分析店铺潜力商品
案例见 生意管家-0421-店铺潜力品分析
1，下载数据
2，获取潜力商品字段
根据商品名称（商品_全部表中第3列）和两个表中的字段，判断一下我的商品采用哪3个字段进行店铺潜力品（是指目前商品还没有太高的支付买家数，但有较高的加购率、复购率等）的挖掘，并给出原因。
单表分析
"C:\Users\pha\OneDrive - PowerBI学谦\openclaw课程资料\店铺潜力品挖掘案例\【生意参谋平台】商品_全部_2026-03-01_2026-03-31.xls"
1，表格处理
1.1，如果表格的前4行是空行，则删除前4行。
1.2，学习这个表格的前5行，了解一下这个表格的字段和数据情况。
1.3，将两个表格中从[商品访客数]-I列到取后一列，除第一行的字段信息外，全部转为数字格式。
2，表格分析
2.1，计算 净成交金额＝支付金额-成功退款金额，收加率=（商品收藏人数+商品加购人数）/商品访客数，复购率=支付老买家数/支付买家数，客单价=支付金额/支付买家数，收款率=净成交金额 /支付金额 。
支付金额在第22列，成功退款金额在第29列，商品收藏人数在第13列，商品加购人数在第15列，商品访客数在第9列，支付老买家数在第25列，支付买家数在第20列、商品支付转化率在第23列。
2.2，排除掉其中 收款率低于均值10倍 和 商品支付转化率超出平均值10倍、商品名称-第C列 为补运费或定金的商品，并在报告中提醒。
2.3，将 商品支付转化率-30%、收加率-20%、复购率-20%、退款率-10%、客单价-10%、访客数-10% 3个核心指标，按其后面的权重，计算店铺的潜力指数。
3，生成分析报表
3.1 全面分析店铺内的商品，综合成一个店铺整体报告。
3.2 将 商品ID、访客数、商品支付转化率、收加率 这4个指标以四象限加气泡图的方式呈现在网页上，仅展示 重点商品 。并在图表下方使用数据展示。
3.3，综合分析店铺的全部商品，指出重点商品的短板。
3.4，将店铺的商品（商品ID） 按SABC分成等级，指引我如何优化（参考以上指标 ）这些商品。
3.5，明确指出本店的潜力商品，并给出重点优化的指标。
3.6， 使用以上表格中分析的数据（不准引用其它数据），做一个可交互的html，背景用深蓝色，将以下信息呈现在每个tab页上，确保报告上的图片显示正常，不要引用国外CDN的JS或CSS，请引用国内可以访问的。
将以上流程生成一个技能：生参潜力品分析 skill
报告结果：
"C:\Users\pha\OneDrive - PowerBI学谦\openclaw课程资料\店铺潜力品挖掘案例\店铺商品潜力分析报告.xlsx"
多表分析
"C:\Users\pha\OneDrive - PowerBI学谦\openclaw课程资料\店铺潜力品挖掘案例\【生意参谋平台】商品全部_2026-03-01_2026-03-31.xls" "C:\Users\pha\OneDrive - PowerBI学谦\openclaw课程资料\店铺潜力品挖掘案例\【生意参谋平台】推广商品全部_20260301_2026-03-31.xls"
1，先读取一下这两个表的前10行，了解一下这两个表的字段和数据结构。
2，帮我把这两个表 用商品ID为共同字段连接起来，并将商品ID作为主键，不允许调整。
3，计算 推广费比＝推广消耗/(支付金额-成功退款金额)，收加率=（收藏量+加购量）/商品访客数，复购率=支付老买家数/支付买家数，客单价=支付金额/支付买家数。
4，排除掉其中 退款率=成功退款金额（第29列） /支付金额 和 商品支付转化率 异常（超出平均值10倍）的商品，并在报告中提醒。
5，将 支付转化率-40%、推广费比-30%、收加率-20%、访客数-10% 3个核心指标，按其后面的权重，计算店铺的潜力指数。
6， 做一个可交互的html，背景用深蓝色，将以下信息呈现在每个tab页上，确保报告上的图片显示正常。
6.1 全面分析店铺内的商品，综合成一个店铺整体报告。
6.2 将 商品ID、访客数、推广费比、收加率 这4个指标以四象限加气泡图的方式呈现在网页上。
6.3，综合分析店铺的全部商品，指出重点商品（支付金额占前80%的）的短板。
6.4，将店铺的商品 按SABC分成等级，指引我如何优化（主要参考以上指标 ）这些商品。
6.5，明确指出本店的潜力商品，并给出重点优化的指标。
DMP数据挖掘潜力品
"C:\Users\pha\OneDrive - PowerBI学谦\openclaw课程资料\店铺潜力品挖掘案例\DMP全店单品数据挖掘\全店单品列表_本店_2026-04-24 19_32_39_219738_1777030395804.xlsx"
1，如果这个表中的第二行，即A2单元格是 “总计”，则删除此行，避免数据处理出现问题。
2，将这个表格的[日期]列-第6列，按其格式处理为日期格式，如2026-03-27，以便进行日期统计分析。
3，从[支付金额]-第7列到最后一列，除第一行字段列后，全部转化为数字格式，以便于后期统计分析。
4，聚合计算全部商品（以[宝贝ID]-第1列 为主键）的所有字段值，放到一个sheet中。
5，计算 [推广费比]=[营销推广消耗]/[支付金额]，[营销推广消耗]-第10列，[支付金额]-第7列。
6，将第4步中的[支付转化率]-第13列、[收加率]-第12列、[复购率]-第14列、[推广费比] 按40%、30%、20%、10%的权重，计算本店所有商品的潜力指数，并在一个sheet中按潜力指数降序排列。
７，将[日期]-第6列，按从远至近 排到第一行中。 然后将所有 [宝贝ID] 取出表中的[支付笔数]-第26列中的数据，分别排在对应 日期 和 宝贝ID 的交叉单元格中。分析每个宝贝ID的支付笔数的趋势，将趋势归类为 持续上升型、持续下降型、整体平稳型、波动上升型、波动下降型、震荡平稳型、先升后降型、先降后升型。将这些信息 宝贝ID、支付笔数趋势表、趋势类型写到sheet表中。