在电商业务中,数据是驱动运营的关键因素。作为亚马逊卖家,如何对收集到的数据进行整理和分析,是提升商品曝光度和销量的关键所在。本文将从数据抓取、清洗到分析应用的全流程,为您详细介绍亚马逊卖家的数据清洗之道。

首先,在第三方采集器完成数据抓取后,需要对原有数据进行下载和整理。通常我们需要的主要数据包括链接父ASIN、链接上架时间以及大类目排名这三个字段。其中,我们可以利用Excel的分列功能,从大类目描述中提取出具体的排名信息。

接下来,我们可以新建一个表格,将每天抓取到的数据按日期、ASIN和上架时间等维度进行整理。由于数据量可能会非常庞大,可以利用VLOOKUP函数,实现ASIN和排名数据的自动匹配。

通过数据分析,我们可以发现链接排名存在周期性波动,周三周四高峰,周末低谷,这与运营经验相符。同时,即使是排名较前的链接,也不一定每天都出现在关键词搜索排名中。为了更全面地了解排名变化情况,可以以7天为周期,取2个周期内的数据进行对比分析。

综上所述,亚马逊卖家的数据清洗工作需要经历数据抓取、整理、分析等多个步骤。只有掌握了这些技能,才能更好地应用数据支撑商品运营,提升销售业绩。

常见问题FAQ:

Q1: 亚马逊卖家如何对数据进行清洗?

A1: 主要步骤包括:1)下载第三方采集的原始数据,提取出链接父ASIN、链接上架时间和大类目排名等关键字段;2)利用Excel分列功能从大类目描述中分离出排名数据;3)新建表格,按日期、ASIN和上架时间等维度整理数据;4)使用VLOOKUP函数自动匹配ASIN和排名数据,得到完整的数据分析表格。

Q2: 如何分析亚马逊商品的排名变化规律?

A2: 通过数据分析可以发现,商品排名存在周期性波动,周三周四较高,周末较低。即使是排名靠前的商品,也不一定每天都出现在关键词搜索结果的前列。为了更全面地了解排名变化,可以以7天为周期,取2个周期内的数据进行对比分析。

Q3: 数据清洗过程中如何处理异常数据?

A3: 在数据清洗过程中,可能会遇到一些异常数据,比如某些链接归类在"Sports \u0026 Outdoors"类目下,无法通过分列得到排名信息。对于这类数据,可以选择删除或者单独进行处理,确保数据对比的一致性。