亚马逊数据分析指标体系

### 亚马逊电商平台数据分析指标体系解释与应用

#### 描述性分析
描述性分析旨在通过总结历史数据来描绘当前运营状况。对于亚马逊而言，这涉及多个维度的关键绩效指标（KPI），例如订单量、销售额、平均交易价值等。这些基础统计数据能够帮助识别销售高峰时段、热销商品类别以及其他重要趋势[^1]。

import pandas as pd

# 假设有一个包含销售记录的数据框 df_sales
df_sales = pd.DataFrame({
    'date': ['2023-09-01', '2023-09-02'],
    'order_id': [1, 2],
    'product_name': ['Product A', 'Product B'],
    'quantity_sold': [5, 8],
    'revenue': [150.0, 240.0]
})

# 计算每日总营收
daily_revenue = df_sales.groupby('date')['revenue'].sum()
print(daily_revenue)

#### 诊断性分析
当遇到业绩波动时，诊断性分析用于探究背后的根本原因。比如，如果发现某段时间内转化率下降，则需深入调查可能的因素——诸如网站加载速度变慢、竞争对手促销活动加剧或是顾客服务响应时间延长等问题均可能导致此类现象发生。

#### 预测性分析
利用机器学习算法构建预测模型，基于过往的表现预估未来一段时间内的市场需求变化。此过程不仅依赖于内部销售记录，还需考虑宏观经济环境、季节性因素及行业动态等方面的影响。准确的需求预测有助于合理安排库存水平并及时调整营销方案以应对潜在风险。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[i] for i in range(len(df_sales))]
y = list(df_sales['revenue'])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
predicted_values = model.predict(X_test)
print(predicted_values[:5])

#### 规范性分析
最后，在完成前述三种类型的分析之后，规范性分析会依据所得结论给出具体的操作指南。假设经过一系列研究后得知特定产品的利润空间较大但目前市场份额较低，那么此时就可提议加大对此类目下的推广力度；又或者是针对滞销品采取折扣清仓措施等等。