数据化运营能力是当下亚马逊运营中比较欠缺的一种能力。10个运营中有6个不会数据化运营。数据化运营本不难，难的是不知道如何采集、筛选、清洗和分析数据。所以今天要分享的是通过订单报表这一案例来去讲解如何对数据进行一系列的采集、筛选、清洗和分析。
步骤一：报表采集【卖家后台-订单-订单报告】
订单报告中的日期范围我们一般选择【过去30天】报告设置选择【每日】
步骤二：数据清洗
未经过筛选和清洗的数据看起来都比较杂而不简。由如下数据显示，一组是【Purchase-date】 一组是【Ship-date】这两组数据我们用眼睛看是无法直观的看出有什么信息量的。所以需要对这组数据进行筛选和清洗。
清洗后的【purchase-date】
筛选步骤1，利用right函数去除数据【2021年5月31日周一】
筛选步骤2，利用left函数去除数据【PDT】
筛选步骤3，把时间简化成每小时数据，比如【下午12：47】代表【24】也就是【凌晨0点】
【ship-state】中如果是单个国家的，只需把订单的来源【城市】筛选出来，如果是多个站点的，还需注意订单的来源【国家】，如果订单中没有提示订单的来源【城市】，可根据订单的邮编去查询所在【城市】
步骤三：数据分析
选中【ship state】插入【数据透视图】-【新建工作表】选择【确定】
将【字母列表】中的【ship state】拖到【轴类别】和【值】
最后得到订单所在城市的订单数量，能很直观的看到我们的客户群体主要来自哪里。当然，本篇内容讲解所拿到的数据较少，是没有可对比性的，所以建议在【步骤一】中采集到更多的数据，做更精准的数据分析。
（来源：钟小毛）
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