數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)常用方法(常見的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法)
1.常見的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)有哪些方法
常見的預(yù)測(cè)方法有單點(diǎn)預(yù)測(cè)，即確定性預(yù)測(cè)；區(qū)間預(yù)測(cè)；和概率預(yù)測(cè)三種方法。
單點(diǎn)預(yù)測(cè)，顧名思義，只能給出一個(gè)預(yù)測(cè)值，不能表達(dá)該預(yù)測(cè)值的可信度；
區(qū)間預(yù)測(cè)在單點(diǎn)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，給出某次預(yù)測(cè)值在某一區(qū)間上的可信度，即能夠給出一個(gè)預(yù)測(cè)范圍，以及以多大的可能性落在這個(gè)范圍；
概率預(yù)測(cè)是咋區(qū)間預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，給出一個(gè)概率分布，預(yù)測(cè)出所有可能出現(xiàn)的結(jié)果，以及對(duì)應(yīng)的概率。這種方法比較全面，能夠給出全局信息，適于風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的分析。目前在氣象、地震、水文和農(nóng)業(yè)相關(guān)方面用的比較多。
2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗(yàn)
1. 參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。
2. 非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。
3.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、掌握基礎(chǔ)、更新知識(shí)。
基本技術(shù)怎么強(qiáng)調(diào)都不過(guò)分。這里的術(shù)更多是（計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)知識(shí)）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來(lái)看、以及業(yè)界朋友的交流來(lái)看，這點(diǎn)大家深有感觸的。
數(shù)據(jù)庫(kù)查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計(jì)算機(jī)的層面的技能要求較低，主要是會(huì)SQL，因?yàn)檫@里解決一個(gè)數(shù)據(jù)提取的問(wèn)題。有機(jī)會(huì)可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對(duì)你工作效率的提高是很有幫助的。
統(tǒng)計(jì)知識(shí)與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計(jì)：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
但是還是應(yīng)該關(guān)注一些博客、論壇中大家對(duì)于最新方法的介紹，或者是對(duì)老方法的新運(yùn)用，不斷更新自己知識(shí)，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì)用到，但是未來(lái)呢？行業(yè)知識(shí) 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷、提高科學(xué)決策一切都是空的。
一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對(duì)所在行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)有深入的了解。例如：看到某個(gè)數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個(gè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑是什么？是如何取出來(lái)的？這個(gè)數(shù)據(jù)在這個(gè)行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對(duì)于A部門來(lái)說(shuō)，本月新會(huì)員有10萬(wàn)，10萬(wàn)好還是不好呢？先問(wèn)問(wèn)上面的這個(gè)問(wèn)題：對(duì)于A部門，1、新會(huì)員的統(tǒng)計(jì)口徑是什么。
第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會(huì)員？還是在站在公司角度上說(shuō)，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì)員？2、是如何統(tǒng)計(jì)出來(lái)的。A：時(shí)間；是通過(guò)創(chuàng)建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。
B：業(yè)務(wù)場(chǎng)景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。
3、這個(gè)數(shù)據(jù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)出來(lái)。在注冊(cè)環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。
4、這個(gè)數(shù)據(jù)代表著什么。10萬(wàn)高嗎？與歷史相同比較？是否做了營(yíng)銷活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫(kù)取出數(shù)據(jù)）。
后面二點(diǎn)，更重要是對(duì)業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識(shí)了解，你才能進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對(duì)于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)：行業(yè)知識(shí)都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說(shuō)，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)很重要。我非常同意。
因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會(huì)寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數(shù)據(jù)先取對(duì)了，才能正確的分析，否則一切都是錯(cuò)誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。
新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因?yàn)榛A(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)的是一點(diǎn)一滴的積累起來(lái)的，有時(shí)候是急不來(lái)的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來(lái)。
不要過(guò)于追求很高級(jí)、高深的統(tǒng)計(jì)方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗(yàn)來(lái)說(shuō)，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識(shí)、基本技能的學(xué)習(xí)。
二、要有三心。1、細(xì)心。
2、耐心。3、靜心。
數(shù)據(jù)分析師其實(shí)是一個(gè)細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過(guò)程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來(lái)不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。
而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊(duì)中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來(lái)，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會(huì)形成一套自己的思想。
當(dāng)然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書也不錯(cuò)。在我以為多看看你身邊更資深同事的報(bào)告，多問(wèn)問(wèn)他們是怎么去考慮這個(gè)問(wèn)題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個(gè)分析體系的。
四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)。當(dāng)你掌握好前面的基本知識(shí)和一些技巧性東西的時(shí)候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)與積累上了。
這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識(shí)的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過(guò)分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒(méi)有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識(shí)，特別是沒(méi)有相關(guān)背景的同學(xué)。
很簡(jiǎn)單，我總結(jié)了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門的同事請(qǐng)教，多溝通。多向他們請(qǐng)教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門沒(méi)有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠(yuǎn)不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
4.預(yù)測(cè)有幾種常用方法
Time Series Analysis Methods
Simple Moving Average Formula
Weighted Moving Average Formula
Exponential Smoothing Model
Logistic Regre等方法都可以解決。
根據(jù)你的實(shí)際，最簡(jiǎn)單的就是選前幾個(gè)月的銷售額進(jìn)行平均。
也可以將越靠近的月份銷售額給較大的權(quán)重，加權(quán)平均。
還可以將前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得出下個(gè)月的銷售額。
都是理論方法，可能會(huì)受到季節(jié)因素、環(huán)境因素、營(yíng)銷因素等的影響，還有待實(shí)際驗(yàn)證。
5.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測(cè)量?jī)x器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測(cè)量范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線圖表示出來(lái)。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對(duì)數(shù)后得到，若用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
6.常用定量預(yù)測(cè)方法有哪些
定量預(yù)測(cè)方法有：
加權(quán)算術(shù)平均法
用各種權(quán)數(shù)算得的平均數(shù)稱為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，它可以自然數(shù)作權(quán)數(shù)，也可以項(xiàng)目出現(xiàn)的次數(shù)作權(quán)數(shù)，所求平均數(shù)值即為測(cè)定值。
趨勢(shì)平均預(yù)測(cè)法
趨勢(shì)平均預(yù)測(cè)法是以過(guò)去發(fā)生的實(shí)際數(shù)為依據(jù)，在算術(shù)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，假定未來(lái)時(shí)期的數(shù)值是它近期數(shù)值直接繼續(xù)，而同較遠(yuǎn)時(shí)期的數(shù)值關(guān)系較小的一種預(yù)測(cè)方法。
指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑法是以一個(gè)指標(biāo)本身過(guò)去變化的趨勢(shì)作為預(yù)測(cè)未來(lái)的依據(jù)的一種方法。對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)，考慮則近期資料的影響應(yīng)比遠(yuǎn)期為大，因而對(duì)不同時(shí)期的資料不同的權(quán)數(shù)，越是近期資料權(quán)數(shù)越大，反之權(quán)數(shù)越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預(yù)測(cè)法
根據(jù)x、y現(xiàn)有數(shù)據(jù)，尋求合理的a、b回歸系數(shù)，得出一條變動(dòng)直線，并使線上各點(diǎn)至實(shí)際資料上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的距離最小。
設(shè)變動(dòng)直線方程為：y=a+bx
(6)高低點(diǎn)法
高低點(diǎn)法是利用代數(shù)式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務(wù)量與最低業(yè)務(wù)量的總成本（或總費(fèi)用）之差△y，與兩者業(yè)務(wù)量之差△x進(jìn)行對(duì)比，求出b，然后再求出a的方法。
7.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些
數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：
1. 數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析
趨勢(shì)分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，并不算是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。
趨勢(shì)分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì)，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋，對(duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無(wú)論是外部原因還是內(nèi)部原因。
2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析
數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(zhǎng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長(zhǎng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(zhǎng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。
對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。
比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析
在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過(guò)程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶 ：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。
分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
8.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。
采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
