考虑到数据的保密性、权威性与准确性，将选择学术界公开数据进行讲解。选取了UCI加州大学欧文分校机器学习库数据，该数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息，包括客户编号、订单编号、商品代码及数量、单价等字段。
完成基本的数据清洗和筛选后，通过python程序可以完成可视化页面(主要对订单维度进行分析)。
同时，卖家也能结合该数据,对用户维度进行分析。
除了订单维度和客户维度，卖家还可以利用Python语言结合数据对商品维度进行分析。
除了以上三个维度的数据分析，卖家还可以对时间维度、用户习惯维度、空间位置维度等数据维度进行分析，在此不再依次赘述。
通过上文的讲解可以发现，虽然以Python为代表的新兴IT技术在数据分析的逻辑上与Excel分析数据的方法几乎一致(如都需要经过数据采集、数据清洗、数据分析、决策优化四大步骤，其都是针对产品、用户、营销等各个数据维度进行分析)，但是其可视化图表与分析的精确程度是以Excel为代表的传统分析软件远远不能达到的。因此，如果亚马逊卖家想要在未来的市场竞争中获得自己的一席之地，IT技术一定是不可或缺的核心竞争力之一。
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