首页

当 Excel操作界面产生“筛选”的功能符号(一个小的向下的箭头)后，运营者可以单击各个维度数据的“筛选”符号，从而查看该维度数据是否存在异常值。以“评分数量”为例，当单击“筛选”符号后，运营者会发现该维度数据存在“-1”的异常值，这类异常值是因为Python爬虫脚本在抓取数据时无法完成抓取导致的。

在“Clothing，Shoes & Jewelry”品类“dress”搜索关键词下24.59~34.39美元的曝光区间是最普遍的，其次是14.79~24.59美元。因此，运营者如果想要在该品类下售卖相似产品，可以从这两个曝光价格区间倒推自身产品的生产价格和品牌定位。

当完成对商品曝光价格的分布分析后，运营者可以针对不同关键词下曝光的所有商品数据对曝光价格趋势进行分析，其最常用的指标为“曝光价格累计平均数”。

将“compression springs”搜索结果下所有listing的review数量通过爬虫程序抓取下来后，存放在名为“compression springs Listing Catch”的Excel表格里(读者可以自行下载查看)，对表格中“评分数量”列数据进行可视化处理。

多平台比较选品适合市场成熟的产品，但其本质仍然属于追随策略。一旦进入竞争激烈的红海市场，运营者很容易失去利润空间。因此在选品时除了对市场进行分析外，还需要对利润空间进行计算。

在亚马逊跨境电商领域，平台方已经提供了用户画像的相关数据可视化功能例如对于品牌卖家，亚马逊开放了品牌分析功能，并提供了人数统计(Demographics)功能。通过该模块，可以看到在一段时间内，在店铺进行过购买的买家的年龄、婚姻状况、家庭收入、教育程度和性别信息。通过分析人群特征，可以为后期广告投放与选品制定更加精准的策略。

从14天的单量对比来看，虽然FBA销售数量整体上占总单量的63%，但是仅为自发货订单的1.7倍，这与上文中的Prime会员的消费能力约为非会员的5.4倍的结论相差较远。这就说明有很大一部分买家虽然是Prime会员，但是没有选择购买FBA商品。造成这一现象的原因可能有定价、FBA断货、丢失购物车等。通过数值对比，运营者就可以将链接的销量提升1倍不止，并能够提前考虑中长期运营以及换季备货，避免断货对链接造成负面影响。

经过转化地方时后，可以明显看出用户活跃下单时间高峰期在当地时间10:00~12:00，在下午15:00、18:00和23:00各有一个小高峰。不难看出这些时间段都是工薪阶层的集中休息时间，下午15:00则为下午茶时间。据此推断，在这些时间段进行浏览下单的用户，对购物的态度是休闲式的，除性价比之外，还会关注整体的购物体验。从产品图片、图文排版、视频配音等角度进行优化，将有更高促进转化的可能性。

如果在1年内一个店铺的订单是1000单，其中加利福尼亚州的订单是100单，那么加利福尼亚州的当地订单比例是10%。与此同时，2018年加利福尼亚州的人口为3977万，占美国人口的12.13%，那么加利福尼亚州的人口比例为12.13%。最终，加利福尼亚州的市场占有指数=10%(当地订单比例) -12.13%(当地人口比例)=0.82。

除了可以通过订单报表推算出单日24小时平均客单价的变化外，还可以根据订单报表数据得到每小时的订单量(在计算平均客单价时，每个时间段客单价数据的数量就是该时间段订单的数量)。根据每个时间段的订单量数据和平均客单价数据，用Excel制作组合图来实现数据可视化，其操作步骤如下。 第一步，选择“订单量”和“平均客单价”所有数据。