第2章 数据分析
空间数据分析第二章
空间数据分析第二章
2.1地理世界的概念模型与数据模型
2.2空间数据的性质
2.3空间数据的不确定性
2.1 地理世界的概念模型与数据模型
空间数据的特殊性质使得很多传统的数据分析方法和技术不能够直接应用于空间数据的分析，大量基于GIS的空间分析技术与传统的数据统计分析技术有着本质的不同，其原因在于这些分析方法和技术是基于空间数据性质的。
2.1.1 地理世界的概念模型--对象和场
人类一般以两种观念认识世界，一种认为世界由离散的实体构成，另外一种认为世界是连续的场。于是，离散的对象和连续的场就构成了表示地理世界的两种基本方式，它提供了概念层次上地理世界的认知模型。
离散实体又称为对象，通过其独特的局部化特征相互区别，并通过其拥有的特定属性的个体被识别。其重要特征是对象可被计数。
维数是离散实体的显著特征，在离散的世界观中，实体自然地被抽象为点、线和多边形(面)3种类型。
离散对象观将现实世界作为一个能够容纳概念对象、基本对象和复合对象的空间。
在离散对象方法中，空间对象的几何形态及其属性特征共同构成地理信息的完整表示，其属性信息是所描述的地理实体的特性，不因为这个实体位置的不同而改变。
离散对象也可以用来表示连续变化的场，如用等高线表示地形的连续起伏等。在每一条线上要素点的值处处相等；线的稀疏密集表示空间变化的梯度。
场的观点--用连续表面描述地理现象的方法。它认为世界被很多变量描述，每一个变量在任何可能的位置都是可量测的。
连续场描述的是在空间—时间框架下地理变量的空间变化。
场的表示：在数字世界中完全地表示连续空间是不可能的，所有表示连续世界的空间数据模型都是某种程度的近似，这些模型包括规则的空间点、不规则的空间点、等值线、规则单元格、不规则三角网，以及多边形等
商务数据分析 第2章 商务数据分析思路
商务数据分析的流程 ·建模
通过构建、评估模型将其参数校准为最理想的值。 比较典型的是，对于同一个数据挖掘的问题类型，可以选择使用多种方法。如 果要使用多重技术，那么在这一任务中，对于每一个要使用的技术要分别对待。某些 建模方法对数据的形式有具体的要求，因此，在这一阶段，重新回到数据准备阶段执 行某些工作有时是非常必要的。
Python
Python 是一种面向对象、解释型的计算机程序设计语言，它拥有高 效的数据结构，能简单地进行面向对象的编程。
SQL Server
微软公司的SQL Server中集成了数据挖掘组件——Analysis Servers， 它借助SQL Server数据库管理功能可以很好地集成在SQL Server中。不过， SQL Server 的可移植性较差。
做商务数据分析的目标是希望从商务数据中获取有价值的商业 信息，而评判该信息是否有价值在于该信息是否能对业务的发展起 到积极正面的作用。
商务数据分析的目标 ·作用
数据监控与诊 断
市场分析
优化企业在竞 争策略方面的
决策
货品分析
客户分析
营销及广告分 析
库存分析
流量渠道分析
财务分析
其他帮助企业 解决各类数据
KNIME
KNIME 是一个基于 Eclipse 平台开发，模块化的数据挖掘系统。它能 够让用户可视化创建数据流，选择性地执行部分或所有分解步骤，然后通过 数据和模型上的交互式视图研究执行后的结果。
第二章 描述性统计分析
饮料名称和性别的交叉分组列表
性别 可口可乐 苹果汁 橘子汁 百事可乐 杏仁露 合计 男 13 2 3 5 2 25 女 4 6 4 2 9 25 合计 17 8 7 7 11 50
饮 料 名 称
1) 选择“数据” 2) 选择“数据透视表和数据透视图(P)” 3) 选择： “Microsoft Office Excel 数据列表或数据库 (M)” 4) 选择“数据透视表(T)” 5) 选择“下一步” 6) 选定区域“ a1：b51” 7) 选择“下一步” 8) 选择“现有工作表” 9) 键入“ e1” 10) 选择“完成” 11) 将项目“性别”拖入上面的列字段， “饮料”拖入左 面的行字段，并将“性别”或“饮料”拖入中间部分
序代码：1、2、3、4和5。 数“1”表示“很不满意” 数“2”表示“不满意” 数“3”表示“一般” 数“4”表示“满意” 数“5”表示“很满意”
注：这些数只起一个顺序作用，类与 类之间的差别是不能运算的。
问卷调查结果
活动设施 服务态度 评价 百分比 累积百分比 百分比 累积百分比 10.7 10.7 8.4 8.4 很满意(5) 35.9 46.6 36.5 44.9 满意(4) 30.3 76.9 42.2 87.1 一般(3) 18.2 95.1 11.7 98.8 不满意(2) 100.0 1.2 100.0 很不满意(1) 4.9
SPSS数据分析教程-2-数据文件的建立和管理
最新课件
29
ห้องสมุดไป่ตู้
2.6 数据文件的合并（1）
有时候，要把多个数据文件合并为一个数据文 件。如下面两个例子所示：
一个公司在全国各地有30多个分公司，每个月 公司总部需要把各分公司的销售人员的销售情 况合并到一个数据文件中。
一个学校教务部门每一个学期对学生的成绩建 立一个数据文件，在最后学生毕业前，需要把 学生四个学年的成绩（8个数据文件）进行汇 总。
最新课件
14
数据的输入操作（2）
ID号(id) 性别(sex)：1：男； 2：女
1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2
身高(height)
76，59，67，65，63，72，70，68，69，74，68，63
参加活动以前的体重(before)
185 113 145 156 109 191 155 165 175 180 135 118
如果需要合并的数据文件中都含有同一个变量， 该变量用于标识这些数据文件中的个案，并且 可以按照该变量来匹配数据文件中的记录，该 变量称为关键变量。
最新课件
37
合并变量分类（1）
一对一合并
对于两个数据文件，如果进行一对一合并，一个文 件中的每个个案只能根据关键变量匹配另一个文件 中唯一的个案。反之亦然。
如果需要合并的数据文件中都含有同一个变量该变量用于标识这些数据文件中的个案并且可以按照该变量来匹配数据文件中的记录该变量称为关键变合并变量分类1一对一合并对于两个数据文件如果进行一对一合并一个文件中的每个个案只能根据关键变量匹配另一个文件中唯一的个案
数据分析与可视化实践 第2章 分析基础 课件PPT
2．3 数据分析工具库
2．3．2 相关性分析
Excel的分析工具库提供了“相关系数”和“协方差”两 个分析工具，运用它们进行相关分析非常简单。
例2-7：2012~2017年居民消费价格月度涨跌幅度如图所 示，利用相关系数工具计算涨跌幅度同比和环比之间的相关性。
2．3 数据分析工具库
2．3．2 相关性分析
2．1．3 方案管理器
例2-4解题步骤： ③ 再次打开“方案管理器”对话框，单击“摘要”按
钮，弹出的“方案摘要”对话框中有“方案摘要” 和“方案透视表”两个选项，选择 “方案摘要”， 生成的方案摘要如图所示。
2．2 规划求解
2．2．1 数据分析工具加载
加载方法是单击“文件”选项卡中的“选项”命令， 在弹出的“Excel选项”对话框中选择“加载项”，在 “管理”框中单击 “Excel加载项”右侧的“转到”按 钮，在弹出的“加载宏”对话框中勾选“分析工具库”、 “规划求解加载项”，单击“确定”按钮后，在“数据” 选项卡右侧出现“分析”命令组，包含“数据分析”和 “规划求解”两个工具。
2．3 数据分析工具库
2．3．1 预测分析
例2-6解题步骤： ①在工作表的一列上输入各时间点上的观察值，如图 中的A列所示月份。 ②选择“数据”选项卡中“分析/数据分析”命令，在 弹出的对话框中选择“移动平均”， 单击“确定”按扭。
《商务数据分析》第二章——商务数据分析框架
４．模型建立
商务数据分析
• （４）有监督学习与无监督学习
• 有监督学习
• 一些模型建立的目的是给数据打上 “标签”，当构建模型时使用的训练集必须要存 在这样的标签，才能在特征和标签之间建立联系。
• 学习时有“正确答案”
• 无监督学习
• 使用不带标签的数据建立模型，得到了我们想要获得的信息，这种学习任务称为无监 督学习。
• 过拟合
• 模型过多地学习到了仅存在于训练样本中的关系，由于这些关系在其他样本中可能是 不存在的，模型在其他样本上的表现将远不如在训练样本上的表现，即泛化误差大。
• 原因：学习能力过于强大，建立了复杂度过高的模型。 • 解决方法：在构建模型时对模型进行控制和修剪
• 欠拟合
• 模型没有表达出样本中普遍存在的关键关系模式，导致在训练集上的训练误差都较大。 • 原因：学习能力过于低下。 • 解决方法：通过增加训练迭代次数
1.问题明确
商务数据分析
• 问题明确是最开始同时也是最重要的一个环节，这一环节的确定 严重影响着后续工作是否有意义。
• 在数据分析之前明确数据对象是谁，数据分析的目的是什么，解 决什么样的业务问题。
２．数据理解
• 数据理解包括数据收集和统计描述。
商务数据分析
• 数据收集是按照第一环节的问题和分析思路，有目的性地收集、 整合 相关数据的过程，它是数据分析的重要基础。
第2章-数据分析(梅长林)习题题答案
第2章 习 题
一、习题2.4 （1）回归模型
15,2,1,22110 =+++=i x x y i i i i εβββ
调用：
由此输出得到的回归方程为：
2100920.049600.045261.3X X y ++=∧
由最后一列可以看出，使用化妆品的人数X1和月收入X2对化妆品的销售数量有着显著影响。46521.30=∧
β可以理解为该化妆品作为一种必需品每个月的销售量。当购买该化妆品的人数固定时，月收入没增加一个一个单位，改化妆品的销售数量将增加0.0092个单位。同理，当购买该化妆品的人均月收入固定时，购买该化妆品的人数每增加一千人，该化妆品的销售数量将增加0.49600个单位。
p
n SSE
-=
∧2
σ
是2σ的无偏估计，所以2σ的估计值是4.7403. （2）调用
由此可到线性回归关系显著性检验：
0至少有一个为0:2,1:1210ββββH H ↔== 的统计量/(1)/()SSR p MSR
F SSE n p MSE
-==-的观测值47.56790=F ,检验的p 值
0001.0)(000<>==F F p p H
另外9989.053902
53845
2===
SST SSR R ，2R 描述了由自由变量的线性关系函数值所能反映的Y 的总变化量的比例。2R 越大，表明线性关系越明显。这些结果均表明Y 与X1，X2之间的回归关系高度显著。
（3）若置信水平05.0=α，由17881.2)12(975.0=t ，利用参数估计值得
到21,0,βββ的置信区间分别为：
对,0β2942.54516.343065.21781.245216.3±=⨯±，即)7458.8,8426.1(-） 对1β：01318.049600.000605.01781.249600.0±=⨯±，即)50198.0,48282.0( 2β：0021
MATLAB数据分析方法第2章数据描述性分析
MATLAB数据分析⽅法第2章数据描述性分析2.1 基本统计量与数据可视化
1.均值、中位数、分位数、三均值
均值、中位数：mean(A)、media(A)
分位数：prctile(A,P)，P∈[0,100]
prctile(A,[25,50,75]) %求A的下、中、上分位数
三均值：
w=[0.25,0.5,0.75];
SM=w*prctile(A,[25,50,75])
%例：计算安徽16省市森林资源统计量
A=xlsread('senlin.xls','sheet1')
M=mean(A); %均值,
MD=median(A); %中位数
SM=[0.25,0.5,0.25]*prctile(A,[25,50,75]); %三均值
[M;MD;SM]
2.⽅差、标准误、变异系数
⽅差：var(A,flag),flag默认0表⽰修正的⽅差，取1为未修正
标准差：std(A,flag),同上
变异系数：v=std(A)./abs(mean(A))
k阶原点矩、中⼼距：
ak=mean(A.^k)
bk=mean((A-mean(A)).^k)
%中⼼距系统命令bk=moment(A,k)
3.极差、四分位极差(上、下分位数之差)
R=rangr(A)
R1=iqr(A)
4.异常点判别（截断点）
XJ=parctile(A,[25])-1.5*R1
SJ=parctile(A,[75])+1.5*R1
5.偏度、峰度
偏度：sk=skewness(A,flag),默认1，取0为样本数据修正的偏度
峰度：ku=kurtosis(A,flg)-3,同上
第2章数据的搜集、整理和显示分析
统计调查按组织形式可分为定期报表形式和专门调查。专 门调查是为某一专题研究而组织的专项调查，一般地，普 查、抽样调查和典型调查等可以是专门调查。
三、统计调查体系
• 我国统计调查建立了以必要的周期性的普查 为基础，经常性的抽样调查为主体，同时辅 之以重点调查、科学推算和少量的全面报表 综合运用的统计调查方法体系。
五、问卷设计的技巧
1.不含两个以上的概念和事件。如：你是否喜欢用计算
机和用录像机学习？是（ ）否（ ）
2. 不适当的假设。如：你认为《法学概论》网页的更新是
否及时？及时（ ）不及时（ ）。
3. 避免使用容易引起误解的词句。如：你在哪里读的大
学？（填地名、省份还是校名？学生不知道）
4.类别项目必须列举完整。如：你通常在哪里上网学习？
间断组距式分组
(1)单项式分组与组距式分组
▪ 单项式分组，就是用一个变量值作为一组。单 项式分组一般适用于离散型变量且变量变动范 围不大（可以一一列举）的场合（例3）。
▪ 组距式分组就是将变量依次划分为几段区间， 把一段区间内的所有变量值归为一组，形成组 距式变量数列。区间的距离就是组距。对于连 续型变量或者变动范围较大（无法一一列举） 的离散型变量，适宜采用组距式分组（例4）。
•3.统计分组的种类
种类
按分组标志性质分
品质标志分组 如按性别分 数量标志分组 如按分数分
第2章 误差及分析数据统计处理
算术平均偏差:
x x 15.67 15.80 15.69 15.80 16.03 15.80 0.47 d 0.16
i
n
3
3
相对平均偏差:
dr
d 0.16 100% 1.0% x 15.80
2014-5-11
12
可用平均偏差表示一组数据的精密度。 但它反映不出少数大偏差测定值的影响。存在一定局限性。 如下列两组数据：
0.85
0.54
0.93
0.63
2014-5-11
22
例7：某物质含量，经四次测定的结果是： 1.25, 1.27, 1.40， 1.31，运用Q检验法，问是否有舍弃值？(置信度为90%) 解：按大小顺序排列： 1.25 、 1.27 、 1.31 、 1.40 1、设1.40为可疑值。则： X n X n1 1.40 1.31 Q 0.60 X n X1 1.40 1.25
(2) 确定可疑值： (3) 求极差 (5) 计算： X1 或 Xn （一般是极值） Xn － X1
(4) 求可疑数据与相邻数据之差 Xn － Xn-1 或 X2 －X1
X n X n 1 X 2 X1 Q计 或 Q计 X n X1 X n X1 (6) 根据测定次数和要求的置信度，（如90%）查表Q表
Q99
《Python数据分析》 课件 第二章 Python语言基础(55页)
2 . 1 简单的输入与输出2.输入input( )函数 ， 接收任意输入 ， 将所有输入默认为字符串处理 ， 并返回字符类型。如果需要输入整数类型 ， 需要使用转换函数in t()进行转换 。例如：a = input(" input a : ")print("a的类型是： ",type(a))b = in t(input(" input b : "))print("b的类型是： ",type(b))
1 . 1 注释和缩进1. 注释➢ Python 的注释不参与程序的执行 ， 用来做解释说明或描述使用。（1） 单行注释（行注释）➢ 用#表示单行注释（2） 多行注释（块注释）➢ 用三个单引号或三个双引号表示多行注释
1 . 1 注释和缩进2. 缩进➢ 在Python 中使用缩进来表示代码块 ， 同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数 ， 可以使用空格或者 Tab 键实现 。无论是手动敲空 格 ， 还是使用 Tab 键 ， 通常情况下都是采用 4 个空格长度作为一个 缩进量（默认情况下 ， 一个 Tab 键就表示 4 个空格） 。
2.输入输出2 . 3 format格式化函数（2） 进阶用法➢ <（默认） 左对齐 、> 右对齐 、 ^ 中间对齐 、=（只用于数字）在小数点后进行补齐➢ 取位数“ { :4s} ”、" { :.2f}"等
第2章 数据分析
2
R平方
R平方，该方法借鉴多元线性回归的分析算法来判断 和选择对目标变量有重要意义及价值的自变量。 R平方表示模型输入的各自变量在多大程度上可以解 释目标变量的可变性。取值在[0,1]之间。
共线性问题
相关系数的方法 主成分分析方法 根据业务经验 对变量进行聚类
关联分析
熟悉业务背景 确保抽取的用户所对应的当时业务背景，与现在的业 务需求即将对应的业务背景没有明显的重要改变
数据转换
产生衍生变量 改变变量分布特征的转换 区间型变量的分箱转换 针对分箱变量进行的标准化操作
生成衍生变量
通过原始数据进行适当的数学推导，产生更有商业 意义的新变量 如：年龄、用户在特定商品上消费的产品占其总消 费额的比例、消费次数等等
注：客户获取成本：以新客户总数量去除获取客户而支付的总费用 重复购买率 1. 所有购买过产品的顾客，以每个人为独立单位统计重复购买产品的次数。比如 10 个 客户购买了产品，有四个产生了重复购买，则重复购买率为 40%。 2. 单位时间内，重复购买的总次数占比。比如 10 个客户购买了产品，中间有四个人做 了第二次购买， 而这四个人中又有两个人做了第三次购买， 这两个人中又有一个人做了第四 次购买，则重复购买率为 70%。 参与指数=月（周）总访问数/月（周）独立访问数
主要内容
数据的重要性 电子商务中可获得的数据 数据处理和分析
第二章数据分析
差异性—风向相符率
差异性—相符率
差异性—相对差值
• 特别地，对降水量要根据雨强不同进行不 同评估。 • 雨量（小时、日、月）≤10mm时，利用差 值进行评估。 • 雨量（小时、日、月）＞10mm时，降水量 利用相对差值进行评估。
xR
x
i 1 n i 1
n
i
a
100%
i
实习操作
分辨力
0.1hPa 0.1℃ 1% 3°
最大允许误差
±0.3hPa ±0.2℃ ±3%（≤80%） ±5%（＞80%） ± 5°
风速
降水量 地表温度 浅层地温 深层地温 蒸发量
0～60m/s
翻斗：雨强0～ 4mm/min -50℃～80℃ -40℃～60℃ -30℃～40℃ 0～100mm
0.1m/s
x(1) x(2)
x(1) min xi
1 i n
x( n)
1 i n
x( n ) max xi
一、数字特征及分布—极差
• max（umber1，number2，...）， • min（umber1，number2，...）
一、数字特征及分布—众数
• 一般来说，一组数据中，出现次数最多的 数就叫这组数据的众数。众数可以不存在 ，也可以和平均数、中位数相同。 Mode（num1，num2，…，）
定性数据分析第二章课后答案
第二章课后作业
【第1题】
解：由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况（即糖果颜色的概率分布），调查者
取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据，500块糖果的颜色分布如下表1.1所示：
表1.1 理论上糖果的各颜色数
由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符，所以我们进行以下假设:
原假设：:0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色，)6,...,1(0=i p i 已知，16
10=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示：
在这里6=r 。检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。 【第2题】
解：由题可知 ，r=3，n=200，假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同，即顾客
选择这三种肉食的概率是相同的。所以我们可以进行以下假设：
原假设 )3,2,1(3
1
:0==i p H i
则2χ检验的计算过程如下表所示：
在这里3=r 。检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为
05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是
02 第二章 误差与分析数据的处理
1.频数分布
频数是指每组中测量值出现的次数，频数与数据 总数之比为相对频数，即概率密度。
整理上述数据，按组距0.03来分成10组，得频数分布表：
分 组
1.265% 1.295% 1.295% 1.325% 1.325% 1.355% 1.355% 1.385% 1.385% 1.415% 1.415% 1.445% 1.445% 1.475% 1.475% 1.505% 1.505% 1.535% 1.535% 1.565%
u2 e 2
y (u )
1 2
正态分布概率积分表或简称u表
----不同u值对应的积分值（面积）做成的表
由u值可查表得到面积，也即是某一区间的测量值或某一范围 随机误差出现的概率。
测定值或误差出现的概率称为臵信度或臵信水平， 上表中68.3%、95.5%、99.7%即为臵信度，其意义可理 解为某一定范围的测定值（或误差值）出现的概率。 μ±σ、 μ±2σ、 μ±3σ等称为臵信区间，其意义为真实值 在指定概率下，分布在某一个区间。 臵信度选得高，臵信区间就宽。
误差（Error) :
表示测量值与真值之差，表征测量
结果的准确度。 误差有两种表示方法：绝对误差(E)和相对误差（Er）。
绝对误差（E）是测量值（x）与真实值（xT）之间的
数据分析2
数据分析2
引言
数据分析2.0时代要求数据分析师具备更多的技能和素养，而
我作为一名数据分析师，也不断努力实现个人的成长和进步。本文
将以我的个人经历为例，分享数据分析 2.0时代下个人成长的案例。
分析技能提升
为了适应数据分析2.0时代的需求，我意识到需要不断提升自
己的技能。首先，我注重研究数据科学和机器研究的基本概念和算法，通过自学和参加相关培训课程提升自己的理论知识水平。同时，我也注重实践，加入数据分析项目，亲自动手解决实际的数据问题，提高自己的实践能力。除此之外，我还积极参与数据竞赛和数据科
学社区，与其他数据分析师交流，研究其他人的经验和技巧。
商业洞察力培养
仅仅具备数据分析技能还不足以在数据分析2.0时代中脱颖而出，我深知需要培养商业洞察力。为此，我主动参与公司的商务会
议和决策过程，了解企业的目标和战略，从而更好地将数据分析与
商业价值结合起来。我还定期研究行业动态和市场趋势，分析竞争
对手的举措，以便为企业提供有针对性的分析和建议。通过培养商
业洞察力，我能够更好地理解数据分析的价值，为企业决策提供更
多战略性的支持。
数据故事讲述
在数据分析 2.0时代，数据故事讲述的能力也变得越来越重要。在整理分析结果时，我学会了将数据通过可视化的方式呈现，并将
其转化为有意义的故事。通过观察数据的背后趋势、发现数据关联
性和共性，我能够更生动地讲述数据背后的故事，帮助非数据专业
人士更好地理解和应用数据。这种能力不仅提高了数据分析报告的
可读性，也提高了数据分析师的影响力。
持续研究与创新
在数据分析2.0时代，我明白持续研究和创新是保持个人成长
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如何面对铺面而来的数据
客单价显著上升，但人均成交件数并没有相应幅度的提高，即该店铺销售的商品 的单价变高。查看该店铺的宝贝销售排行并与T1 天对比，发现该店铺在周一时上 新了一款高价单品，带来了大量销售，另外有一款低价商品，也贡献了很高的转 化率
2.4 常见的数据处理技巧
数据的抽取要正确反映业务需求 数据抽样 分析数据的规模有哪些具体的要求 如何处理缺失值和异常值 数据转换 筛选有效的输入变量 共线性问题
数据的抽取要正确反映业务需求
某业务需求是找出因为使用店铺装修工具而带来显 著销售收入提升的用户群体特征 如何寻找这些人？
有些用户除了使用装修工具，还使用了其他方式 如竞价排名等方式 要保证找出的用户不包含使用了竞价排名等主要 的提升流量和销售收入等手段的用户，尽可能使 得这个用户群仅仅因为店面装修工具而带来的销 售收入的提升。 要求
让数据说话
王永庆（台塑集团创始人）卖米 Target和怀孕指数预测
美国一名男子闯入他家附近的一家美国零售连锁超市Target 店铺（美国第三大零售商塔吉特）进行抗议：“你们竟然给 我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。”店铺经理立刻 向来者承认错误，但是其实该经理并不知道这一行为是总公 司运行数据挖掘的结果。一个月后，这位父亲来道歉，因为 这时他才知道他的女儿的确怀孕了。Target比这位父亲知道 他女儿怀孕的时间足足早了一个月。 Target能够通过分析女性客户购买记录，“猜出”哪些是孕妇。 他们从Target的数据仓库中挖掘出25项与怀孕高度相关的商 品，制作“怀孕预测”指数。比如他们发现女性会在怀孕四个 月左右，大量购买无香味乳液。几个月后，她们会买一些养 品，比如镁、钙锌。以此为依据推算出预产期后，就抢先一 步将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购买。
每个用户会有一个10维的数据点，以0或1表示，1为是，0为否 可以计算任意用户之间的距离 如果不是0与1，展示的信息会更多 用户，性别，居住地，收入，购买次数，本月购买次数，最大购买金 额，平均购买金额
2.3 电子商务中的可获取数据
流量数据
营销数据
会员数据
浏览量、访客数、登录时间、在线时长、登录IP等 营销费用、到达用户数、打开或点击用户数 姓名、出生日期、真实性别、网络性别、地址、手机号、微 博号、登录记录、交易记录等 交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交 易时间、服务链服务等数据
改变变量分布的转换
大多数变量原始分布状态偏差大，这种不对称出现 在自变量中会干扰模型的拟合，影响模型的效果和 效率。缺点如不好解释把消费者在线消费金额取对 数的商业含义 如工资
分箱转换
把区间型变量转换成次序型变量 主要目的
降低变量的复杂性，如年龄 提升自变量的预测能力
数据的标准化
主要内容
数据的重要性 电子商务中可获得的数据 数据处理和分析
2.1 从数据分析专家林彪说起
1948年辽沈战役开始之后，在东北野战军前线指挥所里面，每天深夜都要 进行例常的“每日军情汇报”：由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用 电台报告的当日战况和缴获情况。 司令员林彪的要求很细，俘虏要分清军官和士兵，缴获的枪支，要统计出 机枪、长枪、短枪；击毁和缴获尚能使用的汽车，也要分出大小和类别。 一天深夜，值班参谋正在读着下面某师上报的其下属部队的战报。说他们 下面的部队碰到了一个不大的遭遇战，歼敌部分、其余逃走。与其它之前 所读的战报 看上去并无明显异样，值班参谋就这样读着读着，林彪突然 叫了一声“停！”他的眼里闪出了光芒，问：“刚才念的在胡家窝棚那个 战斗的缴获，你们听到了吗？” 大家带着睡意的脸上出现了茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是 差不多一模一样的枯燥数字吗？林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了 三句： “为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高”？ “为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高”？ “为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高”？ 结论：赶紧追击，发现并打掉了精悍野战司令部，活抓了廖耀湘
x* x - min max - min
筛选有效的输入变量
为什么要筛选 如何筛选
用线性相关性指标进行初步筛选
相关系数检验是否相关，这是通过如下样本数据得 到的计算结果，来自样本的统计结果需要通过显著 性检验才能知道其是否适用于针对总体数据的相关 性。
r
(x - x )( y y ) ( x x) ( y y )
协同过滤算法
基础
和你爱好合得来的人喜好的，你也很有可能喜好； 喜好一件器材 A，而另一件器材 B 与这件十分类似， 就很有可能喜好 B；
收集用户的偏好信息
显性数据 隐形数据
点击、搜索、购买
寻找相似的商品或者用户 产生推荐
基于用户的协同过滤
给定用户评分数据矩阵R 计算用户之间的相似度 根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果
第2章 数据分析
大数据与乔布斯癌症治疗
苹果公司的传奇总裁史蒂夫· 乔布斯在与癌症斗争的 过程中采用了不同的方式，成为世界上第一个对自 身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。这使得史蒂 夫· 乔布斯的医生们能够基于乔布斯的特定基因组成， 按所需效果用药。如果癌症病变导致药物失效，医 生可以及时更换另一种药。乔布斯开玩笑说：“我 要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就 是最后一个因为这种方式死于癌症的人。”虽然他 的愿望都没有实现，但是这种获得所有数据而不仅 是样本的方法还是将他的生命延长了好几年。
于是，对“n”个项目，想要实现 Slope One， 只需要计算并存储“n”对评分间的平均差值和 评价数目即可。
基于项目的协同过滤
根据Pearson相关系数来计算相似度。R u,i 是用户u 对商品i的评分，i和j是商品
电商中的核心数据
访客数
转化率
如何提升访客数 增加网站视觉效果: 店铺装修 商品内容的介绍和包装（图片） 商品的选款、设计合适的价格 提升好评率和客户评价 提升老客户回访率 服务质量 服务策略
客单价
促销和限销 关联销售 活动
数据需要对比分析
电子商务中的数据表示
来自网站的调查数据
是否为男性 是否月收入超过5000元 是否来自一线城市 年龄是否大于35岁 本周访问次数是否大于一次 最大购买金额是否大于100元 购买次数是否大于两次 是否曾经访问过企业的官方网站 是否写过产品的点评 是否介绍过其他人来购买过商品
熟悉业务背景 确保抽取的用户所对应的当时业务背景，与现在的业 务需求即将对应的业务背景没有明显的重要改变
数据转换
产生衍生变量 改变变量分布特征的转换 区间型变量的分箱转换 针对分箱变量进行的标准化操作
生成衍生变量
通过原始数据进行适当的数学推导，产生更有商业 意义的新变量 如：年龄、用户在特定商品上消费的产品占其总消 费额的比例、消费次数等等
数据不是万能的
2012年美国大选（结果却一边倒）
数据运营过程中存在的问题
领导的决断性 实际性 真实性 数据相关性 数据的稀疏性 数据的时效性
2.2Βιβλιοθήκη Baidu电子商务中的数据
卖什么产品利润高 卖什么产品销量大 什么时候卖产品最合适 怎么样搭配地卖 卖给谁最合适 什么样的客户会买 什么样的客户买得最多 到哪里去找这样的客户 如何廉价地找到这样的客户 如何留住这些客户 。。。。
网页加载速度到底多少合适
网页加载速度对网站到达率有重大的作用。 >3秒，57%客户放弃 >5秒，74%客户放弃
大数据时代
可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理与某个 特别现象相关的所有数据，不再依赖采样； 数据多，不再追求精度； 不再追求因果，而是相关关系。 目前，银行可以根据求职网站的岗位数量，推断失 业率
网络中凡事皆有可能
Ebay: 1995年建立 拍卖的第一件物品：坏掉的雷射指示器，成交价是14.83美元 http://edu.ebay.cn/comm/new_entry/index_2.html 7月14日，两名温哥华妇女用一支鱼形笔换了他的红色曲别针。不 久，西雅图的一名女画家用一个画着笑脸的陶瓷门把换了他的鱼 形笔。7月25日，美国麻省的斯帕克斯用一个野营炉换了把手。9 月24日，一名加拿大人用一台旧发电机换取了野营炉。11月16日， 一个纽约年轻人用一个啤酒广告霓虹灯、一桶啤酒换取了他的旧 发电机。12月1日，麦克唐纳用这些东西换取了蒙特利尔市一名电 台主持人的雪地车。不久，一家雪地车杂志社用一个免费度假安 排交换那辆雪地车；免费度假安排又换来一辆旧货车。随后的物 物交换包括录音合同，在美国凤凰城免费租用一年的双层公寓， 与著名摇滚歌星艾丽斯· 库珀一起喝下午茶，电视演员科尔宾· 伯恩 森在新片中提供的一个演员角色。最后，加拿大仅有1140个居民 的基普岭小镇，决定提供该镇的一套房子来换取麦克唐纳得到的 这个电影新片角色。
交易及服务数据 行业数据
关键字搜索、店铺排名、销售、会员等数据查询
电商中重要的数据
数据 平均收入 UV独立访客数 客户获取成本 利润率 转化率 客单价 重复购买率 运营成本 活跃用户数 活跃客户率 参与指数
解释 网站在一定时间内的收入 平均每天的独立访问人数 获得一个新客户所付出的成本 访问的客户中成功完成购买的人数占比 每一个顾客平均购买商品的交易金额 消费者对该品牌产品或者服务的有重复购买 次数的比例 电子商务企业销售客服和数据运营的成本 在一定时间内活跃的用户数字 活跃用户占整体用户的比例 用户的平均会话次数
电商网站评分数据集 ——请计算C对商品4评分
用户 A B C D E 商品1 3 ？ 5 2 3 商品2 ？ 5 4 4 4 商品3 3 4 2 ？ 5 商品4 5 ？ ？ 3 ？
相似性度量
Slope one 算法
Slope one算法
在本例中，项目2和1之间的平均评分差值为 (2+(-1))/2=0.5. 因此，item1的评分平均比item2高 0.5。同样的，项目3和1之间的平均评分差值为3 。因此，如果我们试图根据Lucy 对项目2的评 分来预测她对项目1的评分的时候，我们可以得 到 2+0.5 = 2.5。同样，如果我们想要根据她对 项目3的评分来预测她对项目1的评分的话，我 们得到 5+3=8. 如果一个用户已经评价了一些项目，可以这样 做出预测：简单地把各个项目的预测通过加权 平均值结合起来。当用户两个项目都评价过的 时候，权值就高。在上面的例子中，项目1和项 目2都评价了的用户数为2,项目1和项目3 都评价 了的用户数为1,因此权重分别为2和1. 我们可以 这样预测Lucy对项目1的评价：
2
2
R平方
R平方，该方法借鉴多元线性回归的分析算法来判断 和选择对目标变量有重要意义及价值的自变量。 R平方表示模型输入的各自变量在多大程度上可以解 释目标变量的可变性。取值在[0,1]之间。
共线性问题
相关系数的方法 主成分分析方法 根据业务经验 对变量进行聚类
关联分析
注：客户获取成本：以新客户总数量去除获取客户而支付的总费用 重复购买率 1. 所有购买过产品的顾客，以每个人为独立单位统计重复购买产品的次数。比如 10 个 客户购买了产品，有四个产生了重复购买，则重复购买率为 40%。 2. 单位时间内，重复购买的总次数占比。比如 10 个客户购买了产品，中间有四个人做 了第二次购买， 而这四个人中又有两个人做了第三次购买， 这两个人中又有一个人做了第四 次购买，则重复购买率为 70%。 参与指数=月（周）总访问数/月（周）独立访问数