鑒于題主是想分析淘寶全行業(yè)的數(shù)據(jù)，那么第一步就是要知道去哪搜集淘寶數(shù)據(jù)?
一、去哪找數(shù)據(jù)?
下面列舉了幾個(gè)常用的網(wǎng)站：
淘寶指數(shù)：最常用的淘寶數(shù)據(jù)網(wǎng)站，但是數(shù)據(jù)有限，適合個(gè)人用;
數(shù)據(jù)魔方：淘寶自己推出的第三方數(shù)據(jù)服務(wù)，但是收費(fèi);
淘數(shù)據(jù)：個(gè)人不太常用，但里面有些教程很不錯(cuò);
集搜客：數(shù)據(jù)采集工具，有人專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)資源發(fā)布
網(wǎng)絡(luò)礦工：也是數(shù)據(jù)采集工具，適合個(gè)人;
二、要分析什么?
找到了數(shù)據(jù)之后，下一步就是要確定分析內(nèi)容，從商品、客戶、地區(qū)等不同的維度建立分析指標(biāo)，這些指標(biāo)可以是已經(jīng)有的，也可以是自己歸納的，可以全部分析，也可以針對(duì)自己的情況只分析幾個(gè)內(nèi)容。
拿商品分析來說，作為淘寶上的賣家最常用到的指標(biāo)就是銷售狀況、毛利、櫥窗效率、損耗率、庫存等等，然后在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析：
銷售狀況：主要分析本月銷售情況、本月銷售指標(biāo)完成情況、與去年(或上月)同期對(duì)比情況。
毛利：主要分析本月毛利率、毛利額情況，與去年同期對(duì)比情況。
櫥窗效率：主要是本月櫥窗效率情況、與去年同期對(duì)比。
損耗率：主要是門店盤點(diǎn)結(jié)果簡要分析，通過分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)商品進(jìn)、銷、存各個(gè)環(huán)節(jié)存在的問題。
庫存：主要是本月平均商品庫存、庫存結(jié)構(gòu)、庫齡情況、周轉(zhuǎn)天數(shù)，與去年同期對(duì)比分析。通過該組數(shù)據(jù)的分析可以看出庫存是否出現(xiàn)異常，特別是否存在庫存積壓現(xiàn)象。
三、怎么分析?
數(shù)據(jù)有了，分析內(nèi)容有了，最后一步就是要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了，這里關(guān)于數(shù)據(jù)分析就不多做介紹了，這里只推薦分析工具：
1、SAP BO
BO是BI界的元老級(jí)軟件，現(xiàn)在已經(jīng)被SAP公司收購，產(chǎn)品運(yùn)作模式是結(jié)合SAP的ERP系統(tǒng)。
優(yōu)點(diǎn)：
在收購BI工具的領(lǐng)導(dǎo)廠商博奧杰之后仍然堅(jiān)持其自主運(yùn)作
為使用SAP ERP大客戶提供更多更好的BI功能，包括操作型BI
為CFO提供強(qiáng)大的效績管理工具
與SAP結(jié)合的ERP具有一定的優(yōu)勢(shì)
缺點(diǎn)：
整合其他數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)系統(tǒng)不占優(yōu)勢(shì)，屬于重型BI
SAP公司沒有自己的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品
升級(jí)困難，代價(jià)昂貴
整合資源困難，技術(shù)支持薄弱
功能定位不清晰
2、Tableau
Tableau自身定位是一款可視化工具，與Qlikview的定位差不多，是一款非常成熟的全球化商業(yè)軟件，擁有著非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化分析功能。
優(yōu)點(diǎn)：
官網(wǎng)提供很多學(xué)習(xí)文檔、案例、視頻等資源供用戶進(jìn)行上手學(xué)習(xí)
支持進(jìn)行Iframe網(wǎng)頁集成
內(nèi)置時(shí)序分析預(yù)測(cè)、聚類算法，可進(jìn)行簡單數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算處理
OLAP計(jì)算分析能力比較強(qiáng)大
缺點(diǎn)：
對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件要求很高，部署十分復(fù)雜
數(shù)據(jù)模型屬于寬帶模型，靈活性和拓展性比較差
無法控制用戶查看的列級(jí)別的權(quán)限粒度，數(shù)據(jù)權(quán)限控制較差
國內(nèi)主要是代理商提供項(xiàng)目實(shí)施和技術(shù)服務(wù)，本土化稍弱，不如國內(nèi)廠商
不能進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘
3、Power BI
Power BI來源于微軟公司，主要基于高級(jí)Excel功能，目前國內(nèi)BI商業(yè)化模式推廣正處于起步階段。
優(yōu)點(diǎn)：
基于ERP和財(cái)務(wù)帳套，內(nèi)置多種分析模塊
面向ERP之上的數(shù)據(jù)分析，在應(yīng)用產(chǎn)品上更專業(yè)
在數(shù)據(jù)建模上，支持實(shí)時(shí)和抽取模式，但不支持多數(shù)據(jù)源
缺點(diǎn)：
可視化程度很低
不支持Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb的數(shù)據(jù)源連接
對(duì)用戶的技術(shù)要求較高，學(xué)習(xí)成本較大
計(jì)算分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力與同樣的FineBI相比起來較差
4、FineBI
帆軟旗下的自助性BI產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大，帆軟公司也是國內(nèi)BI市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)廠商，從報(bào)表到BI ，在國內(nèi)市場(chǎng)做了13年，占據(jù)國內(nèi)BI市場(chǎng)占有率第一。
優(yōu)點(diǎn)：
性能強(qiáng)大，在報(bào)價(jià)上有優(yōu)勢(shì)，性價(jià)比最高
簡單易學(xué)，支持自助式數(shù)據(jù)分析，能應(yīng)用復(fù)雜多變的場(chǎng)景需求
支持多數(shù)據(jù)源連接，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)接能力更強(qiáng)
內(nèi)設(shè)多種數(shù)據(jù)挖掘算法，數(shù)據(jù)加工能力強(qiáng)大
后期采用jar包升級(jí)換代，維護(hù)方便
輕量化的BI工具，部署方便，走多維分析方向
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