电商数据分析方法汇总

单变量分析：描述单个变量的分布（如平均值、中位数、标准差）。
双变量分析：探索两个变量之间的关系（如相关性、协方差）。
多变量分析：考虑多个变量，识别模式和趋势。
时间序列分析：分析随时间变化的数据，识别趋势和季节性。
诊断性分析
细分分析：将客户、产品或交易细分为不同的组，以识别差异模式。
对比分析：比较不同的客户群体、产品类别或时间段，以找出差异。
异常值分析：识别与正常模式明显不同的数据点，可能表示问题或机会。
预测性分析
预测模型：使用历史数据构建模型，预测未来结果（如销售、流失率）。
时间序列预测：利用过去的时间序列数据预测未来的趋势和季节性。
回归分析：确定变量之间的函数关系，用于预测结果。
规范性分析
优化技术：使用数学方法找到满足特定目标或限制的数据驱动解决方案。
A/B 测试：测试多种网站或应用程序设计方案，以确定最佳方案。
敏感性分析：探索模型对输入变化的敏感性，以识别关键因素。
其他方法
数据可视化：使用图表、图形和其他可视元素来展示数据并传达见解。
机器学习：使用算法从数据中自动学习模式和趋势。
自然语言处理 (NLP)：分析和理解文本数据，如客户评论或社交媒体帖子。