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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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【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实现

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。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。...大多数通过SQLAlchemy讲SQL的RDBMS集成 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 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 , 数据仓库传统数据库区别 , 多维数据模型 等 ; 一、数据仓库 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数据仓库 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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国家正式公示新职业:商务数据分析

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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数据分析方法-单指标分析方法多指标分析方法

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)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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数据挖掘数据分析

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。...将待分的字符串一个充分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的时候,n也,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、计量经济学预测等等。

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数据挖掘数据分析

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。...将待分的字符串一个充分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的时候,n也,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、计量经济学预测等等。

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数据分析7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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数据分析工具汇总

数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程,为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Lambda架构框架主要包括: Twitter’sSummingbird:Twitter的开源Summingbird大数据分析工具,通过整合批处理流处理来减少它们之间的转换开销。...Lambdoop:Lambdoop是一个Java框架,用于以Lambda架构一致的方式开发大数据应用。

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数据库在实时商务决策智能方面的应用场景

由于图数据库适用于解决各种复杂的关系问题,它在实时商务决策智能方面具有广泛的应用场景。...应用场景以下是图数据库在实时商务决策智能方面的一些应用场景:社交网络分析社交网络是一个典型的图形结构,图数据库可以用于分析社交网络中的用户关系、兴趣等信息。...通过图数据库,可以实现好友推荐、群体分析、影响力分析等功能,从而帮助企业做出更精准的商务决策。举例:Facebook使用图数据库来存储和分析用户之间的关系,以实现好友推荐和相关广告投放等功能。...通过分析用户的兴趣爱好、历史行为和社交关系,图数据库可以发现隐藏在数据背后的模式,并提供个性化的推荐内容。举例:Netflix使用图数据库来分析用户之间的观看历史和评分信息,以提供个性化的电影推荐。...以上仅是图数据库在实时商务决策智能方面的一些应用场景,图数据库还可以应用于知识图谱构建、推荐系统、网络分析等其他领域,助力企业做出更明智的决策和提供更好的智能服务。

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