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。
