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          數據分析常用詞句

          1.商品數據分析三個常用指標是什么

          商品數據分析三個常用指標有:

          1、客流量、客單價分析:

          主要指本月平均每天人流量、客單價情況,與去年同期對比情況。這組數據在分析門店客流量、客單價時特別要注重門店開始促銷活動期間及促銷活動前的對比分析,促銷活動的開展是否對于提高門店客流量、客單價起到了一定的作用。

          2、售罄率:

          指貨品上市后特定時間段銷售數量占進貨數量的百分比。它是衡量貨品銷售狀況的重要指標。在通常情況下,售罄率越高表示該類別貨品銷售情況越好,但它跟進貨數量有著很大的關系。通過此數據可以針對貨品銷售的好壞進行及時的調整。

          3、庫銷比:

          指庫存金額同銷售牌價額之比例。簡單的來說就是某一時間點的庫存能夠維持多長時間的銷售。它是衡量庫存是否合理的重要指標,合理的標準在3-5 左右。在銷售數據正常的情況下,存銷比過高或過低都是庫存情況不正常的體現。通過該組數據的分析可以看出門店庫存是否出現異常,特別是否存在庫存積壓現象。

          擴展資料

          商品間接數據的組合分析方法

          1、銷售綜合分析

          銷售綜合分析的分析指標是銷售額、毛利額、毛利率、庫銷比、售罄率;分析條件是時間段(任意時間段、自然時間段)、經營方式;分析層次是總部,門店,大類,款式,價位帶,單品。

          2、關聯分析(同比/環比分析)

          將上一級分析的報表條件傳遞給同比分析,用同比分析的結構來檢驗我們對毛利調整策略的結果,看一下數據變化趨勢,以便進行下一階段的商品調整。

          3、顧客數與客單價

          有效提升銷售額的兩個途徑是:提高實現消費的顧客人數、提高每位顧客購買的金額數。有效顧客(即實現消費的顧客)數高,說明你的商品、價格和服務能吸引、滿足消費者的需求,客單價高,說明你的商品寬度能滿足消費者的一站式購物心理、商品陳列的相關性和連貫性能不斷地激發消費者的購買欲望。

          參考資料來源:搜狗百科--商品分析

          2.常用的數據分析方法有什么

          分析數據有兩種,

          1 列表法

          將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發現相關量之間的物理關系;此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等;根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。

          2 作圖法

          作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果(如直線的斜率和截距值等),讀出沒有進行觀測的對應點(內插法),或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(外推法)。此外,還可以把某些復雜的函數關系,通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為,取對數后得到,若用半對數坐標紙,以lgR為縱軸,以1/T為橫軸畫圖,則為一條直線。

          3.成為一名數據分析師,需要具備哪些基本知識

          一、辦公軟件

          1) 熟練使用excel, Access,Visio等MS Office辦公軟件,可以制作相關的原型; (MS即microsoft微軟,MS Office 是微軟提供的系列軟件,Word, Excel, PowerPoint, Access, OutLook,Publisher,InfoPath這7個辦公軟件中,常用的是前4個。) 2) 重點掌握EXCEL表,會使用高級功能,能快速制作報表,熟練使用EXCEL VBA;

          二、數據分析軟件及方法

          1)熟練使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟件,熟悉各種網站分析軟件的應用,如Google Analytics 、百度統計、Omniture等;

          2)具備相關數據分析軟件的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……

          3)至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟件中的一個進行數據挖掘的 開發工作;

          4)熟練使用至少一種網站流量分析工具(Google Analytics、Webtrends、百度統計等),并掌握分析工具的部署、配置優化和權限管理;

          5)精通一種或多種數據挖掘算法(如聚類、回歸、決策樹等); 6)熟悉維基編輯者優先; 7)使用軟件的要求;

          (7.1)掌握數據分析、挖掘方法,具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力;

          (7.2)能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、制表繪圖等軟件進行圖表、圖像以及文字處理;

          (7.3)掌握常用的數據統計、分析方法,有敏銳的洞察力和數據感覺,優秀的數據分析能力;

          (7.4)能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘、制表繪圖等軟件進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理 。

          三、數據庫語言

          1)熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python);

          2)熟練掌握C/C++/Java中的一種,有分布式平臺(如Hadoop)開發經驗者優先; 3)熟悉數據庫原理及SQL基本操作;

          (3.1)了解Mysql,postgresql,sql server等數據庫原理,熟悉SQL,具備很強的學習能力,寫過程序,會perl,python等腳本語言者優先; (3.2)熟練應用mysql的select,update等sql語句; 4)熟悉sql server或其他主流數據庫,熟悉olap原理; 5)熟悉Oracle或其他大型數據庫。

          四、思維能力等方面

          1)具備良好的行業分析、判斷能力、及文字表達能力;

          2)溝通、協調能力強,有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力; 3)理解網站運營的常識,能從問題中引申出解決方案,提供設計改進建議;

          4)具有良好經濟學、統計學及相關領域的理論基礎,熟悉數理統計、數據分析或市場研究的工作方法,具有較強的數據分析能力;

          5)熟悉數據分析與數理統計理論,具有相關課程研修經歷。

          五、其他要求

          1)較強的英文聽說讀寫能力,英語6級以上;

          2)文筆良好;

          3)了解seo,sem優先;

          4)知識要求:同時具備統計學、數據庫、經濟學三個領域的基礎知識;英語四級或以上、熟悉指標英文名稱;具備互聯網產品設計知識;

          5)具有深厚的數據分析、數據挖掘理論知識,深入了解相關技術;能熟練使用至少一種統計分析或數據挖掘工具。

          4.數據分析師有哪些常用的數據分析方法

          1、聚類分析(Cluster Analysis)

          聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個分類的標準,聚類分析能夠從樣本數據出發,自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同,常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進行聚類分析,所得到的聚類數未必一致。

          2、因子分析(Factor Analysis)

          因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系,減少決策的困難。

          因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法,是以相關系數矩陣為基礎的,所不同的是相關系數矩陣對角線上的值,采用不同的共同性□2估值。在社會學研究中,因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。

          3、相關分析(Correlation Analysis)

          相關分析(correlation analysis),相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系,并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系,例如,以X和Y分別記一個人的身高和體重,或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量,則X與Y顯然有關系,而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度,這就是相關關系。

          4、對應分析(Correspondence Analysis)

          對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析,通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系。可以揭示同一變量的各個類別之間的差異,以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

          5、回歸分析

          研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1,X2,…,Xk)變量的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變量的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

          6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

          又稱“變異數分析”或“F檢驗”,是*發明的,用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類,一是不可控的隨機因素,另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手,研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析

          5.大數據分析的常用方法有哪些

          總的分兩種:

          1 列表法

          將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發現相關量之間的物理關系;此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等;根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。

          2 作圖法

          作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果(如直線的斜率和截距值等),讀出沒有進行觀測的對應點(內插法),或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(外推法)。此外,還可以把某些復雜的函數關系,通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為,取對數后得到,若用半對數坐標紙,以lgR為縱軸,以1/T為橫軸畫圖,則為一條直線。

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          吃飽撐的詞句

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