电商数据集如何进行数据分析?有哪些概念?

2025-01-24 创业项目 727 创业项目
选择读文语音:

分析方法

描述性统计分:用于计算数据基本统计量,以了解数据集的整体特征,如计算平均购买金额、购买次数的标准差等,可帮助理解用户消费水平和购买频率的分散程度。

关联规则挖掘通过发现不同商品之间的关联关系,来优化商品的推荐营销策略根据用户同时购买的商品组合,进行个性化推荐和交叉销售

聚类分析:依据用户或商品的特征对其进行分组,以便对不同的群体制定针对性的策略,比如将用户按购买行为、偏好等进行聚类。

时间序列分析:针对带有时间戳的数据,预测未来的购买趋势需求变化,有助于企业提前做好库存规划、营销推广工作

漏斗分析:从流量到最终转化的过程中,分析每个环节转化率,找出流失最大的环节并进行改进,例如在电商购物流程中,分析从加入购物车支付的转化率等。

电商数据集如何进行数据分析?有哪些概念?
图片来源网络,若侵必删)

异常检测监测数据中的异常值或离群点,及时处理异常情况并分析其原因,如检测销售额突然大幅下降或增长,可能促销活动市场波动或系统问题导致的。

重要概念

PV(页面浏览量):一定时间内网站页面被浏览的总次数,可反映网站的访问量和受欢迎程度。

UV(独立访客数):一定时间内访问网站的不同用户数量,能更准确地体现网站的实际用户规模

跳出率:只浏览了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的比例,跳出率越高,说明页面的吸引力和相关性越低。

停留时间:用户在网站上停留的时间长短,停留时间长可能意味着用户对内容更感兴趣找到了有价值信息

转化率完成特定目标的用户占访问用户的比例,如电商网站中下单购买的用户占访问用户的比例,是衡量网站运营效果的重要指标之一。

客单价:每位顾客平均购买的金额,客单价=总销售额÷顾客总数,提高客单价可以通过增加产品附加值、推荐高利润产品等方式实现

复购率消费者对该品牌产品或者服务重复购买次数,复购率=重复购买的次数÷购买的次数,较高的复购率意味着产品或服务得到了消费者的认可,消费者愿意再次选择该品牌。

标签:电商 数据 如何
声明:创业项目所有作品(图文、音视频)均由用户自行上传分享,仅供网友学习交流。若您的权利被侵害,请联系845981614@qq.com