，消費者信息表中【性別】和【出生日期】作為重點排查對象，使用vlookup將2張表格進行互聯(lián)，通過【購買日期】和【出生日期】相減除以365取整得到年齡，再對【年齡】進行排序會發(fā)現(xiàn)有”28”這個異常值，通過與其他值對比，可以推測原因是出生日期填寫的是父母，排查出的異常值可剔除。

　　四、數(shù)據(jù)分析

　　在分析版塊中，我重點采用了Excel的【數(shù)據(jù)透視表】、【數(shù)據(jù)分析】中的【描述統(tǒng)計】和Vlookup函數(shù)，具體詳見如下：

　　產(chǎn)品信息表的分析思路：在對一級類目進行基礎(chǔ)匯總統(tǒng)計時發(fā)現(xiàn)不同類目之間的銷量差異明顯，對該表的銷量進行描述統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)極值差懸殊，在此基礎(chǔ)上針對銷量這一列進行分組產(chǎn)生新的字段【訂單類型】，由此結(jié)合一級類目、訂單類型和購買日期3個維度組合分析（注：購買數(shù)量默認統(tǒng)一為當天單筆訂單）。

　　提取整體銷量和6個一級大類的分別對應(yīng)銷量，使用【數(shù)據(jù)分析】中的【描述統(tǒng)計】，返回結(jié)果如下（共3列，后2列選取標準差最低和最高的2個一級大類）：

　　由上可得，不同類目間的銷量存在波動，可以初步推斷類目之間的差異與各大類之間的銷量波動密切相關(guān)。

　　使用Vlookup模糊匹配進行分組，根據(jù)電商業(yè)務(wù)場景，存在批發(fā)訂單的可能，5個以內(nèi)為個人常規(guī)訂單范疇，6個及以上都算作批發(fā)訂單，再根據(jù)實際購買數(shù)量分成：小、中及大批量，具體見如下截圖：

　　通過對訂單分類進行透視統(tǒng)計，數(shù)據(jù)及發(fā)現(xiàn)如下：

　　再看訂單類型與一級大類的關(guān)系：

　　根據(jù)上表是否可以推測目前平臺的發(fā)展側(cè)重點在于大批量訂單的引導(dǎo)？

　　初步論證如下：

　　如果剔除10000這個值會發(fā)現(xiàn)，常規(guī)訂單在14年還處于上升狀態(tài)，占比達到52%；

　　結(jié)合一級類目和13/14自然年組合分析：可發(fā)現(xiàn)在14年，“5004815”一級類目趕超13年排名第一的“28”成為14年Top1，且對比兩年的發(fā)展速度，“5004815”增長達到300%，“5008168”增長近200%。

　　根據(jù)上圖，進一步深挖，可發(fā)現(xiàn)：“5004815”還是與那10000的訂單相關(guān)，排除10000這個值來看，14年的各大類整體銷售依然達到141%的增速，Top3中“28”增速較緩。

　　用戶信息表的分析思路：相對于產(chǎn)品信息表，用戶的數(shù)據(jù)量較少，算是產(chǎn)品的一個小樣本，在使用Vlookup進行多表關(guān)聯(lián)后，在拼接字段后，根據(jù)用戶ID的唯一性可以分為2張表：其一不含交易信息（字段包括：用戶ID、購買日期、性別、出生日期、年齡和年齡分類）不具有重復(fù)值，另一張則包含交易信息（在Vlookup產(chǎn)品信息表時會發(fā)現(xiàn)復(fù)購的交易記錄），根據(jù)年齡新增字段“年齡分類”，通過年齡分類、性別、用戶ID及購買數(shù)量進行多維分析。

　　因考慮文章篇幅較長，這部分分析簡略呈現(xiàn)，具體可看后續(xù)推送：

　　結(jié)合下面2圖，可得寶寶年齡集中在0-6歲，占比達到90%，女性寶寶占比略高于男性寶寶。

/

　　下圖是添加了”購買數(shù)量”這一字段，可以發(fā)現(xiàn)在男女寶寶人數(shù)占比相近的前提下，女寶寶的銷量將近是男寶寶的2倍，可見女寶寶的消費需求更強勁。

　　根據(jù)上圖，再進一步分析男女寶寶在各一級大類的選擇上呈現(xiàn)出什么樣的特征，由下圖可知，Top1的“50014815”說明女寶寶是消費者主力貢獻者，可推測該大類主打女寶寶的產(chǎn)品，緊隨其后的第二和第三，男女寶寶的產(chǎn)品受歡迎程度差距沒有Top1那么明顯，但相較而言女寶寶占比更高。

　　最后，對前4步進行小結(jié)，縱觀以上的圖表更多是對數(shù)據(jù)的解讀和推測，并未根據(jù)數(shù)據(jù)提供下一步的落地建議，且在分析上思維相對狹隘，后期會更進一步調(diào)整優(yōu)化。面對數(shù)據(jù)需保持好奇心，能夠由挖到的一點再進一步的下鉆，達到剝絲抽繭的程度。

　　作者：杭州@阿坤，母嬰電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析師兼數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，致力于研究電商行業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動增長以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品從0到1的搭建；“數(shù)據(jù)人創(chuàng)作者聯(lián)盟”成員。

　　本文由@一個數(shù)據(jù)人的自留地 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

　　題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。

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