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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-06-29 08:56 标签： 观光电动代步 65533
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袁鸿石是哪个朝代 65533
我有更好的答案
袁鸿石是清代蟋蟀盆制造名家，和袁恒盛一同成为那时的顶尖人物。两位大师给我们后世留下了太多的经典器物。就两人的关系无法考证，但从他们所传世的作品来看，期间还是有先后的。可以说袁鸿石要早一辈于袁恒盛。并且可以看出袁鸿石的作品时间跨度要长于袁恒盛。最早有明确纪年款识的作品要数我们常见的“同治丁卯年袁鸿石造“。落此款的器物是否出自当时这有待考证，不过就流传下来的器物本订工斥继俪荒筹维船哩身的时代风格来看还是可以确定的。
袁鸿石是清末民初的蟋蟀盆制作名家...
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【零一】#操作教程贴#从0开始，教你如何做数据分析#第一篇
未知 & & 13:16
[摘要]本文适合以下情况的读者： 1丶淘宝店铺运营或者店长，目前还不会做数据 分析 ，渴望提升自己 2丶打算在淘宝开店的朋友，目前尚在混派代学习中 3丶其他对 数据分析 感兴趣的朋友，尚在入门阶段 ================第一部分 数据分析概述================== 那么
本文适合以下情况的读者：
1丶淘宝店铺运营或者店长，目前还不会做数据，渴望提升自己
2丶打算在淘宝开店的朋友，目前尚在混派代学习中
3丶其他对感兴趣的朋友，尚在入门阶段
================第一部分 数据分析概述==================
那么，我们直奔主题。
数据分析的概念必须搞清楚。简单点说，数据分析是将数据进行清洗后，把隐藏在数据背后的信息提炼出来。
另外，值得一说的是，数据分析是获取新知识的新途径。
下面看一下菜鸟跟数据分析师的区别，引自《谁说菜鸟不会数据分析》一书
可以看出来，专业一点的数据玩家的思路会非常清晰，而且会以目的为导向，建议大家参考分析师的思路。
数据分析的过程已经有非常多的前人做出了总结，我还是引用书中的结果
分别是，明确分析目的和内容&&数据收集&&数据处理&&数据分析&&数据展现&&报告撰写
做任何事情都要有目的，做数据分析也不例外，而且明确目的在数据分析里面上升到了一个非常重要的高度，甚至决定了你后面所做的一切有没有价值。
做数据分析必须运用工具，没有工具几乎无从开展，大家看下一般数据分析有哪些工具
可以看到，底层是数据库，在数据量大的情况下，需要动用到数据库。
报告层是Crystal Reports（动态和可操作的报表，没用过）
分析层是分析的工具，从左到右分别是Excel（Office套装里面的一员），UCINET(社会网络关系分析，没用过），SAS（最古老最专业的数据分析工具），SPSS（跟SAS齐名），Clementine/Modeler（IBM的工具，以简单易用闻名）
最后是表现层，也就是做报告的一系列工具，我只接触过PPT和水晶易表，一般会用PPT就可以了。
本文讲的数据分析，选择的是大家比较熟悉的Excel，Excel做深入分析的时候比较麻烦也有局限性，但就上手指数来说，Excel是排第一的。数据量在一百万条以内，无须用到数据库。
我选用的版本是Excel 2010
下载链接：/share/link?shareid=&uk= 密码：bon1
=================第二部分 实操================
第一步，我们要明确分析的目的和内容。因为是实例，我假设
目的：了解淘宝美容行业的市场情况
内容：1丶行业分析，2丶属性分析（采用折线图和饼图直观反映行业趋势和容量）
第二步，数据收集，一般手动收集，也可以用工具收集。这里提供工具给大家做练习。提供的是仅支持美容大类的版本，运行环境，excel，32位xp/WIN 7，假如没有生e经，那没关系，下面用到的数据源一样会共享给大家，拿着数据源就可以一步一步跟着操作。
工具及源数据下载链接：/share/link?shareid=&uk= 密码：ecv0
数据来源：生e经（必须有开通生e经，并能查看相应行业数据）
数据宽度：21（月）
因为生e经按月展示数据，因此这里的数据宽度，就是月份数。
打开表格，然后，按下列图片次序操作
自己登陆生e经复制生e经的地址进来。登陆好，就把窗口关闭即可。其中c2代表服务器编号是2.
选择正确的服务器编号才能正常抓取。
选择好后，点开始抓取数据
耐心等待（等待时间和抓取的月份丶网速有关系），会在excel中出现结果，那么可以把这些数据复制到我们的另一个工作簿上，也可以导出为csv格式。
导出的文件可以保持在本地，方便下次提取。
第三步：数据处理，简单举例，可以跟着做。
做下简单的处理，这里提取年份使用这个公式：=LEFT(E2,4)，提取月份使用这个公式：=RIGHT(E2,2)，然后填充。如下图所示，鼠标移到单元格的右下角位置，会出现个黑色小方形，鼠标也会变成黑色的十字架，双击即可填充。
接着，我们插入数据透视表，鼠标点一下我们的数据，任意一个单元格都可以，只要在数据范围内，如图，我点在F10单元格。
点数据透视表，会自动匹配整个数据框。我们点确定即可。
点确定后，效果如下图所示
用鼠标，将字段拉到下面的相应位置即可
第四步：数据分析
我们现在就已经完成了数据透视表，通过这个透视表，就可以比较直观的对比各行业间的差异，但是都是数字，不免有些晕，或许用图表来展示会更加直观
点一下数据透视表，然后点插入&&折线图，这里选择第一个样式即可（其他样式可以自己尝试）
结果如图所示
发现面膜/面膜粉的走势好像不错。
接着，我想看一下各行业的容量占比，重点看下面膜/面膜粉这个行业占比多少，就以2013年的数据来统计占比。还是插入数据透视表，先设置好字段，然后再选择2013.
接着，插入饼图
结果如图所示
这里看不到占比，而且也不知道哪个行业，这就需要我们设置一下图表。右击图表&&添加数据标签
出现标签后，我们再右击一下标签，设置数据系列格式
按下图红框设置即可
然后改下标题，稍微把图表的尺寸拖大一点
这样，就比较直观了，面膜/面膜粉在月份中，销量占了整个美容护肤行业的16%。那么我想再仔细看看面膜/面膜粉行业的销量走势。依然先插入并设计数据透视表。
然后，插入折线图
结果如下图所示
两年的销量走势对比，可以看出2013年比2012年增长了不少。增长需要涉及到环比增长和同比增长两个概念，今天先不讲。我们通过目测就已经看出来，今年比去年火，但是这个结论还不是最终结论，只是简单建立在数据层面的初步结论，还要通过淘宝去验证，搞清楚销量的增长是来自哪里。假设是某几家品牌促销的结果，那么这个数据对于我们而言，意义就不一样了。或许我们自己是这个行业的一个品牌商，则需要把后面的分析重点转移到研究这几家品牌的营销研究上面来，弄清楚对手究竟如何改变了这个市场。
属性分析里面包含了SKU，操作方法跟上面类似，这里就不演示了。
第四步：数据展现
把我们以上得到的结果，进一步优化，更加直观丶有序地展现出来。
第五步：撰写报告（非商业严谨报告，以实用为主）
把所看到的，所想到的，通过文字的方式记录下来，方便自己或者他人阅读，了解我们的分析思路。
==================结束语==================
帖子不宜太长，大家慢慢消化。下次有时间继续教程。这系列教程可能要分3篇才说得完。系列教程说完后，再给大家介绍店铺日常运营中用到的数据分析。
看完后，还可以看看零一之前相关的帖子：
选择比努力更重要！淘宝打开市场的金钥匙！&
实战市场定位&&手把手教你如何利用市场分析数据来寻找市场定位&
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目前出价:日币2000.00元 (约人民币 108 元)
出价次数: 0 次
最高出价者: 无
出价方式: 结标前出价立刻出价
购买数量: 1
发送地: 京都府
京都府到福冈的运费参考
60cm: 840 円│80cm: 1050 円100cm: 1260 円│120cm: 1470 円140cm: 1680 円│160cm: 1890 円
以上为日本宅配参考值，当三边合计超过160cm，运费会比参考价格高出许多，大型商品建议先询问卖家运费。
長さ：約5m4口のうち1口プラスチックの部分が、割れています。使用には、問題ありません。古いものですので、ノークレーム?ノーリターンでお願いいたします。レターパック510で発送いたします。落札金額＋510円ご入金お願いいたします。No.985
百度信誉档案编号: BDV-企HKA 捎东西国际事业有限公司 统一编号：

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