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電商數據分析報告范文推薦
在現實(shí)生活中，報告有著(zhù)舉足輕重的地位，報告具有語(yǔ)言陳述性的特點(diǎn)。那么什么樣的報告才是有效的呢？下面是小編收集整理的電商數據分析報告范文推薦，歡迎大家分享。
一、提出問(wèn)題
1、單位基本情況及相關(guān)業(yè)務(wù)流程介紹；
對于藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來(lái)的對藥品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問(wèn)題，在接到貨源后，工作人員需要統計藥品產(chǎn)地和價(jià)格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價(jià)格出售藥物，是至關(guān)重要的工作。
2、單位存在的問(wèn)題。
由于貨物種類(lèi)、名稱(chēng)眾多，在短時(shí)間內分析好相關(guān)數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進(jìn)行統計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進(jìn)貨，出售藥品的工作。
二、分析問(wèn)題
1、對該單位存在的問(wèn)題進(jìn)行分析；
由以上問(wèn)題可見(jiàn)，利用數據挖掘進(jìn)行相關(guān)數據的統計和整理工作，簡(jiǎn)單、省時(shí)、有效。
2、解決問(wèn)題的可能途徑和方法。
利用SQL SEVER導入數據，再提取統計分析結果，很快會(huì )得到想要的數據分析結果。
三、利用數據挖掘技術(shù)解決問(wèn)題
1、設計數據挖掘算法；
決策樹(shù)；
數據關(guān)聯(lián)；
神經(jīng)元算法；
2、對挖掘結果進(jìn)行深入解釋和分析
由此可以看見(jiàn)在不不同的產(chǎn)地，由于地理因素和特產(chǎn)藥品的原因，在藥品相關(guān)的植物盛產(chǎn)區，進(jìn)貨比較便宜。
可以分析出，不同的消費人群對于同類(lèi)的藥品的購買(mǎi)需求，對于同樣的功能的藥，藥存儲不同價(jià)格的種類(lèi)，以滿(mǎn)足廣大消費者的需求。
可以分析以前的銷(xiāo)售結果，哪類(lèi)、什么價(jià)格的更受消費者歡迎，方便以后進(jìn)貨。
四、 總結
通過(guò)自己的實(shí)踐，對數據挖掘有了新的認識。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數據挖掘是基于“歸納”的思路，從大量的數據中（因為是基于歸納的思路，因此數據量的大小很大程度上決定了數據挖掘結果的魯棒性）尋找規律，為決策提供證據。從這種角度上來(lái)說(shuō)，數據挖掘可能并不適合進(jìn)行科學(xué)研究，因為從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，數據挖掘這個(gè)技術(shù)是不能證明因果的，以一個(gè)最典型的例子來(lái)說(shuō)，例如數據挖掘技術(shù)可以發(fā)現啤酒銷(xiāo)量和尿布之間的關(guān)系，但是顯然這兩者之間緊密相關(guān)的關(guān)系可能在理論層面并沒(méi)有多大的意義。不過(guò)，僅以此來(lái)否定數據挖掘的意義，顯然就是對數據挖掘這項技術(shù)價(jià)值加大的抹殺，顯然，數據挖掘這項技術(shù)從設計出現之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義在于，它在應用領(lǐng)域體現出了極大地優(yōu)越性。一下是我參閱資料總結的設計數據挖掘的步驟：
�、倮斫鈹祿蛿祿膩�(lái)源
�、讷@取相關(guān)知識與技術(shù)
�、壅吓c檢查數據
�、苋コe誤或不一致的數據。
�、菁僭O數據模型。
�、迣�(shí)際數據挖掘工作（data mining）。
�、邷y試和驗證挖掘結果（testing and verfication）。
�、嘟忉尯蛻茫╥nterpretation and use）。
由上述步驟可看出，數據挖掘牽涉了大量的準備工作與規劃工作，事實(shí)上許多專(zhuān)家都認為整套數據挖掘的過(guò)程中，有80%的時(shí)間和精力是花費在數據預處理階段，其中包括數據的凈化、數據格式轉換、變量整合，以及數據表的鏈接�？梢�(jiàn)，在進(jìn)行數據挖掘技術(shù)的分析之前，還有許多準備工作要完成。
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