在现代电商运营中，数据已经成为商家决策的重要依据。店铺的每一笔交易、每一位顾客的行为，乃至每一次点击，都会产生大量的数据，这些数据中包含了商家分析市场、优化运营和提高转化率的关键信息。想要从这些海量的数据中提取有价值的洞察，店铺数据分析前置的数据清洗工作至关重要。

一、什么是数据清洗？

数据清洗是指对原始数据进行检查、处理和修正的过程。它的目的是去除数据中的错误、不完整、不一致以及不相关的信息，以确保数据的质量和可靠性。

对于电商商家来说，数据清洗的质量直接影响到后续店铺数据分析和决策的准确性。尤其是在处理异常值时，很多商家往往忽视这一环节，导致数据分析结果的偏差。

二、店铺数据清洗的核心流程

店铺数据清洗一般包括以下几个核心步骤：

• 数据导入与汇总：将店铺的各类数据（如销售数据、客户数据、产品数据等）导入分析系统进行初步的汇总。
• 缺失值处理：数据中常常存在一些缺失值，可能是由于系统故障、用户行为不完整等原因。这些缺失值需要根据业务场景进行填补，常见的处理方式包括删除、均值填充或使用预测模型填补。
• 重复数据处理：当数据量很大的时候，重复数据会严重影响分析结果的准确性，通过去重操作，可以确保每一条数据的唯一性。
• 异常值识别与处理：异常值可能是由于数据录入错误、传感器故障或其他不可预见的因素引起的，如何识别和处理异常值，是数据清洗中最为关键的一步。

三、如何做好清洗以提升店铺数据分析质量？

1）建立数据清洗规范

商家应当为数据清洗建立一套完整的标准操作流程，特别是在异常值处理上，要有明确的识别和处理规则。

2）引入自动化工具

现代数据分析工具可以帮助商家自动识别和处理异常值，极大提高工作效率。以九数云BI为例：

• 删除重复数据：九数云提供了便捷的去重功能，可以帮助用户快速删除数据中的重复记录。对于字段较少的场景，可以使用【分类汇总】功能，按照需要去重的字段进行分类；对于字段较多的场景，可以直接使用【删除重复数据】快捷功能。
• 修改表格数据：九数云允许用户在数据源界面上直接进行修改，包括修改/删除单元格数据、删除行数据、新增行数据等。对于数据库数据、 API 接口数据、企业数据，需要新建分析步骤流程，通过分析步骤去修改数据。
• 行列转换与拆分：九数云提供行转列、列转行、字段拆列、字段拆行等功能，帮助用户快速进行数据转换和拆分，使数据更便于分析和展示。
• 缺失值处理与异常值检测：九数云提供自动化的缺失值处理和异常值检测功能。用户可以选择填充缺失值或删除包含缺失值的数据行。同时，九数云可以自动检测并标记异常值，方便用户进行处理。
• 数据标准化与格式转换：九数云可以将日期、时间、货币等字段转换为统一格式，统一文本字段的大小写和去除空格，同时还支持数据类型转换和数据聚合。
• 数据整合与校验：九数云允许用户整合多个数据源的数据，自动匹配合并数据，并进行去重和校验，确保数据的一致性和完整性。

3）持续优化数据质量

数据清洗不是一次性的工作，而是一个持续的过程。商家需要定期对数据进行回顾和优化，确保数据的准确性和可靠性。

总结

在店铺数据分析前需要进行店铺数据清洗，通过合适的方法和技巧，能够有效提升数据分析的准确性。

九数云，让店铺数据分析更高效便捷，九数云BI提供全面的数据接入和实时分析功能，帮助电商卖家整合多平台数据，呈现详细运营报表。