数据分析方法的总结与应用

在面对具体业务问题时，分析方法可以做为指导思想，引导我们一步步找到最终的答案。本期介绍如何用多维度拆解法和假设检验分析法，对电商销售数据进行业务分析。

数据背景及数据理解

本次的电商数据取自阿里天池Ali_Mum_Baby数据集的一部分。Ali_Mum_Baby数据集包含超过900万儿童信息（生日和性别），这些信息由共享信息的消费者提供，以便接收更好的推荐或搜索结果。

首先是字段获取与理解：

如果没有结合数据分析法，仅从数据集的字段出发，我们可以分析的主要是描述性统计相关的数据信息，例如：商品种类的数量分布、不同商品种类用户购买数量分布、用户购买数量随日期的分布、用户婴儿年龄信息及分布、用户婴儿性别信息及分布、不同婴儿年龄购买不同商品种类情况、不同婴儿性别购买不同商品种类情况。

商品一级分类购买频次条形图，其中50008168商品购买次数最多

商品销量随时间变化的条形图。通过条形图可以很直观的看到2013年、2014年各个季度的销售量对比情况。

看到销量随月度的高低变化应用分析，其中每年11月份左右的销量会出现爆发式增长

同一婴儿年龄下，不同商品种类的购买次数的百分比。例如，对于商品种类为50022520，0岁婴儿购买的可能性为88%，其远高于其他年龄下该商品种类的占比。结合数据分析方法提出分析思路

首先需要了解什么是数据分析方法，并熟悉常见的数据分析方法有哪些：

然后重点介绍本次电商数据分析可以用到的两种数据分析方法：多维度拆解法和假设检验分析法。

多维度拆解法

假设检验分析法

这里需要结合常用的指标

下面是对婴儿用品购买数据进行分析的思路整理。

（编辑：威海站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!