跨境電商數(shù)據(jù)處理的工具：excel
Excel 是最基本也是最常用的一種跨境電商數(shù)據(jù)處理工具，其功能非常強(qiáng)大，通過 Excel 進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、篩選、去除重復(fù)項(xiàng)、分列、異常值處理、做透視表等。
除此之外，還有 SQL、Hive、Python、GoogleAnalytics、GrowingIO、BI 等工具，每種工具都各有優(yōu)缺點(diǎn)，應(yīng)視具體情況、側(cè)重點(diǎn)來選擇工具。
在數(shù)據(jù)處理的不同階段，應(yīng)用不同的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段，專業(yè)的 ETL、Informatica 和開源的 Kettle 等工具可幫助完成數(shù)據(jù)的提取轉(zhuǎn)換和加載。
在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算階段，利用 Oracle、DB2、MySOL 等工具可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算。
在數(shù)據(jù)可視化階段，BIEE、Microstrategy、Z-Suite 等工具，可對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析和展現(xiàn)。
數(shù)據(jù)處理的軟件有 Excel、Origin 等，當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有 Matlab、Mathmatica 和 Maple 等。
這些軟件功能強(qiáng)大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要具備一定的計(jì)算機(jī)編程知識(shí)和矩陣知識(shí)，并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。
而使用 Origin 就像使用 Excel 和 Word 那樣簡(jiǎn)單，只需單擊鼠標(biāo)，使用菜單命令就可以完成大部分工作，并獲得滿意的結(jié)果。
如果使用 Excel 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，好處是顯而易見的: 非常方便，尤其是對(duì)個(gè)人來說，成本低，功能也足夠強(qiáng)大。
但是，如果企業(yè)使用 Excel 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通常會(huì)遇到以下問題。
(1)數(shù)據(jù)分析不普及:業(yè)務(wù)人員使用 Excel，通常只對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，他們認(rèn)為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析起來太煩瑣，需要找 IT 部門幫忙。
(2) 效率低，成本高:取數(shù)頭數(shù)據(jù)分析，IT 人員畫報(bào)表、做數(shù)據(jù)分析，溝通周期長(zhǎng)，人工成本高。
(3) 功能不足:用 Excel 處理數(shù)萬個(gè)以上的數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)卡頓的情況。
面對(duì)這種困境，企業(yè)需要有強(qiáng)大的 BI 數(shù)據(jù)分析工具的支持，如此向下可以幫助 IT 部門進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和控制，向上可以充分利用底層數(shù)據(jù)，支持前端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用。
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