電商數據分析報告

電商數據分析報告范文推薦

　　在現實生活中，報告有著舉足輕重的地位，報告具有語言陳述性的特點。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、提出問題

　　1、單位基本情況及相關業務流程介紹；

　　對于藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來的對藥品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源后，工作人員需要統計藥品產地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格出售藥物，是至關重要的工作。

　　2、單位存在的問題。

　　由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進行統計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進貨，出售藥品的工作。

　　二、分析問題

　　1、對該單位存在的問題進行分析；

　　由以上問題可見，利用數據挖掘進行相關數據的統計和整理工作，簡單、省時、有效。

　　2、解決問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，很快會得到想要的數據分析結果。

　　三、利用數據挖掘技術解決問題

　　1、設計數據挖掘算法；

　　決策樹；

　　數據關聯；

　　神經元算法；

　　2、對挖掘結果進行深入解釋和分析

　　由此可以看見在不不同的產地，由于地理因素和特產藥品的原因，在藥品相關的植物盛產區，進貨比較便宜。

　　可以分析出，不同的消費人群對于同類的藥品的購買需求，對于同樣的功能的藥，藥存儲不同價格的種類，以滿足廣大消費者的需求。

　　可以分析以前的銷售結果，哪類、什么價格的更受消費者歡迎，方便以后進貨。

　　四、 總結

　　通過自己的實踐，對數據挖掘有了新的認識。簡單來說，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。從這種角度上來說，數據挖掘可能并不適合進行科學研究，因為從本質上來說，數據挖掘這個技術是不能證明因果的，以一個最典型的例子來說，例如數據挖掘技術可以發現啤酒銷量和尿布之間的關系，但是顯然這兩者之間緊密相關的關系可能在理論層面并沒有多大的意義。不過，僅以此來否定數據挖掘的意義，顯然就是對數據挖掘這項技術價值加大的抹殺，顯然，數據挖掘這項技術從設計出現之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義在于，它在應用領域體現出了極大地優越性。一下是我參閱資料總結的設計數據挖掘的步驟：

　　①理解數據和數據的來源

　　②獲取相關知識與技術

　　③整合與檢查數據

　　④去除錯誤或不一致的數據。

　　⑤假設數據模型。

　　⑥實際數據挖掘工作（data mining）。

　　⑦測試和驗證挖掘結果（testing and verfication）。

　　⑧解釋和應用（interpretation 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，事實上許多專家都認為整套數據挖掘的過程中，有80%的時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。可見，在進行數據挖掘技術的分析之前，還有許多準備工作要完成。

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