在跨境电商运营中,数据分析是不可或缺的重要环节。有经验的电商运营人员都清楚,最初采集到的原始数据并不能直接用于分析,需要先进行"数据清洗"操作。

对于人工采集的数据,通常无需太多清洗,因为采集过程中已经进行了一定程度的筛选和整理。但对于从后台报表导出的数据,则需要结合具体的分析目的进行针对性的清洗。

比如初始订单数据格式为"2019-03-29T16:34:49-07:00",如果需要进行用户画像分析,我们只需要订单小时时间"16"。这就需要对数据进行清洗处理,去掉无用信息,抽取所需字段。

除了时间数据,地理位置数据或其他订单相关数据也可能需要清洗。对于自动化抓取的数据,需要借助编程语言进行清洗,这属于IT技术领域的知识,有兴趣的商家可自行查阅相关资料学习。

下面是数据清洗的具体步骤:

1. 打开数据清洗的Excel文件,使用"RIGHT"函数去除"2019-03-29T"部分;

2. 再使用"LEFT"函数去除"-07:00"部分;

3. 最后再次使用"LEFT"函数提取"16:34:49"中的小时数"16"。

通过这样的步骤,我们就完成了订单时间数据的清洗,为后续的数据分析奠定了基础。

FAQs:

Q: 为什么需要对数据进行清洗?

A: 初始采集到的原始数据通常无法直接用于分析,需要先进行数据清洗,去除无用信息,抽取出所需字段和指标。这样可以确保数据分析的准确性和针对性。

Q: 人工采集的数据是否也需要清洗?

A: 相比自动采集的数据,人工采集的数据通常无需太多清洗,因为采集过程中已经进行了一定程度的筛选和整理。但对于从后台报表导出的数据,仍然需要根据分析目的进行针对性清洗。

Q: 如何清洗自动采集的数据?

A: 对于自动化抓取的数据,需要借助编程语言进行清洗,这属于IT技术领域的知识。有兴趣的商家可自行查阅相关资料学习,如Python、R等常用于数据清洗的编程语言。