双十一数据大揭秘：用Excel搞定实验报告！

双十一数据大揭秘：用Excel搞定实验报告！

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CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/2301_76427842/article/details/136792311

2.

https://report.iimedia.cn/mobile/report/46635

3.

https://www.digitaling.com/articles/1285619.html

4.

https://blog.csdn.net/Metamodernity/article/details/140420367

5.

https://blog.51cto.com/u_39029/11113590

6.

https://www.feishu.cn/content/excel-data-analysis-guide

7.

http://syntun.com.cn/xing-tu-shu-ju-gun2024nian-shuang-shi-yi-quan-wang-xiao-shou-shu-ju-jie-du-bao-gao.html

8.

https://bbs.wps.cn/cms/VSRYjtfN.html

9.

https://www.jiandaoyun.com/blog/article/973583/

双十一购物狂欢节刚过，作为全球最大的在线购物节日，其产生的海量数据蕴含着巨大的商业价值。对于科研人员和数据分析师来说，如何高效地处理和分析这些数据，提取有价值的信息，成为了一个重要课题。本文将详细介绍如何使用Excel进行双十一数据的收集、整理、分析和可视化，帮助读者轻松完成数据分析任务。

在开始数据分析之前，我们需要先将双十一的销售数据导入Excel。数据来源可以是电商平台的后台导出数据，也可以是第三方数据监测机构发布的报告。为了确保数据的准确性和完整性，我们需要对数据进行必要的清洗和整理。

数据清洗步骤：

1. 删除重复值：使用Excel的“删除重复项”功能，确保每条数据的唯一性。
2. 处理缺失值：根据业务逻辑，选择填充、删除或估算缺失值。
3. 格式统一：确保日期、货币等格式的一致性，便于后续分析。

数据整理技巧：

• 使用“数据验证”功能，确保输入数据的准确性。
• 利用“条件格式”高亮显示异常值，便于检查和修正。

数据透视表的应用：

数据透视表是Excel中最强大的数据分析工具之一，特别适合处理大规模数据集。通过数据透视表，我们可以轻松实现多维度的数据分析。

1. 创建数据透视表：

   • 选中数据区域
   • 点击“插入”选项卡中的“数据透视表”
   • 在弹出的对话框中选择数据源和放置位置

2. 配置数据透视表：

   • 将“日期”字段拖到行标签区域
   • 将“商品类别”字段拖到列标签区域
   • 将“销售额”字段拖到值区域，并选择“求和”汇总方式

通过这样的配置，我们可以快速生成一个按日期和商品类别汇总的销售数据表，清晰地看到各品类的销售趋势。

高级函数应用：

除了数据透视表，Excel还提供了丰富的函数库，可以帮助我们进行更深入的数据分析。

• SUMIFS函数：用于多条件求和，例如计算特定时间段内某个类别的总销售额。
• COUNTIFS函数：用于多条件计数，例如统计某个价格区间内的商品数量。
• AVERAGEIFS函数：用于多条件平均值计算，例如计算特定地区用户的平均消费金额。

这些函数的使用格式如下：

=SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)
=COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)
=AVERAGEIFS(average_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)

通过这些函数，我们可以更精确地分析数据，发现隐藏的商业机会。

数据可视化是数据分析的重要环节，通过图表可以更直观地展示数据趋势和模式。

常用图表类型：

• 折线图：展示时间序列数据的变化趋势，例如销售额随时间的变化。
• 柱状图：比较不同类别的数据，例如各商品类别的销售总额。
• 饼图：展示各部分占整体的比例，例如各类别销售额占总销售额的百分比。
• 散点图：分析两个变量之间的关系，例如价格与销量的关系。

制作图表步骤：

1. 选中需要展示的数据区域
2. 点击“插入”选项卡，选择合适的图表类型
3. 调整图表样式和布局，确保信息清晰传达

在完成基础的数据分析后，我们可以进一步挖掘数据背后的故事，为商业决策提供支持。

同比和环比分析：

• 同比：与去年同期相比的增长率，反映长期趋势。
• 环比：与上一期相比的增长率，反映短期变化。

计算公式如下：

同比 = (本期值 - 去年同期值) / 去年同期值
环比 = (本期值 - 上期值) / 上期值

通过同比和环比分析，我们可以发现销售增长的驱动因素，及时调整营销策略。

用户行为分析：

利用Excel的分类汇总功能，我们可以分析用户的购买行为，例如：

• 购买频率：用户在双十一期间的购买次数
• 购买金额：用户的平均消费金额
• 购买偏好：用户偏好的商品类别

这些信息对于优化产品结构和营销策略具有重要参考价值。

通过上述分析，我们可以得出以下结论：

1. 销售趋势：今年双十一的销售额较去年有显著增长，特别是在预售阶段表现突出。
2. 品类表现：美妆、数码产品和家居用品是销售增长最快的三个品类。
3. 用户行为：年轻用户群体的消费能力显著提升，且更倾向于通过直播平台进行购物。

基于以上分析，我们建议：

• 加大对高增长品类的投入，优化供应链管理。
• 针对年轻用户群体，加强与直播平台的合作，提升品牌曝光度。
• 利用数据分析结果，优化营销策略，提高转化率。

通过Excel进行数据分析，不仅可以帮助我们快速获取数据洞察，还能为未来的商业决策提供有力支持。双十一的数据分析只是一个开始，掌握这些技能后，你将能够应对各种数据分析挑战，为科研和商业决策提供更有力的支持。