电商公司-数据分析

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1、你找到答案了吗?面向主题的数据分析面对海量数据的时候读懂分析结果,正确解释分析结果明确统计方法的含义和适用范围数据的加工整理正确收集数据明确数据分析目标数据分析目的决策分析加工数据面向主题的数据分析三部曲面向主题组织数据分析数据的方法,公式,工具对以往验证,对未来修正123数据聚合数据聚合数据聚合筛选数据筛选数据确定主题确定主题确定维度确定维度目的:确定观察数 据的视角。 难度:目的:确定业务分 析需要的角度。 难度:目的:去除冗余数 据和错误数据,将 部分数据进行复合 。 难度: 数据聚合确定主题选择维度筛选数据订单产品 客户渠道主题确定主题根据主题组织数据渠道产品客户订单多维视图维度层次多

2、维视图维层次维成员基础指标复合指标维度Dimension度量Measure 维层次(Level) 人们观察数据的某个特 定角度(即某个维)还 可以存在细节程 度不同 的各个描述方面。维成员(Member) 维的一个取值,是数据项 在某维中位置的描述。(“ 某年某月某日”是在时间维 上位置的描述)。基础指标(Base) 与复合指标相对,是度 量值中不可再被分割的 一类度量值。复合指标( Complex) 是一类不能被直接测 量到的,由基础指标 进行一系列的数学运 算而获得的一类度量 值。选择维度时段分析访问时间客户主题行为分析行为地域分析归属地年龄分析年龄性别分析性别忠诚度分析消费频率新/老用户

3、分析注册时间选择维度订单主题时段分析下单时间段订单类别分析预付/非预付目的地分析订单目的地订单价格分析价格段订单状态分析订单状态订单渠道分析订单来源选择维度渠道主题渠道分布分析所有渠道渠道细分分析细分渠道渠道交叉分析交叉渠道注册渠道分析购买渠道分析注册渠道购买渠道渠道时段分析访问时间选择维度产品主题平台分析平台分类产品分析产品新产品分析新产品/旧产品特殊产品分析特殊产品/常规产品代理商分析代理商供应商分析供应商交叉购买分析交叉产品筛选数据排除运算归类符合维层次要求度量复合原始数据加工后的数据REVIEWTo Be Continued聚合筛选维度主题下期预告AHP 层次分析法数据标准化期望值计算 231copyright ccrm All rights Reserved

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