（模塊三）單元一 認識數(shù)據(jù)分類與處理

電子商務數(shù)據(jù)分析基礎模塊三數(shù)據(jù)分類與處理CONTENT目錄單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理單元二分類統(tǒng)計單元三數(shù)據(jù)處理單元四數(shù)據(jù)計算學習目標知識目標技能目標素養(yǎng)目標了解數(shù)據(jù)分類與處理的作用和原則掌握數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計的常用方法熟悉數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)容了解電子商務數(shù)據(jù)計算的常用方法能夠采用Excel分類匯總、數(shù)據(jù)透視表等方法對數(shù)據(jù)進行分類統(tǒng)計能夠根據(jù)數(shù)據(jù)處理目標對數(shù)據(jù)進行清洗、轉化及排序能夠使用公式對電子商務運營數(shù)據(jù)進行計算具備良好的創(chuàng)新意識，在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)計算中創(chuàng)造性地使用更多便捷方法培養(yǎng)批判性思維能力，在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)計算中學會總結反思具備遵守《中華人民共和國反不正當競爭法》《網(wǎng)絡交易監(jiān)督管理辦法》等相關法律法規(guī)及平臺規(guī)則的職業(yè)操守知識導圖單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理引導案例隨著電子商務逐漸發(fā)展成熟，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為未來商業(yè)發(fā)展的“利器”，利用數(shù)據(jù)分類與處理提取有用信息，指導運營決策將會成為商家的必備技能。某網(wǎng)上眼鏡專營店在運營期間，非常注重利用行業(yè)數(shù)據(jù)來挖掘商品的賣點，例如顏色、材質、功能、品牌等。該商家先采集了網(wǎng)上綜合排名前100名商家的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，篩選出5000條有效數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、計算和排序，得到了銷量前5名的太陽鏡的顏色及占比信息，如圖3-1所示。序號鏡框顏色銷量/個占比鏡片顏色銷量/個占比組合顏色銷量/個占比1黑色168833.80%黑色201840%黑黑132026.40%2金色89617.90%灰色61212%黑灰91418.30%3銀色66713.30%綠色2415%黑綠4468.90%4槍色3216.40%茶色2405%茶茶3086.20%5茶色3026.00%藍色1182%槍灰2296.00%引導案例結合案例，思考并回答以下問題:(1)上述案例使用了哪些數(shù)據(jù)處理方法?(2)圖3-1中各銷量的占比是如何計算的?(3)試分析數(shù)據(jù)處理在數(shù)據(jù)分析中的作用。單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理一、數(shù)據(jù)分類與處理的作用在整個數(shù)據(jù)分析中起著承上啟下的作用，影響著數(shù)據(jù)分析的輸出價值，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動決策的有效憑證。電子商務運營過程中，行為與反饋均可通過數(shù)據(jù)量化。通過數(shù)據(jù)分類與處理，可以更加清晰地了解當前狀況，更加有效地監(jiān)控運營過程和目標。1、集中、系統(tǒng)地反映客觀實際更高質量的數(shù)據(jù)意味著更精準有效的決策。在數(shù)據(jù)分析之前，對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、加工、關聯(lián)和聚合，一方面可以確保數(shù)據(jù)的內(nèi)容完整、準確、有效，另一方面對數(shù)據(jù)格式化，使其形成適合數(shù)據(jù)分析的類型或樣式。2、確保數(shù)據(jù)的內(nèi)容完善和格式統(tǒng)一單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理數(shù)據(jù)本身是雜亂而無意義的，只有通過分類與處理，才能呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，挖掘出行為背后潛在的巨大價值。數(shù)據(jù)分類與處理的維度越多，展示給數(shù)據(jù)分析的范圍就越廣，提取到的有用信息就越豐富。3、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，實現(xiàn)深度挖掘單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理二、數(shù)據(jù)分類與處理的原則客觀性完整性針對性嚴謹性便捷性單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理客觀性原則堅持用數(shù)據(jù)說話，數(shù)據(jù)分類與處理結果應準確、可靠并且客觀，應能如實反映企業(yè)運營現(xiàn)狀。完整性原則數(shù)據(jù)分類與處理不是單個數(shù)據(jù)的整理活動，而是具有相當體量、相互關聯(lián)、需要進行引用的數(shù)據(jù)庫集成，這一階段越完整，下一步的數(shù)據(jù)分析就越全面深入。同時，完整性原則還體現(xiàn)在對數(shù)據(jù)表中字段屬性的約束，包括字段的值域、字段的類型和字段的有效規(guī)則等。單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理針對性原則針對性原則要求緊貼電子商務數(shù)據(jù)處理方案的要求，依據(jù)數(shù)據(jù)加工的目標，針對不同類型數(shù)據(jù)的復雜程度和難易程度，選擇合適的方法，使結果符合實際需求。嚴謹性原則數(shù)據(jù)分類與處理是整個數(shù)據(jù)分析過程中最占時間和精力的環(huán)節(jié)，同時，由于數(shù)據(jù)的龐大、煩瑣而讓這一過程顯得枯燥乏味，出錯的概率較大。便捷性原則數(shù)據(jù)分類與處理的結果應便于觀察、對比、分析，能簡單快速調(diào)用，易于發(fā)現(xiàn)規(guī)律。單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理三、數(shù)據(jù)分類與處理的方法數(shù)據(jù)轉化數(shù)據(jù)計算分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)排序單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理分類統(tǒng)計根據(jù)統(tǒng)計目的將采集到的原始數(shù)據(jù)分門別類進行統(tǒng)計歸類。數(shù)據(jù)清洗包括缺失值清洗、格式內(nèi)容清洗、邏輯錯誤清洗、重復數(shù)據(jù)清洗、無價值數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)轉化數(shù)據(jù)處理的前期準備，包括數(shù)據(jù)表的行列互換、文本數(shù)據(jù)提煉、數(shù)據(jù)類型的轉化等。數(shù)據(jù)排序按照一定的規(guī)則對數(shù)據(jù)排列。數(shù)據(jù)計算對數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)有目的的進行加、減、乘、除等計算。單元一認識數(shù)據(jù)分類與處理1+X考證提要本單元需重點理解與掌握的內(nèi)容（1）數(shù)據(jù)分類與處理的作用主要表現(xiàn)為：集中、系統(tǒng)地反映客觀實際;確保數(shù)據(jù)的內(nèi)容完善和格式統(tǒng)一;發(fā)現(xiàn)規(guī)律，實現(xiàn)深度挖掘。（2）數(shù)據(jù)分類與處理的原則包括：客觀性原則、完整性原則、針對性原則、嚴謹性原則、便捷性原則。（3）常用的數(shù)據(jù)分類與處理的方法包括：分類統(tǒng)計、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉化、數(shù)據(jù)排序、數(shù)據(jù)計算等。版權聲明本課件版權歸屬北京博導前程信息技術股份有限公司，僅