电商数据监测流程——采集、清洗、分析

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       前几篇文章，我们分享了线上价格监测的重要性以及注意事项。数据监测是如何将平台上海量的数据转换为有价值的营销情报的呢？今天，我们来一个数据生产流程大揭秘！

       一、 数据采集

       数据采集就是根据预设规则来采集网络数据。采集的信息越全面，可分析的数据越丰富。所以，采集的平台要全、时间要灵活、字段要丰富。另外，采集数据要客观，数据采集应对页面上公开的所有数据进行采集，然后根据品牌要求对数据进行有目的的清洗。不应在采集前对数据做指令性清洗，只有保证这样，数据才能保证高准确率。

       二、  数据清洗

       数据采集完成后的数据往往不能直接为品牌所使用，还需要经过清洗，这是保证数据准确率的重要工作之一。

       数据清洗是按照预设规则，对所采数据进行筛查，清除无效数据、重复数据、错误数据等数据杂质，将庞大的杂乱数据精简成优质数据。对重要但有异议的数据要进行二次校正，重新采集、比对，以保证数据的准确性。

       三、 数据分析

       数据分析是将清洗之后的数据进行统计，输出报表。分析维度一般为商品分析、店铺分析、行业数据分析，本品与竞品差异分析等。这就需要多种数据计算机制来应对不同的数据统计需求。另外，数据分析还要保证时效，线上商品信息瞬息万变，延迟的情报带来的效果会大打折扣。

       四、 数据输出

       既然数据监测的目的是为营销提供依据，那所输出的数据就决不能是简单的数字化表格，而是精准的、简化的、可直接应用的，甚至是提出可行性建议的报表。

       以上，是数据监测的全流程。只有完成了以上工作，解决了数据生产流程中所有难点，才可以输出精准数据，为品牌带去使用价值。