电商行业的GMV指标拆解思路

最新推荐文章于 2025-05-09 14:12:41 发布
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MECE原则验证
流量维度（UV） × 效率维度（转化率） × 价值维度（客单价） × 频次维度（人均频次）
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电商流水的3大策略：流量、转化率、客单价
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DA-GMV拆分
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数据异动类问题分析-GMV下降
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面试题 I 28道数据分析师经典面试题！
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超长干货！最全数据指标分析！
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数据指标拆解（一）社区团购--美团优选
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GMV下滑归因分析-基于pest模型
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GMV下滑归因分析01 | 课题02 | 分析维度1.客观原因2.主观原因3.外界因素03 | 分析方法1.对比分析2.RFM模型3.场-货-人模型4.pest模型 01 | 课题 问题： 某电商APP上个月的GMV（成交总额）下降了20%，请你分析一下情况和原因。 这里我们只从宏观层面简单分析下，因为没有具体的数据支撑，只能结合模型与分析思路做一个大致的头脑风暴。 02 | 分析维度 1.客观原因 ELT工程师数据入库过程中，是否存在数据遗漏问题 是否因为网络延迟问题，部分交易数据未入库 sql抓取语法
数据指标体系：从设计到落地
03-11
指标拆解与分析 - **目的**: 通过将核心指标逐步拆解为多个子指标，帮助企业更细致地理解每个环节的表现。 - **步骤**: - 将核心指标分解为多个组成部分。 - 对每个组成部分进行进一步细化。 - 确定影响每个子...
九大数据分析方法：指标拆解法
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来源：码工小熊 作者：小熊妹今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过：周期性分析法结构分析法矩阵分析法这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。小伙伴们肯定会问：那如果...
数据分析的基础套路与实战（一）——业务拆解框架
adorehuge的博客
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数据分析基础套路与实战 本文简单介绍一下基于spss与python实现数据分析的基本流程及其相应的统计原理。 数据分析的基本流程 确定数据分析的目标与分析框架； 数据采集； 数据的清洗； 数据预处理； 根据业务需求建模分析； 完善数据分析报告； 确定数据分析的目标与框架 1、如何高效的拆解业务需求，确定数据分析目标 2、数据分析的常用业务框架有哪些 数据采集 1、如何在明晰业务需求的基础上，提炼重点采集对象 2、数据采集的常用渠道与方法 数据清洗 1、总览概况 2、清洗无效数据 数据预处理 1、处理缺失
数据挖掘导论 复习一（介绍+数据预处理方法+定性归纳）
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数据挖掘过程和步骤 问题定义 数据采集 数据预处理 （数据清洗：数据缺失点补充、离群点异常点检测、重复数据监测等） 集成： 变换：数据类型变换(离散、连续）、标准化（z_score）、映射（0-1）， 规约：独热编码、ordinal） 建立模型 评估和解释 知识应用 关联算法 Apriori算法 回归算法 线性回归 逻辑回归 分类算法 逻辑回归二分类 softmax多分类 SVM算法：寻找支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔 基于决策树：ID3 算法、C4.5 算法（信息增益率）、C5.0算法
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【Kay】电商数据分析指标拆解
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Q：电商数据分析指标万能套路？（销售额GMV下降20%） 首先下降25%肯定是不正常的。我会先确认统计口径没有发生变化，以及统计数据的准确性。如果数据确认无误的话： 一、考虑外部因素： 经典的PEST分析：政策，经济，社会面，技术面 二、考虑内部因素： （环比下降：首先要剔除掉某些活动的影响。比如正常情况下每年8月份的GMV是900亿，但是因为公司今年8月份突然举办了一个大型营销活动，造成GMV上涨，进而使得下月GMV下降，应该剔除） 同比下降： 接下来用人货场分析： 人这个角度 先拆分，.
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