首页 > 金融投资 > 问答 > 网购的数据分析,数据分析需要注意哪些事项?

网购的数据分析,数据分析需要注意哪些事项?

来源:整理 时间:2023-04-04 08:59:28 编辑:一路发 手机版

当然还有很多其他的算法,根据你真正想要什么样的行为变化来分析,"网购退货率"如果你想通过数据分析得到答案,不妨在网上退货流程中要求消费者提供退货原因,首先,对于销售数据的分析,我们通常使用模型软件对原始数据进行处理,得出对未来营销有指导意义的规律,这样得到的数据比分析出来的数据更真实。

如何用 数据分析降低 网购退货率

1、如何用 数据分析降低 网购退货率

"网购退货率"如果你想通过数据分析得到答案,不妨在网上退货流程中要求消费者提供退货原因。这样得到的数据比分析出来的数据更真实。如果非要通过数据分析,请分析用户属性(尤其是新老用户)、支付方式、下单时间、退货时间、发货时间、快递等环节。

根据近几年双十一的销售数据,分析近几年消费者 网购行为的变化字越多...

2、根据近几年双十一的销售数据,分析近几年消费者 网购行为的变化?字越多...

首先,对于销售数据的分析,我们通常使用模型软件对原始数据进行处理,得出对未来营销有指导意义的规律。第一个k-means(聚类)可以对用户买了什么样的商品进行分类,指导我们以后备货。当然,这些数据必须是最原始的,时间跨度要长。第二种apriori(关联规则算法)可以在用户已购买的商品类型之间建立强弱规则,即告诉商家你与哪些类型的商品或SKU有关联购买规则,可以指导商家后期进行组合购买等活动。第三个c5.0算法(决策树),它的意义是判断用户行为的变化,即用户是否想从你这里购买,最后通过概率算法给你一个预测。当然,准确性取决于你的原始数据的测量范围是否足够广,时间跨度是否足够长。当然还有很多其他的算法,根据你真正想要什么样的行为变化来分析。希望这有所帮助

3、中国网民网络购物的人数规模和比例

截至2011年11月,我国网民总数约为5.05亿,互联网普及率为37.7%,较2010年底上升3.4个百分点。手机网民规模达到3.4亿,占网民总数的65.5%,截至2011年底,我国网络购物用户规模达到1.19亿,网络应用使用率达到37.8%,网络零售总额达到7825.6亿元,同比增长53.7%,占社会消费零售总额的4.32%。

文章TAG:网购的数据分析数据分析网购事项

最近更新

金融投资排行榜推荐