网购的数据分析,数据分析需要注意哪些事项?

当然还有很多其他的算法，根据你真正想要什么样的行为变化来分析,"网购退货率"如果你想通过数据分析得到答案，不妨在网上退货流程中要求消费者提供退货原因,首先，对于销售数据的分析，我们通常使用模型软件对原始数据进行处理，得出对未来营销有指导意义的规律,这样得到的数据比分析出来的数据更真实。

"网购退货率"如果你想通过数据分析得到答案，不妨在网上退货流程中要求消费者提供退货原因。这样得到的数据比分析出来的数据更真实。如果非要通过数据分析，请分析用户属性(尤其是新老用户)、支付方式、下单时间、退货时间、发货时间、快递等环节。

首先，对于销售数据的分析，我们通常使用模型软件对原始数据进行处理，得出对未来营销有指导意义的规律。第一个k-means(聚类)可以对用户买了什么样的商品进行分类，指导我们以后备货。当然，这些数据必须是最原始的，时间跨度要长。第二种apriori(关联规则算法)可以在用户已购买的商品类型之间建立强弱规则，即告诉商家你与哪些类型的商品或SKU有关联购买规则，可以指导商家后期进行组合购买等活动。第三个c5.0算法(决策树)，它的意义是判断用户行为的变化，即用户是否想从你这里购买，最后通过概率算法给你一个预测。当然，准确性取决于你的原始数据的测量范围是否足够广，时间跨度是否足够长。当然还有很多其他的算法，根据你真正想要什么样的行为变化来分析。希望这有所帮助

截至2011年11月，我国网民总数约为5.05亿，互联网普及率为37.7%，较2010年底上升3.4个百分点。手机网民规模达到3.4亿，占网民总数的65.5%，截至2011年底，我国网络购物用户规模达到1.19亿，网络应用使用率达到37.8%，网络零售总额达到7825.6亿元，同比增长53.7%，占社会消费零售总额的4.32%。