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电子商务数据分析

---- 一.背景介绍这是Olist Store制作的巴西电子商务公共数据集。该数据集包含2016年至2018年在巴西多个市场进行的10万个订单的信息。...将9个表格分类，选择子集，列名与文件名重命名，整理清楚、规范。观察数据中的重复值，异常值和缺失值。没有查到重复值，因为每一个订单号都是唯一的。...对于此部分缺失值与异常值，进行删除处理，一是此为匿名公开数据集无法追溯数据源，二是这几个缺失值与异常值对基数很大的订单信息影响甚微。...） 4）消费分组情况+付款方式占比五.分析总结和建议 1.平台本身的销售额与订单量年度增长明显。...如果数据不够，会让数据工程师设埋点来收取相关数据。所以分析思路是要在一开始分析之前就已经确定了，然后再去找数据去分析问题。

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【数据分析】如何做好电子商务数据分析？

电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。...稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?...一般来说，电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 1 流量分析电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。...用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。

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Michael Stonebraker：数据科学替代商务分析尚存挑战

Michael Stonebraker：你让我看起来比我真实年龄要大咯！并没有五十年，而是四十四年。先来说我为何选择研究数据库。我是密歇根大学的博士，我的博士论文是应用算法研究。...我很喜欢的一个例子是 Groupon公司，他们也在中国开展业务，他们正在开发一个全球范围的小企业数据库，就是把一万个独立的数据来源进行结构化汇总。...传统技术的数据规模大概是十到二十个数据，所以网络集成商都面临严峻的数据整合挑战。企业越来越希望把更多独立的数据来源——也就是信息孤岛——整合起来。...如何处理日渐增长的数据库规模，也还未能解决。以及复杂性分析，也就是，很多人预测数据科学将替代商务分析，即进行分析的标准做法。...事实上，数据科学包含机器学习、预测性建模、数据集群、神经网络等技术——它们都是基于RAZE的，而非工作台活动，所以如何将复杂性分析和数据管理整合起来，也是一个有趣的议题。

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【学习】网站数据分析：电子商务网站用户分析

前一篇文章主要是基于点击流数据的用户分析，适合所有网站，而对于一些特殊的网站，可以根据自身所能获取的数据将分析的指标进行扩展或根据自身的特征定制合适的指标，这里主要介绍的是适合一般的电子商务网站的用户分析方法...当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。...电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，...评价用户价值的指标　　对于评价指标的选择这里遵循3个原则：指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提；尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价...这里具体的方法就不再重复介绍了，请参照——网站用户忠诚度分析这篇文章。下面是一个雷达图的示例：　　通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。

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Kaggle | 女士电子商务服装数据分析

对电商数据进行分析意味着有更大的可能向市场进军。...数据集摘要：女士电子商务服装数据分析链接：https://www.kaggle.com/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews 一、简介该数据集包括...1、数据处理环境 pandas：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...图中可以看出评分在3以上的正面反馈的计数大四、词云评论可视化词云是一种数据可视化技术，用于表示文本数据，其中每个单词的大小表示其出现的频率或重要性。可以使用词云突出显示重要的文本数据点。...词云被广泛用于分析来自社交网络网站的数据。

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【学习】网站数据分析：电子商务网站RFM分析

）　　RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域，适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业，只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。...那么对于电子商务网站来说，网站数据库中记录的详细的交易信息，同样可以运用RFM分析模型进行数据分析，尤其对于那些已经建立起客户关系管理(CRM)系统的网站来说，其分析的结果将更具意义。...数据获取与分析　　在从数据库中提取相关数据之前，首先需要确定数据的时间跨度，根据网站销售的物品的差异，确定合适的时间跨度。...获取三个指标的数据以后，需要计算每个指标数据的均值，分别以AVG(R)、AVG(F)、AVG(M)来表示，最后通过将每位客户的三个指标与均值进行比较，可以将客户细分为8类： ——“↑”表示大于均值，“↓...所以在分析电子商务网站的用户时，由于网站数据的丰富性——不仅拥有交易数据，而且可以收集到用户的浏览访问数据，可以扩展到更广阔的角度去观察用户，这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。

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基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析的设计与实现

大数据存储，处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势，因此，将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析，搭建一个大数据集群平台，用于通过电商案例的存储，处理，分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战...数据引入层:将采集到的数据不做处理导入到数据仓库，数据的类型结构与源数据一致，使用压缩分区减少磁盘的空间，是数据备份层数据公共层（CDM，CommonDataModel）:包括DIM维度表，DWD...物流信息等埋点日志：相对业务数据用于数据分析和挖掘需求，通常以日志格式存储。...BI可以对数据建模并将其转换为控制面板。与报告相比，它专注于分析，简单操作和大数据处理。它通常基于企业构建的数据平台，并连接到数据仓库以进行分析。...与大多数通过SQLAlchemy讲SQL的RDBMS集成与Druid.io的深度集成部分运行截图获取方式 Gitee仓库

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【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )

商务智能系列文章目录【商务智能】数据预处理【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) ---- 文章目录商务智能系列文章目录前言一、数据仓库与传统数据库区别二、数据仓库系统体系结构...三、多维数据模型 1、星型模式 2、雪片模式 3、事实星座四、在线分析处理五、多维数据分析操作总结 ---- 前言上一篇博客【商务智能】数据预处理中讲解了数据预处理操作 , 本篇博客介绍...数据仓库 , 数据仓库与传统数据库区别 , 多维数据模型等 ; 一、数据仓库与传统数据库区别数据仓库特征 : 面向主题集成不可更新随时间不断变化数据仓库定义 : 数据仓库是用于...在线分析处理 : 一类软件技术 , 分析人员 , 管理人员利用该技术 , 从多种视角 , 通过快速 , 一致 , 交互的访问数据 , 达到对数据洞察 ; 五、多维数据分析操作多维数据分析操作...减少一个维后分析 , 后者上卷到现有的某个维的更高层次进行分析 ; ---- 总结本博客中从各个角度分析了数据仓库与数据块的区别 , 简要介绍了数据仓库体系结构 , 多维数据模型的三种模型结构

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电子商务网站核心数据分析

电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。...基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。...一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。我们先来说说流量来源分析。电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。...电子商务网站的基本数据分析就是以上这些，作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题，进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。

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案例 | 电子商务网站用户行为分析与服务推荐

今天分享的案例来自CDA数据分析师就业班第三期远程组学员的毕业答辩，学员代表钱小菲分享了他们的数据报告。...他们以网站运营优化为案例，内容涉及：对给出的数据进行探索，发现用户浏览网页的行为习惯归纳这类分析的文献，包括算法、商业应用案例、评估效果等方面制定推荐策略和实施方案，如何降低长尾网页的数量...其实最开始的时候我基本上没怎么实际接触数据分析，包括统计学的很多知识也是后来才补上的，所以我报班时也算是个实打实的零基础。所以零基础什么的，专业不对什么都不是问题。...1.最开始学习的是Excel，不得不说在做一些简单的分析处理和图表方面Excel确实很强大，所以基本会一直用到，而且Excel相对来说简单得多，所以这块要多学多练，用踏实了。...3.MySQL和Oracle这两个放在一起说下，基本是一样的东西，我们学的目的就三点：能建立自己的数据库、能把数据导入数据库、能从数据库提取数据。毕竟我们是做数据分析，不是去当DBA。

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Python数据分析与机器学习在电子商务推荐系统中的应用

Python作为一种强大的编程语言，结合其丰富的数据分析和机器学习库，成为构建推荐系统的理想选择。...本文将探讨Python数据分析与机器学习在电子商务推荐系统中的应用，详细介绍构建推荐系统的步骤和技术。一、推荐系统的类型推荐系统主要分为三类：基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐。...二、数据收集与预处理在构建推荐系统之前，需要收集并预处理数据。电子商务平台上可以收集的数据包括用户行为数据（点击、浏览、购买等）、用户属性数据（年龄、性别等）和物品属性数据（类别、价格等）。...''' df = pd.read_sql_query(query, conn) # 关闭数据库连接 conn.close() # 查看数据 print(df.head()) 2.2 数据预处理数据预处理是数据分析和机器学习的关键步骤...利用Python丰富的数据分析和机器学习库，可以快速构建高效的推荐系统，提升电子商务平台的用户体验和销售额。推荐系统是一个不断迭代和优化的过程，需要根据实际情况进行调整和改进。

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国家正式公示新职业：商务数据分析师

映射到数字化以后的存储，包括：大数据，数据库，文件等。对数字化的处理，包括：数据分析，商业智能，机器学习，人工智能等。再将结果呈现，包括：商业报告，数字可视化，数字大屏，VR 等。...商务数据分析师对于这个新职业，人力资源社会保障部于 2022-06-14 发布其具体的定义如下：商务数据分析师　定义：从事商务行为相关数据采集、清洗、挖掘、分析，发现问题、研判规律，形成数据分析报告并指导他人应用的人员...采集、清洗企业商务数据，建立商务数据指标体系； 2. 分析、挖掘商务数据，产出数据模型； 3. 撰写、制作、发布可视化数据和商务分析报告； 4. 提供数据应用咨询服务； 5....分析、总结及可视化呈现业务层面数据应用情况； 6. 监控数据指标，识别、分析业务问题与发展机会，提出解决策略。不难看出，以上定义涉及的技能就是我们这里的自助商业智能分析技能。...再来看一下：商务数据分析师的内涵是：从事商务行为相关数据采集、清洗、挖掘、分析，发现问题、研判规律，形成数据分析报告并指导他人应用的人员。那么请问：你会采集，清洗数据吗？用什么工具？学会了吗？

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【商务智能】数据预处理

商务智能系列文章目录【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录商务智能系列文章目录前言一、数据预处理主要任务二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化总结 ---- 前言在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务数据预处理主要任务..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别和处理数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化..., 数据清洗 , 特征提取与特征选择 ; 数据规范化涉及最小-最大规范化和 z-score 规范化 ; 数据离散化涉及分箱离散化和基于熵的离散化 , 分箱离散化分为等距离分箱和等频率分箱

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九大数据分析方法-单指标分析方法与多指标分析方法

1 单指标分析方法顾名思义，用单个数据指标进行数据分析适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法收入的产生，...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...2 多指标分析方法使用多指标分析法，可以综合收入与成本两个指标，评价业务，并了解收入/成本是怎么产生的，给出业务建议。...如，高、帅：高 + 帅、矮 + 帅、高 + 丑、矮 + 丑 2.制作矩阵： 1.明确对象与评价指标，准备数据； 2.计算平均值，进行分类； 3.做出散点图，观察数据形态； 4.给每个分类命名...指标拆解与结构分析的区别：指标拆解是将一个指标拆解成两个新的指标；结构分析是将一个指标的结构进行拆解，如总消费=食物消费+饮料消费，但是指标还是消费，并没有改变。

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商业数据分析从入门到入职（4）初识商务智能

文章目录一、商务智能含义二、数据仓库系统三、BI系统 1.常见BI 2.Power BI 一、商务智能含义之前可能听说过Power BI、Tableau...可以说，商务智能系统提供了从数据到挖掘出商业价值的全周期整套工具，而不仅仅是数据可视化。...管理层负责报告和分析、即席查询（Ad hoc Query）、预警（自动化）等。员工在线和离线分析处理。商务智能应该满足每个角色的需求。...将这些数据以某种方式自动同步到Data Warehouse。 ODS（Operational Data Store）与Data Warehouse数据格式不完全一致。...Power BI可以查看数据、展示数据、分析数据，还可以建立数据表与数据表之间的关系。同时可以查看数据量、不重复数据量，还可以方便地实现各种数据可视化，并且具有交互特性。

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电子商务从大数据中挖宝必备五大要素

提到电子商务，自然会联想到大数据，如今“大数据”频繁地出现在媒体上，通过大数据，商家可以收集和分析数据，了解客户的购物模式和消费体验，从而改进产品设计，调整电子商务策略。...随着企业处理的数据量越来越大，数据处理工具的智能化程度越来越高，处理速度越来越快，价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势，而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。...企业应使用相应工具对数据进行压缩和筛选，仅展现与特定内容相关的数据。目前一些企业已实施大数据策略，一些企业正在开发或者打算开发大数据。...只有对数据进行压缩处理，智能地展现与特定内容相关的数据，才能更好地利用大数据。...4、分析电子商务企业的规模在不断增大，企业需要对其核心业务数据进行分析，不能再凭感觉或直觉制定关键决策，最好对所有与客户相关的业务数据进行分析，以留住现有客户，吸引他们购买更多的商品，

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【数据结构】十大经典排序算法总结与分析

前言排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。...前面通过11篇内容的学习，我们已经深刻的了解了十大经典排序算法，本文将对这十大经典算法进行总结，比较与分析。 1....十大经典算法总结名词解释： n: 数据规模 k: “桶”的个数 In-place: 占用常数内存，不占用额外内存 Out-place: 占用额外内存 4....程序执行时所需存储空间包括以下两部分：（1）固定部分：这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间（即代码空间）、数据空间（常量、简单变量）等所占的空间。...(qq.com) 十大经典排序算法的复杂度分析_排序算法时间复杂度-CSDN博客

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数据挖掘与数据分析

2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配；最大长度匹配和最小长度匹配；单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。...如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。...4.2.5 数据相似度聚类分群效果可以通过向量数据之间的相似度来衡量，向量数据之间的相似度定义为两个向量之间的距离（实时向量数据与聚类中心向量数据），距离越近则相似度越大，即该实时向量数据归为某个聚类...SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

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数据分析7大能力：梳理数据需求

今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。

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数据挖掘与数据分析

2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配；最大长度匹配和最小长度匹配；单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。...如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。...4.2.5 数据相似度聚类分群效果可以通过向量数据之间的相似度来衡量，向量数据之间的相似度定义为两个向量之间的距离（实时向量数据与聚类中心向量数据），距离越近则相似度越大，即该实时向量数据归为某个聚类...SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

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