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電商行業(yè)——淘寶大規(guī)模網(wǎng)店綜合分析
劉莎莎
H633紡織、服裝及日用品
Sas EG Sas EM
CSV導(dǎo)入saseg 數(shù)據(jù)導(dǎo)入 表格合并 數(shù)據(jù)整理 數(shù)據(jù)篩選 變量`計(jì)算 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
RFM模型 聚類分析 sas編程 關(guān)聯(lián)規(guī)則
電子商務(wù)是指在各種形式的網(wǎng)絡(luò)上,包括企業(yè)內(nèi)網(wǎng)、局域網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)上以電子行式,進(jìn)行交易活動(dòng)和系列服務(wù)的行為,是依托于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新型電子化商業(yè)活動(dòng)。電子商務(wù)內(nèi)容分為兩部分,電子操作和商務(wù)貿(mào)易活動(dòng)。利用電子技術(shù),為買賣雙方提供無(wú)距離限制的便捷貿(mào)易服務(wù)。電子商務(wù)緊密聯(lián)系生產(chǎn)商和分銷商,為客戶提供更便捷的高性價(jià)比產(chǎn)品,推動(dòng)了市場(chǎng)資源的全球合理化配置。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,電子商務(wù)得到了迅猛發(fā)展,電商企業(yè)如雨后春筍般出現(xiàn)。與傳統(tǒng)的線下銷售的企業(yè)相比較,電商企業(yè)具有的優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的資源是爆炸性增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。以天貓為例,根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)研究中心的數(shù)據(jù)顯示,截至2014年第一季度,天貓的注冊(cè)用戶已經(jīng)達(dá)到5 億人次,在線商品的銷售數(shù)量達(dá)到 9億,天貓的活躍買家已經(jīng)超過(guò)了2.5億,平均每個(gè)購(gòu)買活躍買家的購(gòu)買數(shù)量達(dá)到了 50單以上,頁(yè)面的瀏覽量已超過(guò)京東的3倍,擁有 22億的超大規(guī)模,每天產(chǎn)品的訊息達(dá)到 5億條。
面對(duì)如此海量的信息,數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助電商企業(yè)在海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有些用來(lái)分析消費(fèi)者購(gòu)買商品的規(guī)律和趨勢(shì),還可以幫助電商企業(yè)實(shí)現(xiàn)未來(lái)規(guī)劃提出可行性報(bào)告。
此案例所用數(shù)據(jù)集來(lái)自于一個(gè)淘寶網(wǎng)店,屬于電商行業(yè),店主想通過(guò)數(shù)據(jù)分析提供一些管理或者銷售思路,提高銷售業(yè)績(jī)。
該數(shù)據(jù)集記錄的是該電商2013年一年的銷售記錄情況,共有四個(gè)csv文件,對(duì)應(yīng)一年中的四個(gè)時(shí)間段。20130101-20130502.csv數(shù)據(jù)集中有26804條觀測(cè)值,20130502-20130730.csv數(shù)據(jù)集中有32676條觀測(cè)值,20130730-20131030.csv數(shù)據(jù)集中有30452條觀測(cè)值,20131030-20131230.csv數(shù)據(jù)集中有30828條觀測(cè)值。
第1個(gè)知識(shí)點(diǎn)將4個(gè)csv文件導(dǎo)入到sas軟件中,并且保存為4個(gè)sas數(shù)據(jù)文件。
第2個(gè)知識(shí)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步加工處理。將4個(gè)sas數(shù)據(jù)文件合并為一個(gè)大的數(shù)據(jù)文件,并且將合并后的數(shù)據(jù)文件保存為originaldata.sas7bdat;
第3個(gè)知識(shí)點(diǎn)將originaldata.sas7bdat數(shù)據(jù)集分成兩部分,交易成功的數(shù)據(jù)和交易失敗的數(shù)據(jù),分別保存為success.sas7bdat和closedata.sas7bdat。
第4個(gè)知識(shí)點(diǎn)在success.sas7bdat基礎(chǔ)上,刪掉補(bǔ)郵費(fèi)或差價(jià)的訂單,將數(shù)據(jù)保存為shaixuan1.sas7bdat;
第5個(gè)知識(shí)點(diǎn)在shaixuan1.sas7bdat基礎(chǔ)上,篩選出實(shí)際支付金額大于5的訂單,將數(shù)據(jù)保存為shaixuan2.sas7bdat;
第6個(gè)知識(shí)點(diǎn)在shaixuan2.sas7bdat基礎(chǔ)上,刪掉退款類訂單,將數(shù)據(jù)保存為shaixuan3.sas7bdat;
第7個(gè)知識(shí)點(diǎn)在shaixuan3.sas7bdat基礎(chǔ)上,刪除購(gòu)買頻率大于25的買家的訂單,將最終的數(shù)據(jù)保存為finaldata.sas7bdat;
第8個(gè)知識(shí)點(diǎn)是在finaldata.sas7bdat數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)之上進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析,各省交易的訂單分布情況。
第9個(gè)知識(shí)點(diǎn)是對(duì)交易失敗的訂單進(jìn)行分析。先是在originaldata.sas7bdat, success.sas7bdat, closedata.sas7bdat基礎(chǔ)之上,分析了交易失敗訂單在總訂單中占得比例。然后在closedata.sas7bdat基礎(chǔ)之上,對(duì)交易失敗的訂單的失敗原因進(jìn)行了頻數(shù)分析。
第10個(gè)知識(shí)點(diǎn)是在finaldata.sas7bdat數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)之上進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)算,然后用RFM模型對(duì)客戶進(jìn)行畫像分析,從而找到最有價(jià)值的客戶。
第11個(gè)知識(shí)點(diǎn)在finaldata.sas7bdat數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)之上進(jìn)行進(jìn)一步的加工,然后用SASEM模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,從而可以發(fā)現(xiàn)一些推薦規(guī)則。
單人上機(jī)
數(shù)據(jù)導(dǎo)入
先要將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入到統(tǒng)計(jì)軟件中才能進(jìn)行后續(xù)的分析和建模。
將CSV數(shù)據(jù)導(dǎo)入到saseg中,并且將數(shù)據(jù)保存為sas格式。
CSV導(dǎo)入saseg 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
Saseg
將CSV數(shù)據(jù)導(dǎo)入到saseg中。
20130101-20130502.csv數(shù)據(jù)集中有26804條觀測(cè)值,20130502-20130730.csv數(shù)據(jù)集中有32676條觀測(cè)值,20130730-20131030.csv數(shù)據(jù)集中有30452條觀測(cè)值,20131030-20131230.csv數(shù)據(jù)集中有30828條觀測(cè)值。
? 將本書所提供的淘寶數(shù)據(jù)文件夾中4個(gè)csv文件導(dǎo)入SAS。
? 操作步驟:
1) 新建邏輯庫(kù)
? 執(zhí)行“工具”,“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱,如“MYLIB”,點(diǎn)擊“下一步”;在電腦中選擇一個(gè)文件夾,將其路徑作為邏輯庫(kù)的路徑,如“E:***”單擊“下一步”;
? 單擊“下一步”,點(diǎn)擊“完成”按鈕。
圖1分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)
2) 在邏輯庫(kù)中依次導(dǎo)入四個(gè)csv文件
? 執(zhí)行“文件”,“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”,選擇數(shù)據(jù)所在文件夾,選中要打開的數(shù)據(jù),打開。
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圖2導(dǎo)入數(shù)據(jù)
? 在導(dǎo)入數(shù)據(jù)向?qū)У谝徊?,將輸?/span>SAS數(shù)據(jù)集的邏輯庫(kù)改為上一步建立的永久邏輯庫(kù)MYLIB,點(diǎn)擊“下一步”按鈕。
圖3導(dǎo)入數(shù)據(jù)指定數(shù)據(jù)
? 勾選“重命名列以遵守SAS命名規(guī)則”,其他選默認(rèn),勾選首行范圍包含字段名稱,點(diǎn)擊”下一步”按鈕;
圖4導(dǎo)入數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)源
? 查看字段屬性,若有不符合原數(shù)據(jù)特征的,進(jìn)行修改,此處將訂單編號(hào)類型改為字符串,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕。
? 其他三個(gè)文件的數(shù)據(jù)導(dǎo)入同上。
? 除了前面需要注意的情況外,在導(dǎo)入第三張表格的時(shí)候,需要將第12列的類型改為數(shù)字。否則無(wú)法進(jìn)行后面的表格合并。
將上面生成的sas數(shù)據(jù)文件保存在文件夾中存為_20130101_20130502.sas7bdat,_20130502_20130730.sas7bdat,_20130730_20131030.sas7bdat及_20131030_20131230.sas7bdat,以備后續(xù)使用。
想把csv格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入到saseg中,先要將csv數(shù)據(jù)格式整理成比較標(biāo)準(zhǔn)的格式才不容易出錯(cuò),如果csv文件是從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出的通常格式比較正常。
數(shù)據(jù)整理
我們需要將多個(gè)表格進(jìn)行縱向合并,因?yàn)檫@些表格結(jié)構(gòu)一樣,只是時(shí)間不同,我們需要將其合并進(jìn)行后續(xù)的分析和整理。
將多個(gè)sas數(shù)據(jù)文件合并為一個(gè)sas數(shù)據(jù)文件。
表格合并 數(shù)據(jù)整理
Saseg
將多個(gè)數(shù)據(jù)集合并為一個(gè)數(shù)據(jù)集。
_20130101_20130502.sas7bdat,_20130502_20130730.sas7bdat,_20130730_20131030.sas7bdat及_20131030_20131230.sas7bdat。
觀察數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn),四個(gè)數(shù)據(jù)為這家網(wǎng)店在2013年不同月份的訂單情況,因此為方便以后分析,首先將四個(gè)表進(jìn)行合并,此處進(jìn)行追加表操作。
操作步驟:
? 查看四張表的列名是否一致。單擊菜單欄最右側(cè)的“屬性”選項(xiàng),在彈出的“屬性”對(duì)話框中,點(diǎn)擊“列”選項(xiàng),可以看到列名。
圖5查看數(shù)據(jù)屬性
經(jīng)查看四張表列名一致。
? 在工作區(qū)雙擊打開第一張表,在表上方的選項(xiàng)卡中,單擊“數(shù)據(jù)”,選擇 “追加表”;
圖6追加表
? 在打開的“追加表”對(duì)話框中選擇“添加表”,將其他三個(gè)表添加進(jìn)去,最后單擊“運(yùn)行”按鈕。合并后的數(shù)據(jù)文件存為數(shù)據(jù)集 originaldata.sas7bdat。
? 訂單編號(hào)的表示方式為科學(xué)計(jì)數(shù)法,需要將其改為正常格式,只需右鍵單擊“訂單編號(hào)”變量,點(diǎn)擊“屬性”, 將“輸出格式”改為“NLBESTw.d”??倢挾仍O(shè)定為17,小數(shù)位數(shù)為0。
?
將上面生成的sas數(shù)據(jù)文件保存在文件夾中存為originaldata.sas7bdat,以備后續(xù)使用。
將多個(gè)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行縱向合并要保證,多個(gè)數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)一致。
數(shù)據(jù)整理
在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中有些數(shù)據(jù)不適合進(jìn)行后續(xù)分析,須要先將其剔除,或者將滿足條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)。
把交易成功的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)。
數(shù)據(jù)篩選
SasEG
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,將數(shù)據(jù)分為交易成功和交易失敗的兩部分。
originaldata.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
? 把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的original數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中。即可看到數(shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中original數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在original窗口,點(diǎn)擊查詢生成器。把t1整個(gè)拉入右側(cè)數(shù)據(jù)框,見下圖。
圖查詢生成器窗口
? 單擊“過(guò)濾數(shù)據(jù)“框,將“訂單狀態(tài)”拖至過(guò)濾原始數(shù)據(jù)框中,在彈出的“生成基本過(guò)濾器”窗口中運(yùn)算符選擇“等于”,選擇“獲取值”,單擊“交易成功”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 點(diǎn)擊“選項(xiàng)”
? 輸出名稱改為mylib.success,標(biāo)簽改為success
? 點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕。
篩選后的數(shù)據(jù)量為95596,原數(shù)據(jù)量為120757,所以,交易成功的訂單量為95596,交易不成功訂單量為25161。交易失敗的查詢過(guò)程和成功的查詢過(guò)程相近,這里不再累述。
將去掉交易關(guān)閉數(shù)據(jù)之后的記錄存為數(shù)據(jù)集success.sas7bdat(95596條觀測(cè))。將關(guān)閉交易的數(shù)據(jù)保存在closedata.sas7bdat(25161條觀測(cè))中。
將該知識(shí)點(diǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集success.sas7bdat,closedata.sas7bdat保存起來(lái),以為后續(xù)使用。
篩選后的數(shù)據(jù)量為95596,原數(shù)據(jù)量為120757,所以,交易成功的訂單量為95596,交易不成功訂單量為25161。
數(shù)據(jù)整理
在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中有些數(shù)據(jù)不適合進(jìn)行后續(xù)分析,須要先將其剔除,或者將滿足條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)。
通過(guò)生成新變量的方式刪掉補(bǔ)郵費(fèi)或差價(jià)的訂單。
數(shù)據(jù)篩選
SasEG
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,刪掉補(bǔ)郵費(fèi)或差價(jià)的訂單。
success.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
? 把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的success數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中。即可看到數(shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中success數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
通過(guò)觀察我們發(fā)現(xiàn)寶貝標(biāo)題里面沒(méi)有出現(xiàn)商品編碼(即沒(méi)有出現(xiàn)符號(hào)“-”)的單子都屬于純粹的郵費(fèi)/運(yùn)費(fèi)/差價(jià),需要?jiǎng)h掉。
? 在success數(shù)據(jù)集窗口中,點(diǎn)擊查詢生成器,將success數(shù)據(jù)集里面的變量全部拉入數(shù)據(jù)框。
? 點(diǎn)擊過(guò)濾數(shù)據(jù)選項(xiàng)卡,點(diǎn)擊新建過(guò)濾器,選擇高級(jí)過(guò)濾器,在輸入過(guò)濾器窗口中輸入表達(dá)式:(find(t1.'寶貝標(biāo)題'n,“- "))<>0,點(diǎn)擊下一步,點(diǎn)擊完成。
? 點(diǎn)擊對(duì)數(shù)據(jù)排序選項(xiàng)卡,讓數(shù)據(jù)按照實(shí)際支付金額進(jìn)行升序排序。
? 點(diǎn)擊運(yùn)行。將輸出名稱改為mylib.shaixuan1,標(biāo)簽改為shaixuan1
? 輸入結(jié)果見圖
圖9 查詢器結(jié)果
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan1.sas7bdat。篩選后的數(shù)據(jù)量為94665,原數(shù)據(jù)success量為95596,所以,郵費(fèi)或者差價(jià)訂單大概931單。
將該知識(shí)點(diǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集shaixuan1.sas7bdat保存起來(lái),以為后續(xù)使用。
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan1.sas7bdat。篩選后的數(shù)據(jù)量為94665,原數(shù)據(jù)success量為95596,所以,郵費(fèi)或者差價(jià)訂單大概931單。
數(shù)據(jù)整理
在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中有些數(shù)據(jù)不適合進(jìn)行后續(xù)分析,須要先將其剔除,或者將滿足條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)。
篩選出實(shí)際支付金額大于5的訂單。
數(shù)據(jù)篩選
SasEG
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,篩選出實(shí)際支付金額大于5的訂單。
Shaixuan1.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
? 把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的shaixuan1數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中。即可看到數(shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中shaixuan1數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在shaixuan1數(shù)據(jù)集窗口中,點(diǎn)擊查詢生成器,將shaixuan1數(shù)據(jù)集里面的變量全部拉入數(shù)據(jù)框。
? 單擊“過(guò)濾數(shù)據(jù)框”,將“買家實(shí)際支付金額”拖至過(guò)濾原始數(shù)據(jù)框中,在彈出的“生成基本過(guò)濾器”窗口中運(yùn)算符選擇“大于”,在“值:”選項(xiàng)框中填寫“5”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 點(diǎn)擊“選項(xiàng)”按鈕。將輸出結(jié)果保存為mylib.shaixuan2,將標(biāo)簽改為shaixuan2。點(diǎn)擊“確定”按鈕。
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan2.sas7bdat。篩選后的數(shù)據(jù)量為94590,原數(shù)據(jù)shaixuan1量為94665,所以,買家實(shí)際支付金額小于5的訂單量為75。
將該知識(shí)點(diǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集shaixuan2.sas7bdat保存起來(lái),以為后續(xù)使用。
篩選后的數(shù)據(jù)量為94590,原數(shù)據(jù)shaixuan1量為94665,所以,買家實(shí)際支付金額小于5的訂單量為75。
數(shù)據(jù)整理
在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中有些數(shù)據(jù)不適合進(jìn)行后續(xù)分析,須要先將其剔除,或者將滿足條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)。
篩選非退款類訂單。
數(shù)據(jù)篩選
SasEG
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,篩選非退款類訂單。
Shaixuan2.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
? 把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的shaixuan2數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中。即可看到數(shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中shaixuan2數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在shaixuan2數(shù)據(jù)集窗口中,點(diǎn)擊查詢生成器,將shaixuan2數(shù)據(jù)集里面的變量全部拉入數(shù)據(jù)框。
? 單擊“過(guò)濾數(shù)據(jù)“框,將“買家實(shí)際支付金額”拖至過(guò)濾原始數(shù)據(jù)框中,在彈出的“生成基本過(guò)濾器”窗口中運(yùn)算符選擇“不等于”,在“值:”下拉菜單中選擇“列”中的“買家應(yīng)付郵費(fèi)”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 點(diǎn)擊“選項(xiàng)”按鈕。將輸出結(jié)果保存為mylib.shaixuan3,將標(biāo)簽改為shaixuan3。點(diǎn)擊“確定”按鈕。
? 點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕。
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan3.sas7bdat,篩選后的數(shù)據(jù)量為92934,原數(shù)據(jù)shaixuan2量為94590,所以,退款類訂單量為1656。
將該知識(shí)點(diǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集shaixuan3.sas7bdat保存起來(lái),以為后續(xù)使用。
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan3.sas7bdat,篩選后的數(shù)據(jù)量為92934,原數(shù)據(jù)shaixuan2量為94590,所以,退款類訂單量為1656。。
數(shù)據(jù)整理
在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中有些數(shù)據(jù)不適合進(jìn)行后續(xù)分析,須要先將其剔除,或者將滿足條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)。
刪除購(gòu)買頻率大于25的買家的訂單。
變量`計(jì)算 數(shù)據(jù)篩選
SasEG
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,刪除購(gòu)買頻率大于25的買家的訂單。
Shaixuan3.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
? 把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的shaixuan3數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中。即可看到數(shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中shaixuan3數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在shaixuan3數(shù)據(jù)集窗口中,點(diǎn)擊查詢生成器,將shaixuan3數(shù)據(jù)集里面的變量全部拉入數(shù)據(jù)框。
? 單擊“添加新的計(jì)算列”,在步驟一中選擇“匯總列”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;選擇“買家會(huì)員名”變量,點(diǎn)擊“下一步”按鈕; “匯總”選項(xiàng)選擇“COUNT”,將“標(biāo)簽”設(shè)置為“購(gòu)買頻率”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 在“查詢生成器”頁(yè)面中不勾選“匯總組”中的“自動(dòng)選擇組”,點(diǎn)擊“編輯組”,將“買家會(huì)員名”拉入“分組依據(jù)”中,點(diǎn)擊“確定”按鈕;
? 勾選復(fù)選框“僅選擇非重復(fù)行”。這是為了過(guò)濾掉重復(fù)記錄的單子
? 單擊“過(guò)濾數(shù)據(jù)”選項(xiàng)框,在“過(guò)濾匯總數(shù)據(jù)”那里,點(diǎn)擊“新建過(guò)濾器”,選擇“基本過(guò)濾器”,“過(guò)濾條件”的第一個(gè)選項(xiàng)框選擇“_Calculation”變量,第二個(gè)選項(xiàng)框選擇“小于”,第三個(gè)選項(xiàng)框中直接輸入“25”,取消“值的兩側(cè)應(yīng)加引號(hào)”,點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 點(diǎn)擊“選項(xiàng)”按鈕。將輸出結(jié)果保存為mylib.finaldata,將標(biāo)簽改為finaldata。點(diǎn)擊“確定”按鈕。
? 點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕。
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan4.sas7bdat,篩選后的數(shù)據(jù)量為89662,原數(shù)據(jù)shaixuan3量為92934,所以,些訂單中有3272條訂單被判定為刷銷量訂單。
將該知識(shí)點(diǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集shaixuan4.sas7bdat保存起來(lái),以為后續(xù)使用。
將篩選后的觀測(cè)值存為數(shù)據(jù)集shaixuan4.sas7bdat,篩選后的數(shù)據(jù)量為89662,原數(shù)據(jù)shaixuan3量為92934,所以,些訂單中有3272條訂單被判定為刷銷量訂單。
數(shù)據(jù)分析
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模之前通常對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)基本描述,比如分類變量看下頻數(shù)分布,我們這里對(duì)性別進(jìn)行頻數(shù)分析。
對(duì)變量進(jìn)行頻數(shù)分布分析。
頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
SasEG
對(duì)分類變量進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)。
member.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
? 把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的finaldata數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中??梢钥吹綌?shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中finaldata數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在finaldata數(shù)據(jù)表下打開“查詢生成器”,把左邊的變量全部拖入右側(cè),點(diǎn)擊“計(jì)算列”,在第一步選擇類型中點(diǎn)選“高級(jí)表達(dá)式”;
? 在第二步“生成高級(jí)表達(dá)式”中用“收貨地址”生成地區(qū)名,輸入“SUBSTR(t1.col13, 1, (FIND(t1.col13," ")-1))”,可點(diǎn)選公式和變量名進(jìn)行選擇,點(diǎn)擊“下一步”;
? 在第三步“修改其他選項(xiàng)”中將“標(biāo)識(shí)符和列名”全部設(shè)為“province”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 點(diǎn)擊“查詢生成器”下,繼續(xù)點(diǎn)擊“計(jì)算列”,在第一步選擇類型中點(diǎn)選“高級(jí)表達(dá)式”;
? 在第二步“生成高級(jí)表達(dá)式”中用“收貨地址”生成城市名,輸入“SUBSTR(t1.col13,FIND(t1.col13," ")+1)”,可點(diǎn)選公式和變量名進(jìn)行選擇,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 在第三步“修改其他選項(xiàng)”中將“標(biāo)識(shí)符和列名”全部設(shè)為“city”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 上述兩個(gè)變量計(jì)算好后,點(diǎn)擊“選項(xiàng)”,將輸出名稱改為mylib.address,把標(biāo)簽改為address。點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕。結(jié)果見圖12。
圖12 查詢器生成結(jié)果
? 在address數(shù)據(jù)集窗口,執(zhí)行“描述”“單因子頻數(shù)”。在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)下,把“province”拖入“分析變量”,在“統(tǒng)計(jì)量”選項(xiàng)下,缺失值的“顯示頻數(shù)”和“包含在計(jì)算中”前面打勾。點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕,輸出結(jié)果見圖12.7。
圖12.7單因子頻數(shù)結(jié)果
結(jié)果分析:可以看到北京的頻數(shù)是最高的。
將該知識(shí)點(diǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的address數(shù)據(jù)集進(jìn)行保存,以方便后續(xù)的使用。
對(duì)于分類變量,可以通過(guò)單因子頻數(shù)的方式對(duì)其進(jìn)行描述,也可以通過(guò)餅形圖對(duì)其進(jìn)行描述。
數(shù)據(jù)分析
去掉交易關(guān)閉訂單篩選后的數(shù)據(jù)量為95596,原數(shù)據(jù)量為120757,所以,交易成功的訂單量為95596,交易不成功訂單量為25161,交易不成功的訂單量占總訂單量的20.8%。
2013年這家店交易不成功的訂單比重在合理范圍之內(nèi),但在之后需要進(jìn)一步分析交易關(guān)閉的原因,下一年的銷售中需注意減少交易關(guān)閉的情況。
分析交易關(guān)閉的情況,分析原因,以便客戶回訪
一般淘寶交易關(guān)閉有兩種情況:
1) 買家只是拍下商品,但是未付款,后續(xù)由賣家或者系統(tǒng)關(guān)閉了交易。
2) 買家申請(qǐng)退款成功,錢款已經(jīng)退回買家支付寶賬戶,交易關(guān)閉。
可以做匯總表對(duì)這兩種情況分別占的比例進(jìn)行分析,由于第一種情況,買家未付款,在表中體現(xiàn)為“訂單付款時(shí)間”為空;第二種情況,欠款已退回,在表中體現(xiàn)為“訂單付款時(shí)間”存在?;静襟E如下:
生成交易關(guān)閉原因變量。
變量計(jì)算
SasEG
對(duì)變量進(jìn)行計(jì)算。
對(duì)交易失敗的訂單進(jìn)行歸類,買家未付款定義為0類。欠款已退回定義為1類。計(jì)算新列col16_code,重新編碼訂單付款時(shí)間。編碼邏輯為:訂單付款時(shí)間等于.時(shí),返回0,訂單付款時(shí)間不等于.時(shí),返回1。
closedata.sas7dbat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的closedata數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中??梢钥吹綌?shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中closedata數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在數(shù)據(jù)表closedata下打開“查詢生成器”,“選擇數(shù)據(jù)”部分選擇全部數(shù)據(jù)。
? 點(diǎn)擊“選項(xiàng)”,將輸出名稱改為mylib.closedata1,把標(biāo)簽改為closedata1。
? 點(diǎn)擊左上角的“計(jì)算列”,彈出“計(jì)算列”窗口,點(diǎn)擊“新建”:新建計(jì)算列。
? 在第一步“選擇類型”中點(diǎn)選“重新碼列”;
? 在第二步“選擇列”中選擇“訂單付款時(shí)間”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 在第三步“指定替換”中“添加”替換,選擇 “替換條件”窗口,訂單付款時(shí)間等于.時(shí),使用此值(W)輸入0,勾選“該值的兩側(cè)應(yīng)加引號(hào)(Q)”,點(diǎn)擊“確定”按鈕。按照同樣的方法添加訂單付款時(shí)間不等于.時(shí),使用值1的條件,點(diǎn)擊“確定”按鈕。
? 列類型設(shè)為“字符”,添加完成后點(diǎn)擊“下一步”;
? 在第四步“修改其他選項(xiàng)”中將“標(biāo)識(shí)符和列名”全部設(shè)為“col16_code”,“輸出格式”設(shè)置為“無(wú)”,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕,關(guān)閉計(jì)算列窗口,點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕。
圖15 創(chuàng)建輔助列col16_code
? 在closedata1數(shù)據(jù)集窗口,執(zhí)行“描述”“單因子頻數(shù)”。在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)下,把“col16_code”拖入“分析變量”,在“統(tǒng)計(jì)量”選項(xiàng)下,缺失值的“顯示頻數(shù)”和“包含在計(jì)算中”前面打勾。點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕,輸出結(jié)果見圖12.7。
圖12.7單因子頻數(shù)結(jié)果
從表中可以看出,交易關(guān)閉的訂單中有85.76%的買家只是拍下商品,但是未付款,后續(xù)由賣家或者系統(tǒng)關(guān)閉了交易,而有14.24%的買家申請(qǐng)退款成功,錢款已經(jīng)退回買家支付寶賬戶,交易關(guān)閉。
結(jié)合上一部分的描述分析,可以得出,交易關(guān)閉訂單占總訂單的20.8%,這其中有85.76%的買家只是拍下商品,但是未付款,14.24%的買家申請(qǐng)退款。也就是說(shuō),總訂單中有17.83%(20.8% * 85.76% = 17.83%)的客戶想要購(gòu)買,卻最終沒(méi)有付錢;2.96%(20.8% * 14.24% = 17.83%)的客戶購(gòu)買以后選擇退貨。參考同行業(yè)指標(biāo),退貨率比較正常,后續(xù)銷售過(guò)程中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注有購(gòu)買欲望卻最終沒(méi)有購(gòu)買的訂單,采取相應(yīng)的銷售策略。
把該知識(shí)點(diǎn)的操作產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)集closedata1.sas7bdat保存到路徑下,以備后續(xù)使用。
有的時(shí)候我們先要計(jì)算出分類變量來(lái)然后再進(jìn)行頻數(shù)分布分析。交易關(guān)閉的訂單中有85.76%的買家只是拍下商品,但是未付款,后續(xù)由賣家或者系統(tǒng)關(guān)閉了交易,而有14.24%的買家申請(qǐng)退款成功,錢款已經(jīng)退回買家支付寶賬戶,交易關(guān)閉。
結(jié)合上一部分的描述分析,可以得出,交易關(guān)閉訂單占總訂單的20.8%,這其中有85.76%的買家只是拍下商品,但是未付款,14.24%的買家申請(qǐng)退款。也就是說(shuō),總訂單中有17.83%(20.8% * 85.76% = 17.83%)的客戶想要購(gòu)買,卻最終沒(méi)有付錢;2.96%(20.8% * 14.24% = 17.83%)的客戶購(gòu)買以后選擇退貨。參考同行業(yè)指標(biāo),退貨率比較正常,后續(xù)銷售過(guò)程中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注有購(gòu)買欲望卻最終沒(méi)有購(gòu)買的訂單,采取相應(yīng)的銷售策略。
數(shù)據(jù)分析
客戶畫像(UserProfile)即給用戶打上標(biāo)簽,用一種樸素、簡(jiǎn)潔的方法來(lái)描述用戶信息。客戶畫像可以完美地抽象出一個(gè)用戶的信息全貌,為進(jìn)一步精準(zhǔn)、快速地分析用戶行為習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣等重要商業(yè)信息,提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
RFM模型是Bult and Wansbeek于1995年提出來(lái)的,認(rèn)為客戶行為三要素 Recency (R)、Frequency (F) 與 Monetary (M)構(gòu)成了客戶購(gòu)買潛力價(jià)值的核心組成部分。該模型經(jīng)常應(yīng)用于 CRM 框架下的客戶行為分析。
用聚類分析對(duì)客戶進(jìn)行畫像。
聚類分析 FRM sas編程
SasEG
對(duì)個(gè)案進(jìn)行聚類分析。
finaldata.sas7bdat
? 啟動(dòng)sas eg
? ?新建項(xiàng)目邏輯庫(kù)。執(zhí)行“工具”—“分配項(xiàng)目邏輯庫(kù)”—輸入8個(gè)字符以內(nèi)的英文名稱(比如mylib),點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 注意指定合適的文件夾路徑(和上面一節(jié)的文件路徑保持一致)作為邏輯庫(kù)放數(shù)據(jù)的地方。
把左側(cè)下方的邏輯庫(kù)mylib下面的finaldata數(shù)據(jù)集拖入右側(cè)的大窗口中??梢钥吹綌?shù)據(jù)集作為一個(gè)對(duì)象出現(xiàn)在右側(cè)窗口中。如果想查看這個(gè)數(shù)據(jù)集里面的內(nèi)容,雙擊過(guò)程流中finaldata數(shù)據(jù)集的圖標(biāo) ,即可查看里面的數(shù)據(jù)。
? 在數(shù)據(jù)表finaldata下打開“查詢生成器”,“選擇數(shù)據(jù)”部分選擇全部數(shù)據(jù)。
? 點(diǎn)擊“選項(xiàng)”,將輸出名稱改為mylib.rfmp,把標(biāo)簽改為rfmp。
在查詢生成器中計(jì)算所有訂單距離2013年最后一天的訂單付款天數(shù)
操作步驟:
? 在findaldata數(shù)據(jù)表下打開“查詢生成器”,點(diǎn)擊“計(jì)算列”,在第一步“選擇類型”中點(diǎn)選“高級(jí)表達(dá)式”;
? 在第二步“生成高級(jí)表達(dá)式”中用觀測(cè)窗口結(jié)束時(shí)間減去入會(huì)時(shí)間,輸入“max(DATEPART(t1.col16))-DATEPART(t1.col16)”,可點(diǎn)選公式和變量名進(jìn)行選擇,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;(計(jì)算下載數(shù)據(jù)的日期(可以用數(shù)據(jù)中的訂單最新日期,)和所有訂單時(shí)間間隔,設(shè)置為變量recently)
? 在第三步“修改其他選項(xiàng)”中將“標(biāo)識(shí)符和列名”全部設(shè)為“Recently”, 修改格式數(shù)值為BESTX3.,點(diǎn)擊“下一步”按鈕;
? 點(diǎn)擊“完成”按鈕;
? 匯總組部分取消“自動(dòng)選擇組”的勾選。見圖18。
? 點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕。
圖18 查詢生成器設(shè)定窗口。
分別計(jì)算RFM
操作步驟:
? 在rfmp數(shù)據(jù)集窗口下,點(diǎn)擊查詢生成器,將該查詢輸出結(jié)果設(shè)定為mylib.rfm1。將clo3(買家支付寶賬號(hào))、Recently、col9(買家實(shí)際支付金額)、col1拖至“選擇數(shù)據(jù)”中,在數(shù)據(jù)框第三列的匯總欄中,分別單擊Recently、col1、col9(買家實(shí)際支付金額)三個(gè)變量的下拉菜單,選擇“MIN”、 “COUNT”、“SUM”。取消“自動(dòng)選擇組”的勾選,點(diǎn)擊“編輯組”,選擇t1.col3。勾選“僅選擇非重復(fù)行”如下圖所示,
? 單擊“運(yùn)行”按鈕。
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2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03