跨境电商数据分析能够为企业提供精准的决策支持，提升整体竞争力和利润率。在全球化竞争日益激烈的今天，跨境电商数据分析对于企业实现精细化管理和可持续发展非常重要。

数跨境BI将从数据清理、数据分析、数据可视化三个角度，为您带来各类不同的跨境电商分析技巧，帮助企业深入了解市场趋势、优化营销策略、提高运营效率的关键。今天我们带来第一篇——数据清理。

有过数据分析工作经历的运营者都知道，采集到的第一手数据一般都是无法直接进行分析的，这时候就需要对数据进行“清洗”。特别是对于报表采集的数据需要结合特定的分析目的进行清洗。在数跨境BI中，提供了多种功能以供进行数据清洗，以订单报告为例：

1）币种统一：左右合并

场景：不同站点币种不一，需要统一币种后才能计算整体销售额。

方法：使用数跨境BI自带的《实时汇率表》，并使用其类似vlookup的【左右合并】功能，根据订单报告中的币种信息和交易时间，在汇率表中查找出相应日期的汇率，从而完成币种折算。

2）数据过滤：筛选

场景：计算店铺周一到周日的销售额变化趋势（周权重指数）的时候，需要收集各店铺最近1个完整年度的销售数据，并剔除Prime day、黑五、deals秒杀等异常值数据。

方法：使用数跨境BI的【筛选】功能，能根据特定条件快速过滤掉不需要参与进一步分析的数据。筛选方式有满足全部条件、满足任一条件、精确筛选、模糊筛选等。筛选后的数据可以进行后续计算。

3）表头统一：字段重命名

场景：需要将好几份亚马逊数据报告结合起来分析，发现亚马逊数据报告存在各种语种不一的表头名称，甚至同一字段在不同报告中的名称也会存在差异，需要进行统一。

方法：可以使用数跨境BI的【字段重命名】功能进行名称上的统一

4）日期格式处理： 字段类型转换

场景：在做用户购物习惯分析时，其中最关键的数据就是订单报表中的订单时间。有的订单时间乍一看没有大问题，如“2023-01-13T21:44:15+00:00”，但进行分析的时候，发现根本无法直接识别。

方法：使用数跨境BI的【字段类型转换】功能，一步将其转换成标准的、可供进一步分析的时间格式“2023-01-13 21:44:15”

5）复杂时间格式处理：公式

场景：亚马逊后台报告根据站点不同，会出现各种类型不一的时间格式，如“Feb 1.2023 12:37:23 AM PST”，这种时间格式是难以处理的，对汇总数据进行统一分析造成了障碍。

方法：数跨境BI提供了多种公式函数，组合使用，可以对各种类型复杂的时间格式进行处理。例如下图即为组合使用todate、substitute和right函数将“Feb 1.2023 12:37:23 AM PST”日期处理为“2023-02-01 12:37:23”

场景2: 不同地区对于时间的制式也不同，有些地方采用12小时制，使用AM和PM来区分上下午，有些则采用24小时制。再上一步进行日期字段格式处理后，我们还发现美区时间需要区分AM和PM，同时还包含了PST和PDT。

这时候我们可以组合使用Hourdelta和条件赋值功能:

HOURDELTA(date, deltahours)

当原字段包含PM时，为下午，我们需要给处理好的日期字段新增12小时

世界上有24个时区，每个时区相对于世界标准时间（UTC）有不同的偏移量。有些国家会使用夏令时制度，在特定时间将时间调快1小时，进一步加剧了时间处理的复杂性。所以在日期清理好之后，需要考虑到不同时区的差异标准，来规范所有站点的时间标准。

总结

跨境电商数据清洗是数据分析中的关键步骤，通过结合使用数跨境BI的各项功能，能够轻松解决数据清理，各类表单都能轻松适用。

以上就是数据清理的分析技巧，在之后的文章中，我们将会继续介绍数据分析、数据可视化等不同角度，想要快速了解更多分析方法，可以扫描下方二维码与小九沟通～