excel从列中的数据提取每一次的峰值？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-05 03:17 标签： Excel曲线怎么标出峰值

随着运营精细化发展，如何通过品牌沉淀的数据挖掘出更多优化可能，是每个运营、产品甚至技术的必修课。这篇文章将主要阐述我是如何通过发现问题、提出猜测、验证猜想和事件归类这四个方面，分析官网流量数据并找出问题的。

这次以某个朋友的网站作为演示数据，选取了2016年7月25日到2016年8月7日，分别是2016年第31周和32周两周的数据，选择这两周数据是因为第32周该网站刚刚关闭了付费广告的投放，所以网站流量出现了巨大差异，比较典型，CNZZ后台流量如图示：

在图右下选择“更多指标”，选取当前核心指标，举例取PV、UV、平均访问时长、跳出率；图中部“时”改为“天”。

然后我们通过观察图上部分的对比数据，提出疑问：

1、为什么两周流量数据大面积变差？怎么找出是哪一天或者哪个栏目哪个小时的原因？

2、为什么独立访客（UV）和新独立访客（NUV）差值都是/dujia/gushisudi”32周来源流量比31周多321）

分析的步骤相同，我们以“/help”页面为例，为什么这个页面31周比32周多267次？一次将“IP”、“访客新老属性”、“受访页面”、“地区”等字段放进行中，日期处降序排列如图：

从“/”、“/help”、“/capacitymis”三个页面可以发现，三个页面的流量都来自7-29号早上6点。

同时，我们发现了一个可疑的IP字段，两天都有“/”、“/help”、“/capacitymis”三个页面在2016年7月29日早晨6-7点间引起，来访用户均为新访客，且这些页面均不为内容页，访问时间也不规律，目前条件缺失，只能推断出人为＞机器，放入事件库，再观察。

5、独立访客（UV）和新独立访客（NUV）差值都是/dujia/gushisudi”页面反而在整体流量下降的情况下大幅度增长？不写过程了，直接给结论，是因为8-4号当天9:28开始，技术对这个页面设置了内容采集，自动从其他站抓取内容，每隔一分钟发布一次，证据如图： 

通过Excel进行数据分析，我们可以发现很多问题，甚至是有一次同事使用流量宝刷流量，被我戳穿了……这次的分享只列出了一些常见的分析方法和逻辑，旨在让大家感受一下Excel在数据分析中起到的作用。

对于分析师来说，什么叫“事件归类”？说得通俗些就是积攒的“经验”。比如每到节假日，网站流量会怎样变化，公司什么宣传对流量提升影响最大，一旦停止广告投放网站的真实流量来自哪里等等，把这些经验归类记录在笔记中，久而久之就从初学者成长为高级分析师。但是话说回来，总会有你通过Excel猜不到，分析不出的问题，比如模拟人行为的爬虫，设置不同UA，不定时抓取等等。遇到暂时不能解决的问题，存在“难题库”，总有个契机会让你灵光乍现，解决它们的。

最后要说的就是，Excel作为最大众的数据分析工具，门槛低、功能强，性价比超高。只要你保持旺盛的求知欲，再加上一点点软件操作技巧，人人都能是数据分析师。

这篇文章是一个案例，更是一种方法，几乎是手把手地告诉大家，如何通过数据定位出问题。

艾奇菌在后台经常收到小伙伴们的问题：

最近点击突然变多了，但是转化没有提升，是不是有恶意点击？

最近网站流量突然降低了，但我什么操作都没做，为什么会这样？……诸如此类。

然后得出结论大致是：“一定是恶意点击！”或者“淡季来了”或者“X度系统又抽风了……”

得出这些结论之前，大家有没有抽丝剥茧地，从客观数据里推敲出你们想要的答案呢？

艾奇菌建议大家按照作者的思路，拿自己账户的数据，进行一番分析与推敲，相信会有很大的收获。

作者：涂俊杰（微信：ffeels）

对于亚马逊卖家而言，数据分析的思维能力是运营的核心竞争力，正所谓“数据驱动运营”掌握好数据分析方法和工具能够帮助卖家节省不少的时间，提高自己的工作效率，让卖家在运营上更胜一筹。那么一下将介绍几种数据分析的方法和工具。

【亚马逊品牌分析功能】

是亚马逊官方专门为品牌方提供有价值的经营数据，帮助您做出更明智的选择，有助于提高销售额。（注：仅适用于拥有品牌的卖家。此卖家必须是品牌内部人员，并负责在亚马逊上销售该品牌。）

品牌分析包含三个主要板块：亚马逊关键词搜索/商品比较/人群统计。这三个模块的逻辑可以看出来用户的需求数据，产品的数据和人群的数据，这三个方向基本可以确定产品开发思路和方向，以及后续的营销广告策略。

1. 亚马逊关键词搜索

（1.）使用亚马逊关键词搜索报告筛选关键词，制作关键词词库

（2.）使用四类关键词分类方法（核心关键词、扩展关键词、品牌关键词、限定关键词）从表中选词，并标注各自的搜索排序

（3.）根据提取的关键词编写效果更好的Listing

（4.）给提取的关键词投放手动广告，选择与自己产品相关的关键词，搜索流量大或者排名靠前，通过初步测试一段时间之后，再进行分析数据变化

（5.）提取词库内关键词对应的ASIN，投放手动定位广告，分析广告效果之后再进行调整优化

1. 商品比较和替代购买行为

（1. ）分析Listing差异和问题，针对性优化

（2. ）通过广告投放否定改ASIN和关键词

（3. ）监控替代购买比例变化趋势

（4. ）分析差异，确认是否更新产品

通过性别、年龄、教育、婚姻分析，针对不同的人群投放广告。

【非品牌卖家数据分析工具】

1. Excel在电商数据分析中的应用

直观的界面、出色的计算功能和图表工具，使它能方便应用于各种数据处理、数据分析的场景中。做电商的人应该都知道数据的重要性，不仅能从数据中找出自身存在的问题，还能通过分析挖掘出未来的机遇。Excel凭借其功能丰富，上手难度低，上限足够高等特点，成为许多电商运营者必不可少的工作软件。

2. 利用Python大数据建模，分析。

3. Jungle Scout：过滤亚马逊数据库，发现市场机会，跟踪竞争对手，查看产品销量。

4. AMZ Tracker：提供了关键词跟踪报告，竞争对手分析等。

6. Keepa：检测链接的排名变化，以及竞争者的销量和库存。

7. Scope：亚马逊关键词工具，并且提供一个收益计算器，来确定卖家在亚马逊上获得的利润率。

8. Asinspy：亚马逊竞品数据分析，针对竞品对手流量、竞品、选品、关键词数据精准权选

从2021年开始我开始在西瓜视频平台更新关于亚马逊运营的相关运营技巧，IP名为“跨境电商旭鹏”，我西瓜视频主页的链接如下：

关于数据化运营，最重要的还是要建立自己的数据体系。在我的喜马拉雅专栏中有相关细节讲解，感兴趣的同学可以移步收听。

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