新手卖家数据分析:淘宝做什么类目赚钱_电子商务_动态网站制作指南
新手卖家数据分析:淘宝做什么类目赚钱
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&　　淘宝新手卖家如何才能不浪费时间做无用功?首先当然是要知道什么类目比较赚钱了，所以今天我们就来教大家一些绝招来学习一下，怎么样才能赚钱?
　　当然，对于初入淘宝的新手来讲，选择一个最合适的类目进行切入还是很有必要的。所以，今天讲选类目、选品，不单单是从数据的角度上进行分析，也会从其他的一些角度跟大家聊聊。
　　首先我想跟大家谈一个概念，是我以前在分享的时候经常会提到的概念：竞争力。我一直本着的一个原则就是：无论什么优化，选品也好，关键词也罢，下架时间也罢，对于中小卖家而言，都应该选择竞争力最大的。那么怎么去理解这个概念呢，其实很简单。我们就以类目为例：
　　比如你想做上装，但是T恤、衬衫、针织衫、卫衣、风衣等等，你到底切入什么比较好呢?如果你是一个很有实力的企业，传统企业强势介入，有资源、有资金、有团队，那么毫无疑问，可以直接选择市场需求最旺盛的，这个可以直接通过生意经看到这个数据。
　　可惜，我们绝大多数都是&三无&状态进入的淘宝：无资金、无资源、无团队，这时候再去选择这种需求旺盛的，还合适么?当然，你也许会说，大卖家吃肉，我们喝汤。但是抱歉，汤可能你都喝不着。这时候我们就会引入&竞争力&这个概念。这个概念的含义是什么呢?在这里你可以这样理解：平均每个宝贝能够分到的订单数，竞争力=成交总数/当前宝贝数(最好的是用高质宝贝数这个指标，这个指标在生e经里面可以得到)。
　　那么，就很好理解了，每个宝贝分到的订单数越多，对你来说当然就越好，因为作为小卖家，你的机会就会越好，也就是说竞争力这个值计算出来越大，越好!(很多人会错误的理解成：竞争力越大，竞争就越激烈，这是不对的)。这样计算出来后，最适合小卖家切入的类目也许是市场需求最大的子类目，也许就不是。同样，你优化下架时间的时候，最适合你的下架时间也许是成交量最大的时间段，也许就不是。我在这个系列文章的后面，会多次用到这个概念，大家在这里加深一下理解。
　　好了，知道这个概念，我们聊聊如何切入市场，类目上怎么切入，属性点上应该怎么切入，甚至关键词上应该怎么切入。
　　1、你最应该选择的其实应该是你最喜欢、最熟悉的一个行业
　　服饰行业应该是很多的小卖家进入淘宝时的首选，理由很简单：容易，市场需求量大。这无可厚非。然后他们就问我，飞哥，你说我做什么样子的女装好?这时候，我都会反问一个问题(尤其是女性卖家)：你喜欢什么样子的衣服?
　　是的，你喜欢什么样子的衣服，你就去做什么样子的衣服。理由如下：
　　(1)在这个世界上一定有一批人跟你的偏好是相似(甚至相同)的
　　这也是市场细分建立的基础：消费行为相对的同质性，对于任何一种消费偏好，一定会有一群人是一样的，也就是会有一个圈子，而在互联网上，你不用担心这个圈子太小。你喜欢的多么奇葩的风格，都会有人跟你喜欢一样的东西，这些人就是你的目标顾客群，所以，这样选择你准备切入的类目，首先你都把人群画像给你自己画好了。你的收入水平，受教育程度，年龄等等，这些因素就是你的人群画像。
　　(2)你自己最了解这个衣服对你的吸引点
　　这款衣服为什么你会选?真正吸引你的点是什么?是价格、款式、材质，还是其他的。你自己本身的人群属性其实已经决定了这个产品应该突出的卖点是什么：因为市场细分的结果就是消费行为的相似性。比如你自己是一个消费能力不错的，家里条件很OK，你在选衣服的时候，款式是一方面，但是你更注重衣服的品质，所以你挑选衣服的时候，主要关注的就是细节做得如何、材质如何等等。OK，你的目标顾客群也会这么想，所以如果你做详情页的话，重点就去突出这些。
　　(3)网红时代的发展趋势
　　你不断的根据你自己的审美，根据你自己的判断去选品，进行搭配建议，然后你的目标顾客群开始关注你：这家伙的审美不错啊，这家伙的眼光可以啊!网红是不是就来了，而今年，你能够明显看到淘宝再从卖货往卖人去转变，他需要这些网红们给他创造流量，需要这些网红们能把消费者留在淘宝这个平台上，所以他会去扶植网红。迎合趋势，为啥不干。
　　2、切入一个定位清晰的市场
　　我觉得这是很关键的，这是市场细分后的必然结果。我们会通过各个要素去细分市场，比如年龄、性别、职业状况、受教育程度、收入水平等等，那么这种市场细分是否有效，会有一个很重要的标准：反应差异性。也就是对于相同的营销行为，你所选择的目标市场，应该跟细分出来的其他市场存在着明显的不同。
　　比如对于降价行为，细分出来的市场应该有的很敏感，有的很不敏感，如果大家都敏感的话，那么至少从降价这个影响行为上来讲，你的这个市场细分就是无效的。换句话来说，你这样细分完市场后，不应该利用价格战作为你的主要营销策略。那我们怎么去切入这种定位清晰的市场呢?其实淘宝已经在很大程度上给我们分好了，我们搜索一个关键词：女鞋，搜索结果页在具体的搜索结果之前，会出现这个：
　　淘宝上会有很多的分类，当然我们必须承认，小二们也不是神，他们无法保证分类出来就是最有效的，那么多商品呢，是吧!但是阿里巴巴后台的大数据支持，还是让淘宝的小二们在进行市场细分的时候比我们更有先天的优势。比如，在&鞋头款式&这个维度里，&圆头&、&尖头&、&鱼嘴&、&方头&，一定会在某一些&焦点&上，对营销反应是不一样。比如，是不是可以理解，喜欢&圆头&鞋的女性职业跟喜欢&尖头&鞋女性的职业，存在着比较明显的不同呢?教师、公务员、国有单位的员工是不是喜欢圆头多一些，外企白领、私企白领，是不是喜欢尖头就多一些呢?当然，我只是抛砖引玉，对消费者的研究是个技术活儿!
　　3、选类目一定要看趋势
　　其实很多类目都是有一定的季节性的(在一年当中有销售的淡旺季之分)，这样为了能够更好地安排你的运营工作流程(对的，很多时候，我们就是为了安排我们的工作，比如什么时候上新，什么时候补单，什么时候开车推广，什么时候开始做活动甩货等等)。这里要用到一个免费的数据工具：阿里指数。以前的时候有淘宝指数，但是淘宝指数下线了，还好，阿里指数又把这个功能承接过来。
　　首先，我要跟大家说明一个问题：如果你想看市场规模，想做市场预测啥的，这个工具不好使，因为看不出来，但是如果仅仅是为了看趋势，那就足够了，而我们只是为了看趋势。用IE浏览器打开阿里指数，直接搜索类目词，比如你想做板鞋，那么就直接搜索&板鞋&，或者你搜索完了后，可以去这里查找：
　　我们以板鞋为例，看下面的数据，因为你搜索完后，默认显示是两个月的，但是对于我们想看的是一年的趋势如何，或者现在是5月份，我想看6&&12月份的趋势如何，我们拖动这个趋势图下面的小三角，到去年的5月份。然后看下去年的6月份到12月份的大概走势，我们这里判断的依据是：如果没有极特殊的情况，每年的整体趋势是基本一样的。
　　绿色是淘宝采购指数，基本代表了淘宝+天猫上面消费者的需求。我们可以看到整体的趋势，从5月份一直到1月中旬，这个板鞋的需求都是非常稳定的，1月中旬到2月中旬的时候，是一个下滑期，但是考虑到，这个期间是春节期间，春节前后，每一个行业的销量下滑都是非常正常的，所以从这个意义上来讲，这个类目一年都是非常稳定的。更为关键的时候，大家看16年的5月份淘宝的采购指数同比15年是上升了，也就是说这个行业整体在上涨，这是一个不错的积极信号。
　　对于这个类目来讲，我们如果切入，就没有什么时间节点的问题，什么时候都可以，但是并不是所有商品都这样哦。比如，皮靴：
　　看去年的数据我们发现：五六月份是低谷期，7月份开始小幅增长，然后8月份就开始快速增长了，从10月份一直到来年的1月份，保持着很旺盛的需求，然后在2月份开始进入低谷期，会一直持续到当年的7月份，进入下一个周期。
　　那么如果你想切入这个行业，基本的运营节奏是什么?五六月份都开始准备好，制定好详细的、稳定的上新计划，7月份开始上升，直通车小幅投入，8月份开始加大在推广方面的投入，然后过了双十二之后，基本都应该是活动清仓的节奏了。
　　大概就这样，这就是你在选品、选类目的时候，要看趋势的原因。
　　好了，就先这样，涉及到具体的选品方式，选品技巧，要结合竞争对手，结合一些更加详细的数据，后面还会有，慢慢等待!
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新手weka问题，急SOS~~
没做过数据挖掘这方面，但是那边安排了个这方面的活，要求用weka做挖掘，现学了两天半吊子，特来求解各位大神。
问题1：现在遇到问题是挖掘内容大概150w条，在mysql中占400+M.当我用weka从数据库导入时weka就会死掉，
我把jvm内存调到1500M还是崩，再调大了就不允许。是不是和我机子内存有关系，加内存就能解决问题么，有没有别的解决方案，我用的机子内存4G
问题2：我想通过调用weka的api直接把聚类结果拿来直接传到前台做图展示，可是发现weka的clusterResultsToString()方法返回的结果都是比较杂，有没有直接返回聚类名和所占比例的方法函数
问题3：因为公司那边还没给全数据，只是给了数据库表结构和不到1/3的数据，挖的内容是关于产品，产地，产品审批信息状态等等，那边说先编好代码再填数据，一段时间自动根据数据重新挖掘展示，并且要求挖出100~200个可以展示的表，以供他们提供思路上的创新。话说这样怎么挖掘啊，这种展示类的我是不是只能从聚类上下手，关联这部分没数据的话是没法做吧。我太菜求解释。
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如果内存扛不住，就不要一次把数据库数据全部倒入，而是分批导入数据库，分批处理。
准确详细的回答，更有利于被提问者采纳，从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除，是时候展现真正的技术了！
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新手如何做好数据分析
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　　前段时间，一次偶然的机会，对在线旅游网站进行了收集并分析。刚开始收集的时候，还真不知道该怎么入手，但磕磕碰碰的收集完以后，总算也有一些小收获。在这里，我也作为一个新手，分享一下我收集数据的一些心得体会。
　　相信做站长的都知道，数据分析的重要性，在网站运营、网络推广等方面都是需要数据分析作为支撑的。而对研究数据的人来说，需要收集哪些方面的数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等，对数据分析的定位也极其重要。
　　网站的收集
　　先来说说网站收集前的准备工作，要制定一个合理的计划，怎样去收集数据，从哪些方面去收集;整理收集到的数据又需要花多少时间;由于分析数据是，需要分析哪些方面的数据也需要提前整理出来;最后就是美化数据表格，让自己分析出来的数据一目了然。
　　在我们开始收集数据的时候，很容易犯的一个错误就是看到什么内容比较符合的就都收集下来，这样的结果就是表格里的数据越来越多，到最后一看，连自己都晕了，密密麻麻的数据该怎么整理和分析啊!我们在收集数据的时候可以先定一个简单的标准，什么样的数据是我们需要的，什么数据是不符合条件的，先作一个初步的判断。比如这次是收集各个省top5的在线旅游网站，就可以根据“在线”和“旅游”这两个标准去判断收集到的网站是否符合条件。
　　由于搜索的网站范围比较广，所以我主要的入口就是用百度搜索，用“省名+在线旅游”或“省名+旅游网”等关键词先找出一部分网站，然后再根据这些网站的友情链接找到其他一些同类型的旅游网站。然后还有就是通过一些找到一些旅游网站，不过这些导航站的地方性旅游网站不是很多。就这样，每个省差不多收集到10个网站左右，当然每个省的情况都不一样，有多也也少的。收集结束以后，差不多有300个网站左右。
　　网站的筛选整理
　　由于是要找top5，所以网站找出来以后，需要对这些网站大致进行筛选。由于对旅游网站不是很了解，所以主要还是依靠网站的用户体验和SEO相关数据来筛选的。而我主要是通过、在线预订、网站的建站年份、网站内容性质、网站服务项目、网站基本数据以及网站的盈利模式等几个大的方面去考虑，最后每个省筛选下来，就剩5,了。
　　网站的分析
　　数据筛选完以后，接着就是分析了。由于分析才是整个数据收集的核心，所以相多来说在这上面花的时间则比较多。网站用户体验方面可以通过是否有预订旅游、预订酒店、预订票务、自助游、跟团游、出境游等方面去分析的。SEO数据方面则通过Alexa排名、Rank、中国网站排名、各大搜索引擎的收录和反链等反面去分析。还有网站的一些基本信息、盈利模式、、微博、在线等。分析的项目尽量全面，分析得越细，挖得越深，你的这份数据就越有价值。
　　当然数据分析就要有说明，每个人在看同一份数据的时候就会有不同的观点，有了说明的话，别人在看到这份数据的时候才知道是怎么回事。比如旅游网站TOP5的数据说明，就应该写清楚这是一份什么数据，排名是根据什么得来的，哪些占主要，哪些是相辅相成的。
　　一份美观清晰的数据
　　当然数据收集完过程中，一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，而我们在收集数据的过程中，也可以提高我们收集和分析数据的效率。
　　总之数据收集和分析是很枯燥的，不管是收集还是分析，海量的数据里，经常会让人摸不着头绪，数据越多，整理分析起来越麻烦，也越容易让人烦燥，坚持不了的就会半途而废。但是做好了，我们就可以得到一份重要而有用的数据，而通过这份数据，则可以在以后的相关工作中更加，而且更加具有目的性和针对性的工作。
　　好啦!说了这么多，希望能对做数据收集和分析的朋友有所帮助。
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International数据分析常用的软件工具有哪些？初学者应该先从哪方面开始学起？
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数据分析常用的软件工具有哪些？初学者应该先从哪方面开始学起？
我给你一份数据分析经典入门指南，按照这份指南，小白也能成为数据分析高手！这是一份入门到熟练的指南，并不包含数据挖掘等高阶内容。可也足够让产品和运营们获得进步。Step1：Excel学习掌握 所用的工具正是职场中最常用的Excel！①重点函数学习重点是了解各种函数：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间日期函数、文本函数②数据透视表学习我曾说过，如果Excel只能学习一个功能，那唯一能入选的就是数据透视表。掌握vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。Step2：数据可视化所用工具：PowerBi、Excel数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。首先要了解常用的图表：Excel的图表可以100%完成上面的图形要求，但这只是基础。后续的进阶可视化，势必要用到编程绘制。为什么？比如常见的多元分析，你能用Excel很轻松的完成？但是在IPython只需要一行代码。其次掌握BI，下图是微软的BI。BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。最后需要学习可视化和信息图的制作。Step3：数据库学习所用工具：SQLExcel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。如果想要跟进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再有点追求，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。以后就可以和技术研发们谈笑风生，毕竟将“这里有bug”的说话，换成“这块的数据死锁了”，逼格大大的不同。SQL的学习主要是多练，网上寻找相关的练习题，刷一遍就差不多了。好了，经过这三步之后，你已经具备数据分析基本功力，剩下的需要训练的就是你的思维和实际的业务分析能力了。节选自秦路《七周成为数据分析师》
鉴于你是传统会计专业出身，那就需要考虑目前你是需要往哪方面发展，一般数据分析师职业规划有单纯的数据分析岗、数据建模岗。下面我们就说说一般数据分析师常用的软件工具有哪些？1、数据处理工具：Excel数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。 在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据：各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。因此想从事数据分析岗位的，需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。2、数据库：MySQLExcel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作；数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。3、数据可视化：Tableau & Echarts如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富，这里不多做介绍，可以去创建一个工作区了解下。4、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求就比较高，一般来说，大数据分析师需要会（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师（3）何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等总结一下：写在最后1、自身定位很重要以上所有介绍的这些技能，都是根据你的自身定位而言，如果你定位只是小企业的数据分析岗位，那你也许只要把Excel玩的很6就可以了。但是从长远来看，这部分工作岗位，终将会被大数据分析所取代。这也就是为什么之前所说互联网公司重金难求大数据分析师了。2、终身学习很重要为什么这么说，你会发现这个是时代的脚步越来越快了，你一不学习就很容易被时代淘汰，暂时把自己定位小型企业数据分析师的人，别忘了还是要去学习现在更流行的更有趋势的技术。自己的工作领域能跟互联网挂钩的尽量往上靠，毕竟这是大势所趋。最最后祝愿你早日成为大数据分析师 /i6004110/"&《企业管理不能缺少的两个软件，第二个绝对让你相见恨晚！》一文中讲到了云表，链接一并给到大家，/i6004110/，可以具体了解一下云表的功能，今天本文着重分享云表如何来解决我们实际工作中遇到的困难。看了网络上有很多这样的需求，也有很多人出招，多半解决方案都是要用到VBA编程，这可不是一般人能玩的，而且即使会编程，做出来的东西也难以令人满意。怎样才能更好的解决EXCEL数据共享册下载个免费版使用。给个链接免得迷路：/。在模板属性还可以设置生成APP，这样用户没有带电脑的时候也可以用手机完成数据的填报、查看和审批工作。即使不是懂编程，不懂数据库，不是程序员，只要你有excel或者WPS的使用基础，只要了解自己的管理需求，相信你都能设计得出来属于自己的个性化软件。更多云表应用方法，后期陆续推出，记得关注我的头条号哦。凡是转发文章和关注本头条号的朋友，都可以私信找我索取云表详细使用教程和学习视频还有永久免费版软件。
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