亚马逊的数据分析工具及评论机制分析

亚马逊是一个注重用户体验的平台

买家会依据Review来决定购买哪款产品

Review在运营中权重巨大

作为卖家

如何在合规的前提下增加留评率？

首先要吃透亚马逊的数据分析工具及评论机制

1、直评

就是不购买产品，直接为产品写Review。只能针对产品本身，与客服和物流等其他产品除外的因素无关。如果Review 不是针对产品本身做评价，而是涉及到与产品本身无关的方面，卖家可以向亚马逊申请移除。

2、VP评论

Verified Purchase的简称，简单理解就是，真实购买过产品的买家留下的真实评论。针对于某个订单，评价内容可以包括客服，物流，产品本身，VP评论的权重很大，算法规则复杂且敏感，所以这也成为卖家与亚马逊斗智斗勇的核心领域。

3、Vine Voice项目

2016年10月份亚马逊向卖家启动Vine Voice项目。亚马逊邀请诚信度高的买家入驻参与测评，每月发两次待评论产品清单，评论者们每次可以从清单中选择两款产品进行评论。只要他们在30天内写出有建设性的评论就有机会免费获得该产品，但是决不允许将其在亚马逊卖掉或转让出去。

Vine 评论是Vine Voices成员独立的意见。不能受卖家影响，更改或者编辑。只要符合发帖政策，亚马逊也不会更改或者编辑。每条Review都有一个绿色文字“Vine Customer Review of Free Product”标记。

4、早期评论人计划

亚马逊于2017年6月推出了早期评论人计划（Amazon Early Reviewer Program简称：AERP)。

亚马逊会给这些他选中的早期评论家$1~$3的购物卡作为写Review的报酬，从而刺激他们写真实可靠而且图文并茂的Review。卖家不能直接与他们取得联系，无法对他们施加影响。每条Review都有一个橘色文字“Early Reviewer Rewards”标记。

科学增评的几个手段

1、利用社交媒体

把自己打造成Facebook等社交媒体网红，培养自己的粉丝群，或者加入一些人数较多的群组，塑造自己的影响力。

如果你能够以兴趣点或者以产品属性为切入点，通过有价值的内容输出，把自己打造成网红，哪怕只是拥有几百几千个忠诚粉丝，你亚马逊店铺中的增评测评，都不会是什么难事了。

如果你有大量的推广资金，可以选择请“现成”的网红来做产品测评，向他们提供一些产品，邀请他们给自己的粉丝做活动，对产品曝光会有积极的影响。

2、做好售后

亚马逊虽然不允许引导客户留评论，但是没有说不允许提供更好的售后服务。如果能够在每一件商品里面放一张售后服务卡，如果你的售后服务卡中内容和语言表达到位，留评率也会得到大大的提升，甚至还可以累积自己的粉丝群。

卡片内容可以加强品牌信息，并致力于给消费者提供好的购物体验。卖家也可以在合适的地方放上安装说明书或退款流程说明，而且也不要忘记使用卡片请求消费者给评论。在产品包裹中使用创意卡片的卖家，更容易收到好评。

3、邮件索评

找出历史订单去发索评邮件，这个动作还是有必要的，但是操作中还有一些要注意的地方，具体如下：

①邀评时间

一般选择周二——周五早上邀评，总体而言周五的来评率会比较高，时间建议在当地时间上午10点左右比较好，老外一般都有上班收发邮件的习惯。

②邮件主题

邮件主题不一定是Feedback Request，可以用Order Information 或者Additional Information Required 。

买家打开邮件，你就成功一半了。

③内容不要涉及营销

如果主要目的是邀评，那就不要在邮件中加入其他的营销内容了，客户在邮件看到广告会特别恼火，有种被骗了的感觉。

4、找Top-Reviewer

要请Top Reviewer帮你写Review，并不是那么遥远的事，亚马逊已经整理好前10000名评论家给你，其中只有top 1000 名之前的评论者会有badge标签，链接如下：https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,/review/top-reviewers

5、参加亚马逊Vine和Early Reviewer项目

亚马逊的Vine项目可以帮助卖家从亚马逊认证的评论人那获得评论。

要参与该项目，卖家必须参与Vendor Express或Vendor Central项目。每个ASIN的费用是2500美元。

对于注册了亚马逊Brand Registry并拥有Seller Central账号的卖家，亚马逊会提供Early Reviewer评论项目。

该项目每个SKU花费60美元，可以让卖家拿到5条产品评论。想要参与该项目，卖家的SKU必须满足以下条件：

?一个SKU的产品评论必须少于5条；

?SKU必须是父级或独立的，子商品SKU将自动注册成父级商品SKU；

?每件产品的价格必须高于15美元。

如果你在亚马逊店铺运营的过程中遇到困难，不妨试试

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

AMZ Tracker

https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,

一款可免费试用7天的亚马逊卖家店铺运营神器

选品调研、关键词排名、销量跟踪、差评信息提取，跟卖提醒等

总有一个功能可以帮助你解决问题

VIPON

https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,

支持多站点、按效果付费的亚马逊折扣促销平台

通过平台120万+高度活跃的用户，帮助卖家店铺产品实现精准引流，

快速提升销量和排名同时大幅减少卖家营销推广费用及提升产品运营效率

CashCowPro

www. https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,

更好用，更亲民的亚马逊店铺财务管理工具

无论是店铺销售分析、PPC推广报表、还是库存监控

你都能在这里找到，注册即可免费试用10天出师表

两汉：诸葛亮

先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。

宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。

侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。

将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。

亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。

臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。

先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。

愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。臣不胜受恩感激。

今当远离，临表涕零，不知所言。

亚马逊的数据分析工具及评论机制分析

亚马逊的数据分析工具及评论机制分析亚马逊是一个注重用户体验的平台买家会依据Review来决定购买哪款产品 Review在运营中权重巨大作为卖家如何在合规的前提下增加留评率？首先要吃透亚马逊的数据分析工具及评论机制 1、直评就是不购买产品，直接为产品写Review。只能针对产品本身，与客服和物流等其他产品除外的因素无关。如果Review 不是针对产品本身做评价，而是涉及到与产品本身无关的方面，卖家可以向亚马逊申请移除。 2、VP评论 Verified Purchase的简称，简单理解就是，真实购买过产品的买家留下的真实评论。针对于某个订单，评价内容可以包括客服，物流，产品本身，VP评论的权重很大，算法规则复杂且敏感，所以这也成为卖家与亚马逊斗智斗勇的核心领域。 3、Vine Voice项目 2016年10月份亚马逊向卖家启动Vine Voice项目。亚马逊邀请诚信度高的买家入驻参与测评，每月发两次待评论产品清单，评论者们每次可以从清单中选择两款产品进行评论。只要他们在30天内写出有建设性的评论就有机会免费获得该产品，但是决不允许将其在亚马逊卖掉或转让出去。

Vine 评论是Vine Voices成员独立的意见。不能受卖家影响，更改或者编辑。只要符合发帖政策，亚马逊也不会更改或者编辑。每条Review都有一个绿色文字“Vine Customer Review of Free Product”标记。 4、早期评论人计划亚马逊于2017年6月推出了早期评论人计划（Amazon Early Reviewer Program简称：AERP)。亚马逊会给这些他选中的早期评论家$1~$3的购物卡作为写Review的报酬，从而刺激他们写真实可靠而且图文并茂的Review。卖家不能直接与他们取得联系，无法对他们施加影响。每条Review都有一个橘色文字“Early Reviewer Rewards”标记。科学增评的几个手段 1、利用社交媒体把自己打造成Facebook等社交媒体网红，培养自己的粉丝群，或者加入一些人数较多的群组，塑造自己的影响力。如果你能够以兴趣点或者以产品属性为切入点，通过有价值的内容输出，把自己打造成网红，哪怕只是拥有几百几千个忠诚粉丝，你亚马逊店铺中的增评测评，都不会是什么难事了。如果你有大量的推广资金，可以选择请“现成”的网红来做产品测评，向他们提供一些产品，邀请他们给自己的粉丝做活动，对产品曝光会有积极的影响。 2、做好售后

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象：数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。名称映射:映射至类别字段名的值的规范。结果:由函数创建的结果的名称和位置。分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。值映射:映射至其它值的规范。函数：发掘:单个发掘函数的参数。预处理:单个预处理函数的参数。序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。统计:单个统计函数的参数。统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

亚马逊电影数据抓取及推荐系统分析

DATS 6101: Amazon movie data grasping and recommendation system analysis final project Prepared by: Pseudo_yuan December 16, 2015

Introduction Big data provide useful information to the recommendation system. A good recommendation system is based on efficient algorithms. There are three popular recommendation algorithms: user-based recommendation algorithm, item-based recommendation algorithm and collaborative filtering recommendation. Based on one movie, Amazon recommends other movies that customs who watch this movie also watched. That is, this recommendation system is based on the user. However, in this system recommendations are limited, because some movies could fail to be recommended when few people have watched them. To address this problem, I will analyze attributes of the recommended movies and discuss the similarity of them to see whether it is possible to make a recommendation based on the attributes of items. In detail, with the help of the R package “rvest” I will grasp d ata from Amazon website pages and analysis the relationship between one movie and movies that customs who watch this movie also watched. Based on these relationships, customers’ preference could be predict ed and more unpopular movies can be recommended. Description and Quality of Data In one Amazon movie website page, there are lots of data such as the name, the genres, the director, the staring and the rates providing useful information for this movie. Amazon also gives links to recommended movies. A collection of informed data of a single movie could be a sub-dataset. One movie always associated to more than 6 recommended movies. And each recommended movie could create a new sub-dataset. In my database, one dataset includes information of one movie (the basic movie) and 6 movies that are recommended (the sub-movie) and movies that are recommended based on the sub-movies. In one dataset, there are attributes of name, year, mins, IMDb rate, BoxOffice, genre 1, genre 2, director, star 1, star 2 and studio in 43 movies. These data are website data and distribute in text, graphs even in image. The data are unstructured and sometimes could be missing, so they need cleaning before analyzed. Data Acquisition and clean

数据分析过程中各个步骤中使用的工具

数据分析过程中各个步骤使用的工具数据分析也好，也好，也好、商业智能也好，都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。下图是一个顶级的分析工具场，依次从X和Y轴看：第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层

第二维度：用户级——>部门级——>企业级——>BI级我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。 1第一步：设计方案可以考虑的软件工具：mind manager。 Mind manager(又叫)，是表达发射性思维的有效的图形思维工具，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在与、与想象之间平衡发展，从而开启人类的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。是一种将思考具体化的方法。我们知道思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、或是想法——包括、、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、、音符等，都可以成为一个中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的，也就是您的个人。

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

从哪些方面分析亚马逊销量数据下降

从哪些方面分析亚马逊销量数据下降对于Amazon卖家而言，把一款产品推起来的确不是件简单的问题。亚马逊卖家每日的销量是不全然相同的，它会在一个区间内有所波动。但是有的产品一旦在Amazon上有了好的表现，订单有时候会突然降低，并且从此一蹶不振.那一定是有原因的,卖家需要从两个角度思考问题，外部原因和内部原因.今天就为大家分析一下，各位也可以对号入座找出自己的原因。一、外部因素 1、Amazon把你的Listing和其他卖家Listing进行了合并这种情况在去年出现的比较多，主要是一些不守法的“黑技术”会直接把他们的产品作为变体绑到你的产品上。但是在Amazon对这种违规行为严厉打击，并从11月份开始推出经过品牌保护的产品禁止跟卖的新规定后，已经大有好转。现在未经你允许合并变量，最大的罪魁祸首就只剩下Amazon自己的。 2、你的Listing被Add-on Item收录这个标记是Amazon上最受争议的一个标记，因为它不像Best Seller或者Amazon‘s Choice，可以给你带来直接转化和流量，有了它甚至会影响你的Listing销售。但是Amazon 不会告诉你什么时候你的产品会被打上这个标记，什么时候会被取消。

3、失去Buy Box 由于近90%的销量都来自Buy Box，第三方卖家如果想在亚马逊获得成功，就必须争取Buy Box。亚马逊会把Buy Box分配给绩效分数高的卖家。如果你是某件产品的唯一卖家，那么Buy Box肯定是你的（目前）。但如果同一件产品，有很多卖家，你就要与其他卖家一起竞争Buy Box。如果销量突然下跌，有可能是失去了Buy Box。 <<如何尽快获得Buy Box>> 4、产品被突然审核这个问题是上面几个问题的“高危版”，Amazon会在认为问题集中出现、影响严重时对你的Listing进行审核。建议大家产品上架前做好充分的文件准备，毕竟被封号或者永久禁止销售的情况谁都不愿意看到。《Amazon投诉、审核、封号、申诉》 5、季节性趋势根据产品类型，卖家可能经历销量的淡季和旺季。比如，如果你卖太阳镜，夏季的销量可能更大。如果你卖舞会服装，10月份销量可能变大，因为人们要为万圣节做准备。如果想确定产品销量是否受季节影响，卖家可追踪月度和年度销售数据。所有卖家的销量在第四季度（黑色星期五和网络星期一）都会升高，因为到了年终购物季，人们纷纷开始购买礼物。卖家要确保自己的热销产品有足够库存。《全球节日表及营销策略》 6、页面新出现差评

数据处理软件介绍.

Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures Chapter T able of Contents 52Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures SAS OnlineDoc?:Version8 Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures 54Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures The following section presents an overview of some of the fundamental features of analysis of variance.Subsequent sections describe how this analysis is performed with procedures in SAS/STAT software.For more detail,see the chapters for the individual procedures.Additional sources are described in the“References”section on page61. De?nitions Analysis of variance(ANOV Ais a technique for analyzing experimental data in which one or more response(or dependent or simply Yvariables are measured un-der various conditions identi?ed by one or more classi?cation variables.The com-binations of levels for the classi?cation variables form the cells of the experimental design for the data.For example,an experiment may measure weight change(the dependent variablefor men and women who participated in three different weight-loss programs.The six cells of the design are formed by the six combinations of sex (men,womenand program(A,B,C.

几种常用大数据分析工具

几种常用大数据分析工具大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询

2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。

外贸平台数据分析：ebay 亚马逊(美国站)过去一年的流量对比

【017-原创：案例分析】https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,,亚马逊（美国站）过去一年的流量对比不少跨境电商的朋友最早或者主要渠道都来自ebay,亚马逊等海外主流的零售平台。通过平台获得流量和销量，通过数据看看平台的流量又是从哪里获取的？通过数据来对比看看ebay,亚马逊美国站在过去一年的流量表现。 1、网站流量的总体表现

https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 网站日流量2270万人次3050万人次客户的平均停留时间10:17分钟6:57分钟在网页的平均浏览页数11.697.74 网站平均跳出率28.34%37.42% 2、流量来源渠道构成分析从流量渠道构成比例看，https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,和https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,的流量渠道比率都比较接近。直接访问接近:50%，邮件营销约:3.5%，

引荐流量约:20%，搜索流量约:25%，展示广告均小于1% 但来自社交渠道，https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,的社交流量比重要高于https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,，https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,社交流量来源占比1.8%，https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,社交流量来源约占3.4%。 3、引荐流量分析 https://www.360docs.net/doc/0b47267.html,引荐流量来源前10位网站引荐网站比重增减变化 https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 4.35%-21.69% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 4.06%-9.76% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 3.31%20.06% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.78% 5.53% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.46%8.53% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.44%-12.26% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.41%26.33% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.39%-56.97% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.36%-25.09% https://www.360docs.net/doc/0b47267.html, 1.31%89.99%

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

一，流量总览首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，

这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下：信息存储简便灵活语言编程能力强丰富的统计分析方法较强的统计报表与绘图功能友好的用户界面宏功能支持分布式处理采用输出分发系统功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下：支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享提供模型评估方法数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中满足大数据量的处理要求能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况具有并行处理能力支持访问异构数据库提供丰富的接口函数，便于二次开发挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：

Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括: