電子商務數據分析認知(編輯修改稿)
2024-09-11 22:48 本頁面
【文章內容簡介】 D3@ 5213 4 Midea/ 美的 KFR 23GW/D Y PC400(D3 ) 3125 5 Midea/ 美的 KFR 26GW/W C AB3@ 2 189 6 Gree/ 格力 KFR 2 6GW/(2 6 592)NhAc 3 1908 7 TCL KFRd 23GW/B F33 I 1324 8 Midea/ 美的 KFR 35GW/W C BD3@ 3174 9 TCL 移動水冷氣扇小空調 14106 10 AUX/ 奧克斯 KFR 35GW/B p NFI19+3 2349 數據分析方法 ?數據分析方法分類 ? 常規(guī)分析方法 ? 統(tǒng)計學分析方法 ? 自建模型 數據分析方法 ?常用的數據分析方法 ? 回歸分析法 表 1 1 某網店某商品月銷售統(tǒng)計表 月份 支付商品件數 件單價 支付金額 1 5 57 2884 16 06 31 2 2 485 2573 12 47 67 4 3 349 1680 58 64 07 4 347 2100 72 85 72 5 355 2036 72 26 50 6 291 1884 54 81 47 7 240 1885 45 24 18 數據分析方法 ?常用的數據分析方法 ? 聚類分析法 ? 是將指標之中所有類似屬性的數據分別合并在一起，形成聚類的結果 ? 聚類預先不知道目標數據庫中有多少類，以某種度量為標準的相似性，將所有的記錄組成的類在不同類聚之間實現最大化，而在同一類聚之間實現最小化 ? 常用的聚類算法包括 kmeans算法、 DBSCAN算法、 CURE算法等 數據分析方法 ?常用的數據分析方法 ? 相關分析法 表 1 1 某網店某商品月銷售及費用統(tǒng)計表 月份 支付商品件數 推廣費用 1 557 1532 2 485 955 3 349 1680 4 347 2100 5 355 2036 6 291 1884 7 240 1885 數據分析方法 ?常用的數據分析方法 ? 描述性統(tǒng)計分析 表 1 1 某網店 8 月 8 日的用戶客單價 序號 用戶 ID 客單價 序號 用戶 ID 客單價 1 10012523 2305 16 10015548 2999 2 10013500 5169 17 10017829 2699 3 10014486 3208 18 10016716 1099 4 10016500 1756 19 10019980 1899 5 10018001 189
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