青墨同学_市场分析技能
Overview
青墨同学_市场分析技能是一个专业的电商市场数据分析工具，采用系统化的六步分析法，帮助用户快速了解市场格局、竞争态势和机会点。该技能能够自动处理Excel数据，生成包含七个维度分析的完整报告。
何时使用此技能
当用户需要：
1. 分析电商市场数据（特别是.xlsx格式Excel文件）
2. 了解市场价格分布和销量集中度
3. 分析品牌与白牌的竞争格局
4. 识别热门卖点和转化率最高的卖点
5. 分析不同人群/场景的市场表现
6. 分析市场商家结构和竞争格局
7. 挖掘其他有价值的市场洞察
8. 制定产品策略、价格策略、人群定位策略
工作流程
1. 准备Excel数据文件
- 确保Excel文件包含以下必需字段：商品名称、商品ID、原价、现价、收货人数、店铺名称、地址
- 可选字段：类目、掌柜名、占位类型、店铺类型、平台
- 数据量建议至少100条以上以获得准确分析结果
2. 执行六步分析法
技能将按照以下六个步骤进行数据分析：
步骤1：价格带分析
- 划分价格区间：0-10元、10-20元、20-30元、30-50元、50-100元、100-200元、200-500元、500元以上
- 统计各区间商品数量、总销量、平均销量
- 分析销量集中度（头部vs中腰部）
步骤2：品牌占比分析
- 根据店铺名称识别品牌（旗舰店、官方店等）和白牌
- 统计品牌与白牌数量占比、销量占比、平均销量
步骤3：卖点分析
- 从商品名称中提取卖点关键词（防摔、透明、散热、磁吸、液态硅胶等）
- 统计各卖点出现频次、总销量、平均销量
- 识别热门和高转化卖点
步骤4：人群/场景分析
- 匹配人群/场景关键词（户外、男性、女性、商务、游戏/电竞、情侣、时尚等）
- 统计各人群/场景卖家数量、总销量、平均销量
步骤5：商家分层分析
- 按销量对商家分层：头部商家（前10%）、中腰部商家（10%-50%）、尾部商家（50%以后）
- 统计各层级商家数量占比、销量占比、平均销量
步骤6：其他有价值分析点
- 地域分布分析
- 店铺类型分布
- 价格与销量相关性分析
3. 生成分析报告
技能将生成包含以下内容的完整报告：
- 总体概况
- 价格带分析结果和结论
- 品牌占比分析结果和结论
- 卖点分析结果和结论
- 人群/场景分析结果和结论
- 商家分层分析结果和结论
- 其他有价值分析点结果和结论
- 综合分析结论
- 具体建议
使用方法
快速开始
- 上传Excel文件（.xlsx格式）
- 运行分析脚本：
python scripts/analyze_excel.py <Excel文件路径> - 生成报告：
python scripts/generate_report.py <分析结果JSON文件> <输出报告文件>
详细步骤
- 数据验证：使用
references/data_schema.md中的示例代码验证Excel文件格式 - 数据分析：运行
scripts/analyze_excel.py进行六步分析 - 报告生成：运行
scripts/generate_report.py生成Markdown格式报告 - 报告优化：根据需要手动优化报告内容
示例Excel数据格式
参考references/data_schema.md中的示例数据结构，确保Excel文件包含正确的字段。
脚本使用指南
analyze_excel.py
python scripts/analyze_excel.py /path/to/your_excel_file.xlsx
该脚本将执行六步分析法，输出JSON格式的分析结果。
generate_report.py
python scripts/generate_report.py analysis_results.json market_analysis_report.md
该脚本将基于分析结果生成Markdown格式的报告文件。
依赖安装
脚本依赖以下Python库：
- pandas：用于数据分析
- numpy：用于数值计算
可以通过以下命令安装依赖：
pip install pandas numpy
资源文件
scripts/
analyze_excel.py：执行六步分析法的主脚本generate_report.py：生成分析报告的脚本
references/
data_schema.md：Excel数据格式说明analysis_methodology.md：六步分析法方法论详细说明
assets/
暂无资产文件（如有需要可添加示例Excel文件）
数据分析方法论
详细的分析方法论见references/analysis_methodology.md，包含：
- 六步分析法详细介绍
- 各分析步骤的具体实施方法
- 常见卖点关键词列表
- 人群/场景关键词分类
- 报告生成流程
技能归属
本技能由青墨同学开发，如需学习更多电商知识、获取一对一指导，可关注公众号"青墨同学"。
注意事项
- 数据质量：确保Excel数据包含必需字段，价格和销量字段应为数值型
- 数据量：建议至少100条以上商品数据以获得有效分析结果
- 关键词匹配：卖点和人群/场景分析依赖关键词匹配，可能存在误差
- 品牌识别：品牌识别基于店铺名称判断，可能存在误判
- 结果验证：分析结果应结合实际市场情况进行验证
常见问题
- Excel文件格式错误：请参考
references/data_schema.md中的格式说明 - 依赖库缺失：运行
pip install pandas numpy安装依赖 - 数据分析结果不准确：检查数据质量和关键词匹配准确性
- 报告生成失败：确保分析结果JSON文件格式正确
