在商品形象体系中，剖析商品 review 的分布规律能够帮助运营者在新品上架和老款优化时有准确的 review 数据参考。下面将以"清洗后的商品形象数据"Excel表中的 review 评分数据为例进行讲解。

选中表格中"评分"列，并通过Excel图表插入柱状图时(具体操作和上面插入图表的操作类似，在此不再赘述)，可以得到 review 评分分布图。根据 review 评分分布图，可以发现 review 评分有明显的集中性趋势，即 0~0.23.8~4、4~4.2、4.2~4.4、4.8-5 区间。因此，如果运营者刚刚上架新品，则建议适当做测评、送评或者直评来提升销量。这是因为 4.8~5 区间 review 评分的数量相当高，有 2568 个 listing 符合这个 review 评分区间。与此同时，4.6~4.8 区间 review 评分的数量并不多这意味着并非大量的商品质量优秀从而具有 4.8~5 区间的 review 评分，而是有大量的 listing 运营者采取了测评、送评或者直评的运营行为(如果有大量商品质量优秀，则 4.8~5 区间的 review 评分数量与 4.6~4.8 区间的 review 评分数量，应该相差不大)。如果运营者想要优化老款 listing，则可以使用 3.8~4.4 区间的 review 评分作为参考而并不需要将 review 强行抬高至 4.4 以上，这是因为 3.8~4.4 区间 review 评分数量占据了高评分 review 的主流，而 4.4 以上的评分(4.4~4.6 与 4.6~4.8)数量则并不多。除了对 review 评分分布进行分析，还可以对 review 评分利用直方图做帕累托分析。根据 review 评分直方图，可以明显发现与上述相似的结论，即在该类目下所有的搜索曝光结果中，review 评分主要集中在 0~0.2 (新品无 review 评分)、4.8~5 (做过测评送评、直评的 listing)、3.8~4.4 (高质量商品的 listing)。

常见问答（FAQs）:

Q1: 如何分析商品 review 评分分布?

A1: 通过选中 Excel 表格中的"评分"列并插入柱状图可以得到 review 评分分布图。分析 review 评分分布可以帮助运营者了解新品上架和老款优化的 review 数据参考。

Q2: 如何利用 review 评分分布来优化新品和老款 listing?

A2: 针对新品,可以适当做测评、送评或直评来提升 4.8~5 区间的 review 评分;针对老款,则可以使用 3.8~4.4 区间的 review 评分作为参考,无需强行抬高至 4.4 以上。

Q3: 除了评分分布分析,还有哪些方法可以分析 review 数据?

A3: 除了评分分布分析,还可以对 review 评分使用直方图做帕累托分析,进一步了解评分集中趋势。