如何使用易选品进行wish数据分析？ wish数据分析工具推荐

PB（ProductBoost）是wish的一款用于引流的工具，能够帮助wish卖家获取更多流量，因此做好PB的运营对于wish卖家的增加流量非常重要。Wish的数据分析主要是选择产品，选择出一款热门商品，以及分析wish店铺的数据。今天，小编推荐一款精选数据分析工具，轻松选品，这是一款专业的跨境电商选品专家。本文主要讲的是如何使用易选品进行wishPB数据分析。

首先，PB选择产品。易选品可以帮助卖家进行产品选择，根据市场上的商品的数据调查，选择最适合卖家目前发展阶段的商品进行PB引流。登录易选品后，在功能分类中选择“潜在爆款产品”，通过高级检索功能筛选行业（细分为五大类），并根据需求过滤条件（价格、销量、销售增长率等）。选择后，可以查看相应的潜在爆炸物产品信息。通过调整“潜力指数”、“销量”和“销量”的排序，可以查看相应的信息。

第二，PB关键字的选择。易选品能够帮助wish卖家选择相关性强的关键词，热门关键词（竞争程度高）PB关键词竞价要求产品质量高，否则转化率可能会降低。关键词选择要求：更相关、更具体、更准确，能更好地提高产品转化率。

第三，Pb竞价流量推送模式。PB竞价流量推送方式。易选品将给予高竞价、高预算和高转换率的产品更多的权重，如果将价格较低的产品转换，系统将减少流量。如果产品处于自然下降期，PB不能保证下降趋势和流量。

最后，小编想告诉各位wish卖家，PB作为wish的站内引流工具，功能是非常显著的。卖家们在使用 的时候需要通过多方面的优化和调整去进行PB引流，从而达到为店铺带来更高的曝光度的目的。

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常见问答(FQAS)

对wish数据进行清洗主要包括:1. 去除空值数据;2. 去除重复数据;3. 数据类型转换;4. 异常值处理等。通常需要使用pandas进行数据读取和清洗。

wish数据分析常用的指标包括:商品点击率、购买率、加入购物车率、评论数、重复购买率等。这些指标可以用于用户行为分析,产品流失分析,用户画像分析等。

wish数据分析需要掌握的技能主要包括:熟悉MySQL或SQL的使用;熟练使用Python或R进行数据分析和挖掘;掌握常用的数据挖掘算法,如聚类分析,关联分析等;了解A/B测试和因果模型;熟悉数据可视化技术。

pandas和Python非常适合进行wish数据分析。pandas提供了丰富的数据结构和函数,可以方便地读取、清洗和预处理wish数据;Python又是一个功能强大而免费开源的语言,可与pandas组合进行数据探索、分析和建模。所以pandas和Python是wish数据分析的首选技术栈。