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如果对下面的所有问题都能肯定地回答“是”，那么本书适合你。 ① 你是不是淘宝店铺的运营人员或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己？ ② 你是不是打算在淘宝开店，目前尚在学习中？ ③ 你是不是对数据分析感兴趣，尚在入门阶段？ ④ 你是不是更愿意亲自动手实操，在实践中应用所学，而不是看我吹嘘？
淘商未来如何布局 今天的淘商在淘宝里面浴血奋战，他们很痛，非常痛。大部分的淘商没有流量，而有流量的淘商也遇到了天花板。这个现象一方面和淘宝内部环境竞争加剧有关，在淘宝内部分行业的商家已经饱和，而需求量就那么多，这就导致僧多粥少，不够分；另一方面也和淘宝在电商行业的优势变化有关，淘宝也面临着多方的压力，竞争对手的崛起和淘宝内部的丑闻等都让淘宝在行业内的地位发生了微妙的变化。淘宝最大的竞争对手不是京东、唯品会等电商平台，因为平台无法干掉平台，而是社交电商。从支付宝抄袭微信加入了社交元素的事件可以看出，淘宝内部是急躁的，因为社交电商一旦形成气候，淘宝就会陷入被动。平台电商和社交电商是有本质区别的，平台电商的运营思路是运营货品，社交电商的运营思路是运营人群。这两种运营思路看似矛盾，但不冲突。社交电商是未来的趋势，因为社交比平台更具有信任基础，而且富有人情味。所以，淘商未来的布局应该是如下图所示。 1．品牌窗口：微博 微博的定位是一个窗口，只要你高兴就可以来这个窗口看一看我，不高兴就Say GoodBye，这就是社交里面的弱关系。在微博中，可以通过举行抽奖活动，找“大V”转发等各种手段去吸引大量的粉丝，平时要多发段子维持微博的人气，随后再通过营销把喜欢你的用户进行转化（通过平台或者非平台成交）。 2．交易承载页：淘宝、微店等具有交易功能的平台 如果你暂时没有粉丝，那么可以通过淘宝去找到你的粉丝。或者说哪里有流量，哪里就可能有你的粉丝。如今，淘宝中的流量虽然没有以前大了，但它还是目前最大的电商平台，有流量不用，天理不容！所以淘商们都会想尽办法在淘宝获取流量，但很多人忽略都一个问题：当消费者在你这里下单后，你们之间就建立了初步的联系，如果在交易后，消费者体验不好，那么他就不会再信任你，这等于让刚建立的关系就破裂了。相反，如果在交易后，消费者体验很爽，那么他就会信任你，你们彼此之间的关系就变成强关系了。好的体验，必须建立在好的产品基础上。 3．CRM端口：个人微信 微信最开始的定位就是强关系，因此微信特别适合做CRM。微信也是整个系统最后的终点，所有的流量入口都是为了微信这个端口，最终的形态是用一部手机和一个微信号，便可赚钱。要从长远来看，让每个顾客都会在你这里重复消费不同品类的产品，这个前提就是每次交易你都能让他感到爽。我不是危言耸听，以后的电子商务绝对是靠信任关系才可以出单的，平台电商会生存下来，但是内部必定经过洗牌。我已经看不到中小淘商在淘宝的未来，甚至大商家的未来也是阴晴不定的。商家必须要能掌握客户，客户在哪里，商家就要到哪里。所以，淘商们把微信做起来吧，不要有先入为主的观念，现在的微商只是时代进步的中间产物，未来，我们都要游走在电商和微信之间，直至有另一个产品替代了微信。
市场分析——告诉你这个市场能不能做，能做多大 下图是“双十一”的搜索指数，“双十一”是淘宝中最大型的营销活动，基本上线上所有的类目都会受到“双十一”活动的冲击，在“双十一”前后发生数据暴增的现象。因此在分析数据的时候，要考虑线上的营销活动，例如“6.18”，“双十一”这种大型活动对数据的影响。 所以，分析市场数据并不能单纯地看数据表面，如果有条件，则还需要研究数据产生的业务背景，对数据了解得越深入，数据的参考性就越强。下图是对地域数据做聚类分析后得到的一个谱系图，从上往下看，首先是将地域分成两大类：广东、天津、浙江、北京和上海这5个省市为一类；其余的多省为一类。接着再往下看，这些省又分成了4大类，西藏作为单独一个分类，广东也作为单独的一个分类，天津和浙江为一类，北京和上海为一类。从上往下，越分细红色的边框把多个省市划分成5个分类。一般没必要分得太细，这个数据被分成了20个细分的小分类，除非是确实需要分到很细，才需要看最低层的类。 天津和浙江被归为一类，因为它们存在共性。而天津-浙江类和北京-上海类，作为两个不同的群组聚集，它们之间肯定是存在某种差异。下面，我们用5.3节中的数据继续探讨聚类和寻找它们的共性和差异性。先处理一下数据中的缺失值，这里选择清除数据里面的离群值，
自从我在网络上分享数据分析方面的知识后，便受益良多。分享是快乐的，同时也是一种学习方式；分享能让人快速成长。兴趣是最好的老师，我是数据分析爱好者，自己用短短的一年时间，掌握了Excel、R、Rapidminer、SPSS等多种数据分析工具，但最终用得最多的还是Excel，它可以解决我们日常工作中90%以上的问题。在工作上，跟着数据走，总不会出现什么大的纰漏。数据分析是一门技能，更是一种思维方式。但如果养成一切用数据说话的思维，则是悲哀的，因为太过于理性并不是好事情，而且很多未知并没有数据支撑。所以，我们大部分时间要靠数据，但有时候也要靠感觉。
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