下面将结合“清洗后的商品画像数据”的Excel文件进行讲解:

打开数据表格后,首先需要对商品排名数据取对数函数求值,可以在“ClothingShoes & Jewelry”列后插入一列并取名为“In排名”,并使用Excel自带的函数“LN”对“Clothing,Shoes & Jewelry”列的排名数值取对数。

在获得排名的对数函数取值后,即可使用 Excel中的柱状图对数据进行可视化处理。

柱状图的横轴为不同的“In排名”数值区间,其中横轴最小区间为“<4.2”,横轴最大区间为“(16.8,17]”。从柱状图的分布可以发现,符合(14.6,14.8]区间(对应排名数值为(]]即(2 191287,2676445])的“In排名”数量最多,总计超过1700个;符合(14.4,14.6] (对应排名数值为(,]即(1794074,2191287])区间的“In排名”数量第二多,超过1600个,这类百万级排名的listing属于长时间不出单的商品listing,这也符合一个类目的出单现状,即多数listing并没有销量。

根据“In排名”数值的柱状图,除了能判断低单量listing数量庞大以外,运营者还可以通过图表判断优秀listing的排名数值标准,可以看到“In排名”小于10的比例就已经非常稀少,其对应的排名数值为=22 026,即在“dress”关键词搜索结果下.只要大类排名进入前22026名的商品就属于前列商品,这个数值在数据化选品和listing销量判断时具有很高的参考性。

除了数值比较外,运营者可以自定义优化数据可视化的表现。在Excel 2016版本中可以使用 Excel中自带的“设置坐标轴格式”来调整参数。其具体操作为:双击图表的横轴一在“设置坐标轴格式”窗格中设置横轴的数值。

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