先说一下我测评的过程，以淘宝类目的女装为例

上个月淘宝的数据市场发生了很年夜的变换，之前很帅的负责数据的淘宝小二都去搞装修了，我这颗基情的心久久不能舒适。

后来为了顺应现在的数据情形，手艺部的年夜牛拿来新搭建的数据模子给我测试，测试过程中有些心得，分享给巨匠，但愿有些概念能辅佐巨匠理解数据剖析和数据挖掘。

以下是交叉剖析模子的示例图：

据说有些皮鞋生下来就是为了被踩几年然后再被吃失踪的。

若何拥有星探的嗅觉和目光发现那些潜力宝物？

成为一个爆款需要具备那些特质？

哪个宝物适合上纵贯车哪个适合上钻石展位哪个适合做联系关系营销？

这是去年同期女装C店转化率和天猫转化率

剖析一个宝物是否具有成为爆款的潜质，需要剖析的维度首要搜罗：

EXCEL可觉得我们实现这样的数据模子，然而因为需要考虑的问题复杂且具体化，对于淘宝的运营人员来说，借助其他工具的力量来实现同样的功能是加倍有用（效不美观和效率）的体例。

分歧类目对于爆款的拔取有什么分歧影响？

若何判定你的店肆琅缦沔的宝物哪一个会不才一期有可能成为明星宝物？

我们在进行数据剖析的时辰，年夜部门时刻都在使用趋向剖析、斗劲剖析、细分剖析这三类体例，但其实还有一个体例我们也会经常使用：交叉剖析，这种剖析体例可以排查数据的一些异常情形。以多维模子和数据立方为基本，供给加倍靠得住的数据剖析。

这是全年女装类目成交，搜索图谱，显然，未来的两个月女装要履历全类目的低谷期。

可是这些指标分袂占若干好多影响比例？相关情形若何量化才能达到精准？这是一个可贵，需要进行不竭的测试。

这是一家店经由过程交叉剖析模子得出的可能成为爆款的宝物，解除一些数据异常情形之后。