电商用户大数据分析与挖掘
电子商务平台的大数据分析与挖掘
电子商务平台的大数据分析与挖掘随着互联网的普及与应用，电子商务平台成为了现代商业运营中不可或缺的一部分。
电子商务平台作为一个高度信息化的商业模式，其所积累的大量消费者、商品、交易等基础数据极为庞杂，如果不利用先进的数据挖掘与分析技术，无法快速发现其中蕴含的潜在消费群体的需求、消费行为的规律等，也无法实现高效的商业运营与发展。
因此，电子商务平台的大数据分析与挖掘成为了商家及消费者需求的切入口，促使电子商务平台朝向精细化的方向发展。
一、电子商务平台大数据分析1.电子商务平台大数据源电子商务平台的大数据一般包括消费者、商家、商品、交易等数据来源。
其中，消费者数据主要包括个人信息、消费行为、购买偏好等；商家数据主要包括商家类型、商品品牌、企业规模等；商品数据主要包括商品类型、售卖价格、商品评价等；交易数据主要包括交易类型、付款方式、交易量等。
这些庞杂的基础数据是电子商务平台实现大数据分析的重要基础。
2.电子商务平台大数据分析的方法电商平台的大数据分析方法通常包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，其中数据挖掘是其核心。
数据挖掘是指从庞杂的数据中挖掘信息，形成知识的一种技术或工具，它应用于电子商务平台大数据中，可以提供广阔的商业应用前景。
3.电子商务平台大数据分析的应用（1）商品推荐：通过对消费者历史购买记录、浏览行为和评分等数据进行分析，开发推荐系统，为用户推荐最感兴趣的商品，从而提升销售量；（2）价格管理：通过分析竞争对手的价格、销售量、用户评价，制定动态定价策略，进一步提高商品的卖点；（3）客户管理：通过对消费者数据信息进行分析，挖掘出重要消费者群体，提供个性化服务，增强客户黏性，打造社群；（4）营销策略：通过分析各类数据信息，制定营销策略，提升销售效率，促进消费者购买欲望，增加销售额。
二、电子商务平台大数据挖掘1.电子商务平台大数据挖掘的方法数据挖掘是电子商务平台中的数据分析基础，能够帮助商家更好地了解消费者需求，初步分析潜在消费群诉求与反应程度，也能为商家制定优化产品和服务的方案提供参考依据。
基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究
技术平台基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究陈娥祥（福州工商学院，福建 福州 350715）摘 要：随着社会经济水平的不断提高和互联网时代的不断发展，全球数据逐渐呈现出大规模增长的趋势，为了满足海量数据处理需求，大数据挖掘与分析技术应运而生。
Hadoop的出现和应用不仅能科学、高效地处理海量数据，还能可视化展现海量数据最终处理结果，为电商企业的健康、可持续发展提供重要的数据参考和支持。
基于以上情况，以福州地区美容行业的电商系统为例，在介绍相关理论与技术的基础上分析了数据挖掘算法，从系统的整体设计、数据准备、数据挖掘分析三个方面入手，研究了电商大数据挖掘系统的设计，从实验环境、实验数据准备和实验结果分析三方面入手，探讨了系统可视化实现与效果。
希望通过这次深度分析与研究，对公司的运营决策提供有力帮助，为电商平台各方参与者、相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。
关键词：Hadoop；电商大数据；挖掘分析；可视化技术随着社交媒体的不断发展，企业处理数据的途径日益增加、规模日益扩大，并形成了海量的数据流。
在这样的背景下，我国逐渐进入了大数据时代，大数据的生成速度呈现出指数爆炸形式，加上数据在处理的过程中无法分解为常用的数据库，这无疑增加了企业访问和处理数据的难度。
目前，在我国电商行业的迅猛发展下，数据规模递增，为了实现对消费者购买行为相关数据的深入、全面挖掘，进一步提高电商企业的销售业绩，在Hadoop框架的应用背景下，加大对大数据挖掘与分析技术的科学应用，实现数据挖掘技术与电商平台的有效融合，是相关领域技术人员必须思考和解决的问题。
1 相关理论与技术研究1.1 Hadoop平台相关技术研究Hadoop作为一种开源编程框架，被广泛应用于Apache基础项目中。
该框架的编写语言主要以Java语言为主，能够为海量数据集的分布处理提供重要支持。
同时，在部署的过程中，使用的服务器购买价格普遍较低，缩小了物力成本，这样一来，作为开发人员就可以投入较低的成本，实现Hadoop集群搭建，极大地提高了开发效率和效果。
大数据分析与数据挖掘在电子商务中的应用
大数据分析与数据挖掘在电子商务中的应用随着互联网技术的发展和普及，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个越来越竞争激烈的市场中，企业需要更加高效地利用大量的数据来做出更明智的决策和更有效的营销策略。
因此，大数据分析和数据挖掘成为了电子商务领域中非常重要的工具。
一、大数据分析在电子商务中的应用大数据分析是指从大规模数据集中提取和分析数据，以发现有用的信息和模式。
大数据分析可以帮助企业更好地了解自己的客户、市场和业务运营情况，从而更好地做出决策和制定策略。
下面是大数据分析在电子商务中的一些应用：1. 客户行为分析客户行为分析是指对客户的购买行为、访问记录、搜索记录、点击量等数据进行分析，以确定客户的兴趣、偏好和需求。
企业可以通过分析客户行为数据，了解客户需求的主要特点和趋势，并基于这些信息来开展销售和营销活动。
例如，一些电商平台利用大数据分析技术，分析用户搜索和购买记录，为用户提供更加个性化的推荐商品和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2. 业务运营分析电子商务平台经营业务需要不断地优化和提升。
通过大数据分析技术，企业可以深入了解自身的业务运营情况，找到提高经营效率和优化成本的方法和策略。
例如，基于大数据分析的精细化管理模型可以帮助企业监控库存、订单和用户信息，优化供应链管理过程，减少库存积压和缺货现象，并提高运营效率和利润率。
二、数据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘是指从大量数据中自动探索有价值的模式或规律。
与大数据分析不同，数据挖掘强调的是对大数据中的隐藏特征进行发现和利用。
下面是数据挖掘在电子商务中的一些应用：1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业分析市场趋势和客户需求，找到最有效的营销策略。
例如，对商品销售数据进行分析，可以找到最受欢迎的商品类别、销售季节和促销策略，从而制定更加精准的促销活动。
2. 客户分类数据挖掘可以帮助企业对客户进行分类，根据不同的需求和兴趣，制定不同的营销策略。
例如，基于大数据分析和数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，并根据群体的消费习惯、收入水平和地理位置等信息，提供相应的优惠、服务和建议。
电商平台的大数据分析与运营策略分享
电商平台的大数据分析与运营策略分享【导语】随着网络技术的不断进步，电商平台正成为新零售时代的中心。
而在这个数字世界里，大数据分析与运营策略将成为电商市场的关键。
本文将分享一些电商平台的大数据分析与运营策略，希望对您有所启发。
一、什么是电商平台的大数据分析在电商平台上，大数据分析是指运用大数据技术和方法对电商平台上的海量数据进行分析和挖掘，以提取关键信息、洞察消费者需求和市场趋势、支持运营决策和营销策略优化的过程。
具体来说，电商平台的大数据分析可以包括以下几个方面：1.用户数据分析。
从每个用户的浏览、收藏、购买和评价等行为数据中挖掘出用户的兴趣偏好、消费行为和购物习惯等信息，以便更好地为用户提供个性化的产品、服务和推送。
2.商品数据分析。
从商品的销售、评价、退货等数据中挖掘商品的市场需求和趋势、价格弹性、竞争分析和品类热点等信息，以支持商品运营和库存管理。
3.流量数据分析。
从流量来源、流量量、转化率等数据中挖掘流量趋势、入口分析、引流效果和流量成本等信息，以优化流量运营和营销策略。
二、如何运用大数据分析提升电商平台运营1.精细化用户画像用户画像是指对用户行为和属性进行分析和梳理，抽象出一组典型的用户特征和行为画像，并分析这些画像的离群点和矛盾点。
通过大数据分析技术，电商平台可以更精准地进行用户画像，进而为不同画像群体提供个性化的服务和营销策略。
比如，对于喜欢运动、健康和美容的女性用户，电商平台可以通过大数据分析技术发现她们的消费习惯和购物偏好，推荐相应的商品和促销活动，提升用户购物体验和忠诚度。
2.优化个性化推荐个性化推荐是指通过大数据分析技术，将用户画像和商品画像进行匹配，为用户推荐符合其个性化需求的商品和服务。
个性化推荐不仅可以提高用户购买转化率和留存率，而且可以提高用户购买频率和客单价。
比如，电商平台可以根据用户购买历史、浏览行为和搜索关键词等数据，自动向用户推荐符合其兴趣和需求的商品和促销活动，提升用户购物体验和满意度。
电子商务平台中的大数据分析与应用
电子商务平台中的大数据分析与应用随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务平台已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
在越来越激烈的市场竞争中，大数据分析与应用已经成为了电子商务平台中的重要策略之一。
本文将从以下几个方面探讨电子商务平台中的大数据分析与应用。
一、什么是大数据分析？大数据分析是指利用先进的技术和算法，在海量数据中提取出有价值的信息的过程。
在电子商务平台中，通过对用户的浏览记录、购买记录、评价数据等大量信息进行分析，可以获得用户的需求和偏好，提高平台的运营效率和用户满意度。
二、大数据分析在电子商务平台中的应用1. 个性化推荐电子商务平台在处理用户订单和购买历史时，可以收集用户的一些数据，如购买商品的种类和数量、评价等等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，平台可以了解到用户的购买偏好，从而进行个性化推荐。
比如，当你在电商平台搜索一件商品时，平台可能会为你推荐一些与你之前购买的商品相似或相关的商品，这样可以大大提高购物的便利性和准确性。
2. 营销优化通过对用户的购买习惯和偏好进行分析，电子商务平台可以制定更精准的营销策略。
例如，对于一些活跃用户，平台可以定期发送促销信息，吸引用户在平台进行购物。
同时，基于用户购买历史数据，还可以为用户推荐一些相关的商品或服务，提高用户满意度并促进消费。
3. 价格优化在电子商务平台中，价格是一个非常重要的因素。
通过对市场行情、用户需求等因素进行分析，平台可以制定更合理的价格策略，提升商家的利润和用户的购买体验。
例如，通过对用户评价数据进行分析，平台可以了解到一个产品的市场接受度，从而调整价格，找到最合适的价格点。
三、电子商务平台中大数据分析的发展趋势1. 深度学习技术在应用中的推广深度学习技术是目前最热门的技术之一，其在图像处理、自然语言处理、语音识别等领域都取得了不错的成果。
在电子商务平台中，基于深度学习技术的个性化推荐算法以及对用户情感的分析等方面的研究相信会越来越受到重视。
电商平台的用户研究与分析
电商平台的用户研究与分析随着互联网的不断发展，电子商务已经成为了人们购物的主要方式之一。
众多电商平台的兴起，使得消费者可以在家中轻松购买到各种商品，同时也创造了一个庞大的市场。
但是，如何在这个市场中脱颖而出，吸引足够的用户成为了电商平台必须面对的一个问题。
这就需要电商平台进行深入的用户研究和分析，以更好地满足用户的需求。
一、用户画像的细致分析电商平台要深入了解用户的需求，就必须先了解用户的个人信息、生活状态、使用习惯等等，从而制作出用户画像，对不同类别的用户进行分析。
用户画像可以是消费者的个人信息，比如年龄、性别、学历、职业等，也可以是用户的购买行为、消费习惯、资讯获取渠道等等。
在用户画像分析上，首先需要了解用户的内容偏好，分析用户更愿意浏览哪些内容，以及他们在更偏爱哪些商品类别。
这样才能为电商平台开发更出色的内容，吸引更多的顾客。
其次，对于用户的行为数据，例如用户平均消费金额、购物频率、购物时间、购买金额等等，通过统计分析，发现用户的消费行为模式，为电商平台提供更加精细的商品推荐服务。
二、用户需求的细致分析在深入分析用户画像之后，还需要分析用户的消费需求。
通过对消费者质量、信任度、安全性要求以及网站的交互流程等方面进行分析，为消费者提供更好的购物体验，提高用户的忠诚度和站群效果。
对于电商平台来说，引导用户使其离开平台的购买意愿更加模糊，对其辅助和提供商品和服务更有前景。
此外，还要满足消费者的便利性需求，比如购买后的售后处理服务、交通配送服务等。
分析用户需求是一个强大的工具。
通过历史数据的挖掘，可以找到潜在用户群体的需求变化和趋势，调整平台的发展策略和应对策略，以便尽可能地满足用户需求，提高平台的竞争力和稳定的发展。
三、用户体验的改善除了分析用户画像和需求，还需要深入了解用户体验。
用户体验是评判电商平台成功与否的关键标准，它是用户感知和内存感悟的结果，涉及到产品的交互性、视觉效果、语言表达和文化价值等多个层面。
电商平台如何利用大数据分析用户行为
电商平台如何利用大数据分析用户行为电商平台对于现代消费者来说已经变得越来越重要。
通过电商平台，我们可以随时随地购买所需物品并享受更便捷的服务。
电商平台所拥有的海量用户数据，也使得它们成为了大数据分析的热门领域之一。
利用大数据分析用户行为，对于电商平台来说，也是一种非常重要的竞争力。
1.了解用户实际需求了解用户的需求始终是电商平台的核心任务。
通过大数据分析，我们可以准确的把握用户的购买喜好和实际需求。
例如，一些电商平台通过用户的点赞、收藏等操作，进行商品推荐，提高商品的销售成功率。
在大数据分析的指导下，平台可以更好地了解用户对于商品的寻求需求并将商品推荐进行更加精准的匹配。
2.改进平台服务电商平台除了售卖商品以外，还需要提供与商品和购物相关的服务。
通过大数据分析用户行为，平台可以更好地了解用户对于购物流程，客服体验以及物流体验的认可度和满意程度。
有针对性的提供改进建议和更加便捷的服务体验是不可或缺的一个环节。
3.优化广告投放广告投放对于电商平台的收入和用户增长都是非常重要的。
通过大数据分析用户行为，平台可以了解到更多用户的兴趣爱好和购买习惯，从而进行更加精准的广告投放。
另外，大数据也可以帮助平台更好地了解广告的ROI，从而最大化投放利润和效果。
4.挖掘新的商机和市场趋势通过大数据分析用户行为，平台可以更好地把握市场趋势和消费升级。
同时，也有助于平台洞察新的商机和市场需求，并在之后的产品策划和推广方面进行优化。
大数据在此处应用能让平台更好了解用户对于品牌、新品类、新业务等方面的需求，预测未来市场发展趋势。
总结大数据分析用户行为在电商平台的应用对于运营和市场营销是至关重要的。
通过优化服务，以及洞察新市场趋势和购买习惯等方面，电商平台可以更加精准的帮助用户获取购物需求，并实现不断的经济价值和市场竞争力的提升。
大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术在当今的信息社会中，数据的崛起似乎是不可避免的趋势。
随着网络技术和计算机科学的不断发展，数据的存储、传输和分析都得到了极大的提升。
而整合、管理和分析这些数据的技术，大数据分析与挖掘技术也随之成为了一种新兴的领域，计算机科学家和数据专家们也在这个领域不断探索和创新。
什么是大数据分析与挖掘技术？大数据分析与挖掘技术是以数据为基础，通过利用计算机和数学统计的方法对海量数据进行收集、处理、分析、挖掘，将数据转化为实用信息的技术。
大数据分析和挖掘技术通常包括以下几个方面：1. 数据清洗与整合：将从各个渠道收集到的数据进行清洗、整合、去重，避免数据的重复和冗余。
2. 数据存储和管理：存储和管理海量的数据，需要利用强大的数据库和分布式存储技术，如Hadoop、MapReduce等。
3. 数据分析和挖掘：将处理好的数据进行分析和挖掘，找出其中的规律、模式和趋势，并提取出有用的信息。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式直观地展示出来，让人们更容易理解和利用分析结果。
大数据分析与挖掘技术在日常生活和各个领域应用的例子大数据分析和挖掘技术已经在生活和各个领域中得到了广泛的应用。
以下是几个例子。
1. 电商平台：各大电商平台利用大数据分析和挖掘技术，通过分析用户购买行为、商品评价等数据，精准推荐相关商品，提高用户购买率。
2. 健康管理：利用大数据分析和挖掘技术，医疗机构可以分析大量的病历、医疗信息、药品信息等数据，提供更精准的医疗服务和治疗方案。
3. 金融业：银行、证券公司、保险公司等金融机构可以利用大数据分析和挖掘技术，对客户的信用、投资偏好、风险等因素进行分析，提高风险控制能力和投资效益。
未来大数据分析与挖掘技术的前景大数据分析与挖掘技术有无限的应用前景。
未来，随着各种传感器设备和物联网的普及，大数据的实时处理和分析也将变得越来越重要。
而在人工智能和深度学习的发展下，大数据分析和挖掘技术将进一步提高分析预测的准确度和效率。
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1%
0%
201309 201310 201311 201312 201401 201402 201403 201404
店铺年活跃客户数与回头客概览
年滚动回头客比例 5% 5% 4% 4% 3% 3% 2% 2% 1% 1% 0%
x万
14Leabharlann 年滚动活跃客户数12
10 8 6 4
整体客户数同销售额类似，呈现一定 的稳定增长态势； 相比而言，老客户的客单价高于新客 户。 但是目前的整体现状仍需改进。
2
0
201308 201309 201310 201311 201312 201401 201402 201403 201404
**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308
1.2.2 月趋势
从销售额的趋势来看，波动非常大，中间竟然出现几个月非常低的销售情况，如2013年的1、2、6、 7、8月份。需引起高度重视。 去年下半年以来整体情况还不错。
新老客户数占比
100% 90% 80% 70% 60%
从客户数可以明显的看出，老客 户的贡献人均贡献大于新客户的 人均贡献值。
50% 40% 30% 20% 10% 0%
老客户 新客户
2.1 客户属性 2.1.1 地域 2.1.2 地址—职业
2.2 客户消费行为 2.2.1 RFM 2.2.2 购物时间分析 2.2.3 商品分析
二、客户特征
2.1.1 地域
2.1.2 地址—职业
地址-职业回购情况：
2.2.1 RFM：F&M
新客户复购分析：R
新客户复购分析：首次客单价
首次客单价在100元以下的属于低价值客户，复购率低于4%右，占比总客户数的40%；
首次客单价在100~200元的属于中价值客户，复购率也低于4%，占比约为57%； 首次客单价大于200元的可以归类为高价值客户，复购率略高，占比约为3%；
电商用户数据分析与挖掘
说明
分析： 分析店铺的整体运营状况； 分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异； • 客户属性特征分析 客户消费行为分析 • 目的： 为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状； 了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据； 提供个性化的实施建议；
剔除批发商：购买次数大于
50次
2015/12/3
3.如何实施？ 2.客户特征表现？ 1.整体现状？
个性化实施方案
客户属性特征 消费行为特征
购物体验 深入客户关系管理
2015/12/3
1.1 购物体验 DSR评分 1.2 深入客户关系管理 1.2.1 年滚动趋势 1.2.2 月滚动趋势
2.2.2 购物时间分析
地域—时点：
东北 辽宁省 吉林省 0 0.6% 0.4% 1 0.2% 0.1% 2 1.1% 1.3% 3 1.8% 2.5% 4 0.3% 0.4% 5 0.1% 0.1% 6 0.5% 0.3% 7 0.6% 0.6% 8 0.8% 0.7% 9 1.7% 1.3% 10 16.1% 11.8% 11 5.1% 3.9% 12 3.7% 3.2% 13 3.5% 2.9% 14 6.5% 7.4% 15 13.0% 16.8% 16 4.3% 4.0% 17 2.2% 1.6% 18 2.4% 2.3% 19 3.4% 3.0% 20 4.3% 3.3% 21 9.0% 10.0% 22 10.3% 11.5% 23 8.5% 10.5% 黑龙江省 0.3% 0.1% 1.3% 2.1% 0.5% 0.2% 0.6% 1.1% 0.9% 1.7% 13.5% 4.2% 3.3% 3.1% 7.8% 15.7% 4.1% 2.3% 3.0% 3.4% 3.4% 8.9% 10.0% 8.3% 北京 1.1% 0.6% 1.2% 1.6% 0.3% 0.1% 0.1% 0.6% 0.6% 1.7% 15.7% 5.1% 4.0% 4.0% 7.7% 12.3% 4.1% 3.3% 2.0% 2.8% 3.4% 8.2% 10.3% 9.3% 天津 0.6% 0.2% 1.5% 2.4% 0.6% 0.1% 0.2% 0.6% 0.4% 1.1% 12.1% 4.3% 3.1% 2.9% 7.9% 17.1% 4.4% 2.0% 1.8% 2.3% 2.5% 9.4% 12.3% 10.2% 华北 河北省 0.7% 0.4% 0.9% 1.5% 0.4% 0.1% 0.3% 1.0% 0.7% 1.5% 17.8% 6.1% 4.3% 4.4% 6.7% 12.0% 4.3% 2.7% 2.5% 3.5% 4.2% 7.9% 9.0% 7.3% 华东 山西省 内蒙古自治 上海 山东省 江苏省 安徽省 江西省 0.6% 1.0% 1.2% 0.7% 1.0% 0.8% 0.9% 0.2% 0.3% 0.4% 0.3% 0.3% 0.2% 0.3% 1.0% 0.3% 1.4% 0.7% 0.8% 1.0% 1.2% 1.6% 0.3% 1.5% 1.0% 0.6% 1.4% 1.6% 0.4% 0.2% 0.2% 0.3% 0.2% 0.2% 0.3% 0.1% 0.2% 0.1% 0.1% 0.2% 0.1% 0.2% 0.2% 0.4% 0.4% 0.4% 0.5% 0.2% 0.4% 0.7% 0.8% 0.6% 1.0% 0.9% 0.7% 0.8% 0.6% 0.7% 0.7% 0.9% 1.0% 0.6% 0.7% 1.4% 1.6% 1.1% 1.5% 1.7% 1.5% 1.3% 14.2% 17.5% 16.1% 22.2% 21.8% 19.3% 17.2% 5.1% 5.1% 5.1% 7.0% 6.5% 6.0% 6.0% 3.9% 4.2% 4.6% 4.2% 5.6% 5.6% 4.3% 3.8% 3.6% 4.5% 5.0% 4.8% 5.0% 4.4% 7.0% 8.9% 6.6% 6.3% 6.2% 6.5% 7.0% 14.8% 19.5% 12.4% 9.5% 8.7% 11.6% 11.6% 4.8% 5.9% 4.5% 5.0% 4.1% 4.5% 4.6% 3.1% 3.5% 2.6% 3.4% 3.1% 2.9% 3.1% 2.6% 2.9% 2.3% 2.7% 2.9% 2.4% 2.5% 2.8% 3.6% 3.3% 3.7% 4.0% 3.0% 3.2% 3.9% 4.7% 3.8% 4.6% 4.7% 4.0% 4.0% 8.9% 5.9% 8.2% 6.9% 7.4% 7.8% 8.1% 9.8% 5.4% 9.6% 7.2% 7.3% 7.9% 8.2% 8.6% 3.6% 8.9% 5.3% 5.5% 6.8% 8.0% 浙江省 0.9% 0.3% 0.7% 0.8% 0.2% 0.1% 0.5% 0.9% 0.8% 1.5% 22.7% 7.2% 6.2% 5.4% 6.3% 8.3% 4.2% 2.8% 2.8% 4.2% 5.0% 7.1% 6.3% 4.8% 福建省 1.5% 0.6% 1.3% 1.3% 0.3% 0.1% 0.2% 0.6% 0.7% 1.2% 17.0% 6.5% 4.7% 4.5% 6.6% 11.6% 4.6% 3.0% 2.4% 3.0% 4.1% 7.1% 9.2% 8.2% 湖北省 1.3% 0.3% 0.8% 1.2% 0.3% 0.1% 0.3% 0.6% 0.7% 1.4% 19.5% 6.9% 5.1% 4.8% 6.4% 9.1% 4.8% 3.3% 3.0% 3.5% 4.1% 7.4% 7.9% 7.1% 华中 湖南省 1.2% 0.5% 1.0% 1.2% 0.2% 0.1% 0.3% 0.5% 0.8% 1.3% 18.8% 7.5% 5.0% 5.2% 6.2% 10.8% 4.5% 3.2% 3.0% 3.4% 4.2% 7.4% 7.9% 6.1% 河南省 0.9% 0.2% 1.0% 1.0% 0.2% 0.0% 0.2% 0.7% 0.7% 1.5% 21.6% 7.3% 4.4% 5.1% 6.8% 9.6% 4.6% 3.7% 2.6% 3.0% 4.2% 7.2% 7.2% 6.2% 华南 西南 西北 广东省 广西壮族自 海南省 重庆 四川省 贵州省 云南省 西藏自治区 陕西省 甘肃省 宁夏回族自 新疆维吾尔 青海省 2.3% 1.8% 3.0% 1.0% 1.3% 2.0% 1.2% 0.1% 0.7% 1.3% 0.9% 4.8% 0.3% 0.8% 0.5% 1.4% 0.5% 0.4% 0.7% 0.4% 0.2% 0.3% 0.1% 0.4% 1.6% 0.2% 0.9% 1.8% 0.5% 1.5% 1.1% 0.7% 1.0% 0.5% 1.5% 0.3% 0.1% 0.3% 0.4% 0.8% 1.9% 0.0% 1.9% 1.1% 0.3% 1.5% 0.6% 1.6% 0.4% 0.5% 0.3% 0.5% 0.3% 0.5% 0.0% 0.3% 0.2% 0.2% 0.4% 0.4% 0.3% 0.2% 0.4% 0.2% 0.4% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.1% 0.1% 0.2% 0.2% 0.2% 0.2% 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.6% 0.5% 0.7% 0.4% 0.5% 0.6% 0.4% 0.0% 0.4% 0.3% 0.4% 0.1% 0.0% 0.7% 0.5% 0.2% 0.4% 0.6% 0.5% 0.5% 0.1% 0.6% 0.3% 0.4% 0.3% 0.3% 1.3% 1.0% 1.1% 1.0% 1.4% 1.2% 1.3% 0.2% 1.5% 1.5% 1.0% 0.6% 0.3% 17.2% 12.9% 18.2% 13.1% 16.4% 15.1% 16.8% 1.8% 13.6% 14.7% 10.7% 17.6% 5.8% 7.6% 5.6% 9.1% 5.1% 7.1% 6.2% 6.6% 0.8% 6.1% 7.1% 5.3% 9.8% 2.4% 5.4% 3.7% 7.1% 3.9% 4.9% 5.1% 4.4% 1.0% 4.4% 3.8% 3.1% 8.2% 1.1% 5.3% 4.5% 5.2% 4.0% 5.4% 4.5% 4.5% 1.3% 4.0% 4.7% 2.8% 5.9% 1.8% 6.0% 6.6% 7.7% 6.6% 6.0% 9.3% 6.7% 18.2% 7.3% 9.5% 12.4% 5.5% 16.4% 9.2% 14.5% 9.1% 14.3% 9.6% 20.1% 14.1% 51.7% 13.5% 22.0% 34.7% 4.3% 42.9% 4.8% 4.7% 4.3% 4.1% 4.8% 5.7% 4.3% 6.8% 4.4% 6.1% 5.2% 5.0% 7.6% 3.8% 2.8% 4.3% 2.6% 3.6% 2.9% 3.1% 0.5% 3.2% 3.3% 1.7% 5.3% 1.5% 2.9% 2.1% 4.8% 2.4% 2.7% 2.2% 2.0% 0.6% 2.6% 2.6% 2.5% 4.9% 1.2% 3.2% 2.5% 2.1% 2.9% 3.6% 3.1% 2.1% 1.1% 3.3% 3.0% 1.8% 4.6% 1.6% 4.0% 2.8% 5.9% 3.5% 4.8% 4.0% 3.4% 0.7% 3.6% 3.3% 2.4% 4.0% 1.5% 6.8% 8.2% 5.7% 8.2% 8.1% 5.1% 7.3% 4.6% 8.7% 6.2% 4.3% 4.4% 4.5% 8.3% 10.2% 4.1% 11.6% 8.6% 5.9% 9.4% 4.4% 9.3% 5.2% 4.8% 5.6% 5.9% 7.5% 10.0% 5.2% 10.3% 7.5% 4.2% 8.9% 4.1% 8.8% 3.9% 4.0% 6.4% 3.6%