電商數(shù)據(jù)分析功能

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本文主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘分析領域中常用的四種數(shù)據(jù)分析方法：描述性分析、診斷性分析、預測性分析和指導性分析。當剛接觸數(shù)據(jù)挖掘領域的分析師被問及數(shù)據(jù)挖掘分析師重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們，在數(shù)據(jù)挖掘分析領域重要的能力就是能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為外行人能夠理解的有意義的想法。借助一些工具來幫助大家更好地理解數(shù)據(jù)分析在提取數(shù)據(jù)價值中的重要性是勢在必行的。一種這樣的工具稱為4D分析。看數(shù)據(jù)本身的動態(tài)，其實很多時候并不能說明問題，比如公司利潤增長10%，我們不能判斷公司好壞，5%很多。如果該行業(yè)的其余部分以平均50%的速度增長，那么這是一個糟糕的指標。基準測試必須給不同的數(shù)據(jù)一個合理的參考框架，否則不同的數(shù)據(jù)是沒有意義的?？朔夹g瓶頸，提升思維能力。一般來說，被比對的數(shù)據(jù)是主要的數(shù)據(jù)，比如在行業(yè)中的位置、全站的位置等。有時候，在迭代產(chǎn)品測試時，為了增加可信度，人為設定了比對的基準。這是一個A/B測試。比較實驗重要的是A/B組只保留一個變量，其他條件不變。比如測試改變首頁的影響，需要保持A/B組用戶質(zhì)量在同一水平、同一在線時間、同一來源渠道。只有這樣才能得到更有說服力的數(shù)據(jù)。電商數(shù)據(jù)分析功能

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