2015雙十一數據分析圖

㈠ 2015雙十一購物節的數據分析，下圖的數據中可以得到哪些信息

沒有看到圖呀

㈡ 如何統計分析雙十一天貓數據

首先說一個眾所周知的數據：2017年雙十一天貓成交額1682億。

數據來源：網路整理

涉及工具：BDP個人版、微輿情、微指數、wordart

㈢ 根據近幾年雙十一的銷售數據，分析近幾年消費者網購行為的變化字越多越好！

首先對於抄銷售數據的分析我們通常襲運用模型軟體來加工原始數據，獲取對未來營銷具有指導意義的規律。第一個k-means（聚類），可以將什麼樣的用戶買了什麼類型的商品進行分類，同時指導我們以後備貨，當然這些數據必須是最原始的且時間跨度要長。第二個apriori（關聯規則演算法），可以將用戶在哪些已購的商品類型中建立強弱規則，也就是告訴商家你的哪些類商品或那些sku之間是具有關聯購買規則的，可以指導商家之後進行組合購買等活動。第三個c5.0演算法（決策樹），它的意義就是判定用戶行為變化的，即用戶到底希不希望在你這里購買等行為做決策，通過概率演算法最終給出你預測，當然准確率就要看你原始數據的量度是否夠寬，時間跨度是否夠長了。這其中當然還有很多其他演算法，根據你到底想要什麼樣的行為變化來分析。希望能幫到你。

㈣ 雙11電商大戰，如何做好網站數據分析

2018雙十一，天貓2000多億；京東1500多億，巨大的成交額驚呆了一眾大小商家。發展到第十年的雙十一已不單單是中國的購物狂歡節，而是全球性的銷售購物狂歡節。今年雙十一，不僅涌進了大量外國品牌，不少外國人們更是直接參與了這場全球性的購物運動中，開啟了買買買模式。數據顯示俄羅斯人消費額達到3295萬美元，緊隨此後的有烏克蘭、以色列、美國等。

藉助雙十一，商家不僅網羅大量國內剁手族，更是新增了大量外海剁手族，大大擴大品牌知名度，增加銷售額。但是面對越來越復雜的網售數據，如何高效利用數據信息增加以後的銷售額？

這就不得不藉助直觀高效智能數據可視化分析工具——OurwayBI V2.0。

舉個例子，某網店的訂單分析報表是這樣做的：

OurwayBI V2.0網站訪問行為分析

數據分析是個復雜的、耗費腦力時間的，需要數據人員投入大量精力，講究時效性的一份工具。在當下這種數據爆發、轉化異常高速的時代，唯有藉助高效直觀的智能數據可視化分析工具才能及時完整地掌握數據信息，及時完成數據轉化。

隨著世界互聯網大會、進博會的完美推進，中國更多地參與全球經濟，更多的外資企業進入中國，參與競爭。無論是線上線下銷售、實體經濟生產銷售等，無一不受來自全球的經濟考驗，一再被擱置的大數據分析已迫在眉睫。

直觀高效智能數據可視化工具（OurwayBI），能幫助企業直觀分析展示數據，在最短時間內最快獲取數據信息，找出最優數據轉化的工具。