데이터 분석은 데이터 모니터링, 데이터 처리, 데이터 분석을 통해 안내 및 문제 해결을 위한 데이터 구현 프로세스입니다. 다음 몇 가지 기본 방법은 아마존 백그라운드 또는 포그라운드 데이터를 기반으로 한 다음 excel 테이블을 사용하거나 공식, 매크로, 피벗 테이블을 사용하여 데이터 분석을 자동화하는 것입니다.

1) 추세 분석

추세 분석은 시간 차원을 기준으로 트래픽을 요약하는 추세입니다. Excel 에서는 차트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 "추세 라인 추가" 를 클릭하면 이 사이트의 최근 전체 표현을 볼 수 있습니다. 데이터 레이블을 추가하면 특정 날짜의 트래픽 데이터를 한 눈에 모니터링할 수 있습니다.

일정 기간 동안 ASIN 의 판매량에 대한 추세 분석을 통해 제품을 선택할 수도 있습니다. 예를 들어, 재고 판매 예상법과 범주 순위 예상법을 결합하여 날짜를 가로축으로, 판매량을 세로축으로 하여 도표를 만들어 이런 판매 수치를 산출한다. 이 그림은 일선 순위와 결합할 수도 있습니다. 예를 들어 일선 순위를 2 차 세로 축으로 한 다음 분석을 결합할 수 있습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 순위의 진도, 판매량의 상승 추세에 따라 시장 용량, 경쟁 치열도, 특허 문제, 수중에 있는 자원을 결합해 제품이 판매에 적합한지 판단한다.

2) 비교 분석

비교 분석을 통해 데이터 간의 차이를 발견하고, 가로 비교를 수행하거나, 깊이 비교를 수행하여 문제를 더 자세히 검토할 수 있습니다. 이런 역차는 시간상으로 전년 동기와 고리비의 대비에서 드러날 수 있다. 지표 간의 비교 분석에도 나타날 수 있습니다.

예를 들어, 트래픽 및 매출이 시간상 전년 대비 및 고리비 증가에 대해 이 두 지표는 비즈니스 인력의 업무 효과를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이 두 지표가 크게 증감된다면 어떻게 된 일인지 조사해야 한다.

또는 일정 기간 동안 특정 범주의 각 상점에 대한 ASIN 데이터를 총괄한 다음 데이터 관점을 수행합니다. 선 라벨은 각 ASIN 의 제품 이름입니다.