数据处理（Data Processing)g）数据处理是指根据数据分析的目的，将收集到的数据进行加工、整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。
CDA持证人阿涛哥
2021-02-26
数据分析(Data Analysis)是指根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理与分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
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2021-02-26
路径分析(Routing analysis)针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的。
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2021-02-26
对比分析(Comparative analysis)在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果。
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2021-02-26
聚类分析(Clustering analysis)它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性。
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2021-02-26
分类分析(Classification analysis)从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。
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2021-02-26
商业智能（Business Intelligence）分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。
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2021-02-26
生存分析（Survival Analysis）估测一名顾客继续使用某业务的时间，或在后续时段流失的可能性。此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存，并引入合适的忠诚度政策。
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2021-02-26
相关性分析(Correlation analysis)是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关。
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2021-02-26
实时决策（Real Time Decisioning, RTD）帮助企业做出实时（近乎无延迟）的最优销售/营销决策。比如，实时决策系统（打分系统）可以通过多种商业规则或模型，在顾客与公司互动的瞬间，对顾客进行评分和排名。
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2021-02-26
购物篮分析（Market Basket Analysis）识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合，例如经常被一起购买的产品。此类分析的结果被用于推荐附加商品，为陈列商品的决策提供依据等。
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2021-02-26
顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)顾客在他/她的一生中为一个公司产生的预期折算利润。
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2021-02-26
顾客细分&画像（Customer Segmentation & Profiling）根据现有的顾客数据，将特征、行为相似的顾客归类分组。描述和比较各组。
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2021-02-26
流失分析（Churn Analysis/Attrition Analysis）描述哪些顾客可能停止使用公司的产品/业务，以及识别哪些顾客的流失会带来最大损失。流失分析的结果用于为可能要流失的顾客准备新的优惠。
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2021-02-26
用户流失分析：两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高内外部分析：a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺少留存手段
CDA持证人阿涛哥
2021-01-31
首先要定位到现象真正发生的位置，到底是谁的销售额变低了？这里划分的维度有：a. 用户（画像、来源地区、新老、渠道等）b. 产品或栏目c. 访问时段定位到发生未知后，进行问题拆解，关注目标群体中哪个指标下降导致网站销售额下降：a. 销售额=入站流量x下单率x客单价b. 入站流量 = Σ各来源流量x转化率c. 下单率 = 页面访问量x转化率d. 客单价 = 商品数量x商品价格确定问题源头后，对问题原因
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2021-01-31
分类问题用机器学习方法建模解决，我想到的特征有：（1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等（2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号（3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等（4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率上升等（5）评论文本检测：刷单的评论文本可能套路较为一致，计算与已标注评论文
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2021-01-31
