聚类分析在市场细分中的应用
聚类分析在市场细分中的应用案例分析
聚类分析在市场细分中的应用案例分析市场细分是市场营销中的关键战略之一，通过将市场划分为不同的细分市场，企业可以更加准确地满足不同消费者的需求，提供个性化的产品和服务。
而聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，可以在市场细分过程中发挥重要作用，帮助企业实现更精确的市场细分。
在本文中，我们将通过分析一个真实的案例来探讨聚类分析在市场细分中的应用。
该案例涉及到一家汽车制造商，该公司希望根据消费者的购车偏好将市场细分为不同的群体，以便更好地定位和营销其产品。
首先，为了进行聚类分析，我们需要收集大量的消费者数据。
在这个案例中，我们采集了来自不同地区的1000名消费者的数据，包括他们的年龄、性别、收入、家庭人口数量、购车目的和首选汽车品牌等信息。
这些数据将被用作聚类分析的输入。
接下来，我们使用聚类算法对收集到的数据进行分析。
在这个案例中，我们选择了k-means聚类算法来进行分析。
该算法将数据分为预定义数量的簇，每个簇之间的差异最小化。
我们选择了5个簇来表示不同的消费者群体。
通过聚类分析，我们将消费者分为了5个不同的簇。
下面是每个簇的特征描述：1. 簇1：该簇包括了年龄较大、收入较高的消费者群体，他们的购车目的主要是追求舒适性和品牌形象，在购车时更倾向于选购豪华品牌的汽车。
2. 簇2：该簇包括了年轻人群，他们的收入相对较低，购车目的主要是为了实用和经济，他们更倾向于购买价格相对较低且经济燃油的汽车。
3. 簇3：该簇包括了家庭人口较多的消费者群体，他们的购车目的主要是为了家庭出行，他们更倾向于购买多功能、空间较大的SUV或MPV类型的汽车。
4. 簇4：该簇包括了对环保和可持续性较为关注的消费者群体，他们更倾向于购买电动汽车或混合动力汽车。
5. 簇5：该簇包括了喜欢运动和驾驶激情的消费者群体，他们的购车目的主要是追求驾驶的乐趣和速度，他们更倾向于购买跑车或运动型汽车。
通过对聚类结果的分析，汽车制造商可以更好地了解不同消费者群体的需求和偏好。
聚类分析在现实中的应用
聚类分析在现实中的应用聚类分析是一种常用的机器学习方法，可以将类似的数据点归为一类。
通过找到数据点之间的相似性和相互关系，聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式和隐藏的结构。
在现实生活中，聚类分析有着广泛的应用。
1.市场细分：聚类分析可以帮助企业将顾客划分为不同的市场细分。
通过分析顾客的消费行为、偏好和特征，企业可以了解不同市场细分的需求和特点，并根据这些特点制定有针对性的市场营销策略。
2.人群分类：聚类分析可以帮助社会科学家和市场调研人员将人群划分为不同的分类。
比如，在城市规划中，可以将居民按照收入、职业和居住区域等因素进行聚类，以了解不同人群的需求和生活方式，从而为城市规划提供参考。
3.图像分析：聚类分析可以用于图像处理和分析中，帮助识别和分类图像。
通过对图像中的像素进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，从而实现目标检测、图像识别和图像分析等应用。
5.医学诊断：聚类分析可以用于医学领域，帮助医生对疾病进行分类和诊断。
通过对患者的病历、症状和生理指标等进行聚类分析，可以帮助医生了解不同疾病之间的关系，从而提供更准确的诊断和治疗建议。
6.推荐系统：聚类分析可以用于推荐系统中，帮助推荐个性化的产品或服务。
通过将用户划分为不同的群体或兴趣类别，可以根据用户的消费行为和偏好进行推荐，提高推荐系统的准确性和用户满意度。
7.网络安全：聚类分析可以用于网络安全领域，帮助识别和防止恶意活动。
通过对网络流量和日志数据进行聚类分析，可以发现异常行为和潜在威胁，并及时采取相应的安全措施。
8.交通流分析：聚类分析可以帮助交通规划者和城市管理者分析交通流量和拥堵情况。
通过对交通数据进行聚类分析，可以了解交通流量的分布和变化趋势，从而优化交通网络和改善交通状况。
总之，聚类分析在现实生活中有着广泛的应用。
无论是市场调研、社会科学研究还是医学诊断等领域，聚类分析都可以帮助我们发现数据中的模式和结构，提取有价值的信息，从而辅助决策和解决实际问题。
聚类分析在市场细分中的应用研究
聚类分析在市场细分中的应用研究市场细分是市场营销中至关重要的一环，它能够帮助企业更好地了解客户需求并为其提供个性化的产品和服务。
然而，对于市场细分的准确性和精细化程度的要求越来越高，传统的市场细分方法已经无法满足当前复杂多变的市场环境。
因此，聚类分析作为一种有效的数据分析方法，在市场细分中得到了广泛的应用和研究。
聚类分析是一种无监督的机器学习方法，其基本思想是根据样本之间的相似性将其划分为不同的群组。
在市场细分中，聚类分析可以通过对市场中的顾客进行分类，将相似的顾客归为一组，从而帮助企业深入了解市场的细分情况。
聚类分析在市场细分中的应用主要分为以下几个方面：首先，聚类分析可以帮助企业识别潜在的市场细分。
通过对消费者的行为、兴趣、偏好等数据进行聚类分析，企业可以发现潜在的市场细分群体，并确定其特征和需求。
例如，一家零售企业可以通过聚类分析发现一个特定年龄段的消费者群体对某一种产品具有较高的偏好，从而针对这一群体开展有针对性的营销活动。
其次，聚类分析能够帮助企业深入了解市场细分的特征和差异。
通过对不同市场细分群体进行聚类分析，企业可以发现它们在行为、偏好等方面的差异，从而制定更具针对性的市场策略。
例如，一个酒店集团可以利用聚类分析来发现不同市场细分群体对于房间设施、价格等方面的需求差异，然后针对性地进行产品定位和市场推广。
再次，聚类分析可以帮助企业发现共同的消费特征和购买模式。
通过对消费者进行聚类分析，企业可以发现不同市场细分群体在购买行为方面的共同特征和模式，从而帮助企业了解消费者需求的动态变化。
例如，一个电商平台可以通过聚类分析发现某一市场细分群体在特定节日或活动期间的购买模式和消费偏好，进而进行有针对性的促销活动。
最后，聚类分析还可以帮助企业进行产品定位和差异化竞争。
通过对市场细分群体进行聚类分析，企业可以发现潜在竞争对手的特点和差异，从而制定差异化竞争策略并进行定位。
例如，一家汽车制造商可以通过聚类分析了解潜在顾客对于汽车品牌、功能等方面的需求差异，进而进行产品定位和市场推广。
聚类算法的常见应用场景解析(Ⅱ)
聚类算法的常见应用场景解析一、简介聚类算法是一种常见的机器学习算法，它通过对数据进行分组，使得组内的数据相似度较高，组间的数据相似度较低。
在实际应用中，聚类算法有着广泛的应用场景，本文将对聚类算法的常见应用进行解析。
二、市场营销在市场营销领域，聚类算法被广泛应用于客户细分。
通过对客户的消费行为、偏好等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的群体，从而针对不同群体的特点和需求，制定相应的营销策略，提高营销效率和客户满意度。
例如，一家电商企业可以利用聚类算法将客户分为价格敏感型、品牌忠诚型、促销活动型等不同类型的客户群体，从而有针对性地进行促销活动和营销策略的制定。
三、医学领域在医学领域，聚类算法常被用于疾病诊断和研究。
通过对患者的临床数据、生化指标等进行聚类分析，可以将患者分为不同的疾病类型或病情严重程度等级，有助于医生对患者进行个性化治疗方案的制定。
此外，聚类算法还可以用于研究疾病的潜在病因、发病机制等，有助于科学家深入了解疾病的特点和规律，为疾病的预防和治疗提供重要的参考。
四、社交网络分析在互联网时代，社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部分，聚类算法在社交网络分析中也发挥着重要作用。
通过对用户的社交关系、行为特征等数据进行聚类分析，可以发现不同群体的社交行为模式和趋势，为社交网络平台的运营和管理提供决策支持。
例如，一个社交网络平台可以利用聚类算法将用户分为日常生活型、职业型、兴趣爱好型等不同类型的用户群体，从而有针对性地推荐内容、广告等，提升用户体验和平台价值。
五、图像分析在图像处理领域，聚类算法也有着广泛的应用。
通过对图像中的像素数据进行聚类分析，可以将图像分割为不同的区域或对象，有助于图像内容的识别和理解。
例如，一幅卫星遥感图像可以利用聚类算法将地表分割为不同的地物类型，如水体、植被、建筑等，有助于地质勘测、资源调查等应用。
六、金融风控在金融领域，聚类算法被广泛应用于风险管理和信用评估。
聚类分析在市场细分中的应用
聚类分析在市场细分中的应用市场细分是现代市场营销中一项重要的策略，它通过将消费者细分为不同的群体，以满足不同群体的需求。
聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，可以有效地在市场细分中发挥作用。
本文将探讨聚类分析在市场细分中的应用，并以实际案例来进一步说明。
一、引言市场细分是指根据消费者的不同特征和需求将市场划分为不同的细分市场。
通过将消费者划分为不同的群体，企业可以更好地理解消费者需求，针对性地开展产品开发、市场推广和服务提供等工作。
聚类分析是一种无监督学习算法，可以根据消费者的属性和行为，将其划分为具有相似特征的群体。
在市场细分中，聚类分析可以帮助企业更好地了解消费者群体，为企业决策提供支持。
二、聚类分析在市场细分中的方法聚类分析是一种常见的市场细分方法，它通过对消费者的属性和行为进行分析，将其划分为具有相似特征的群体。
常用的聚类方法包括层次聚类分析、K均值聚类和密度聚类等。
这些方法可以对消费者进行细分，并生成可视化的结果，帮助企业发现潜在的市场细分机会。
三、聚类分析在市场细分中的案例为了更好地理解聚类分析在市场细分中的应用，下面以一个电子产品企业为例来进行说明。
该企业希望了解不同消费者群体的购买偏好，以便进行有效的市场细分和产品开发。
首先，该企业收集了大量的消费者数据，包括消费者的年龄、性别、收入、购买频率和购买渠道等信息。
然后，利用聚类分析的方法对这些数据进行处理，将消费者划分为不同的群体。
通过对结果的分析，企业可以发现不同群体的特征和购买偏好。
在该案例中，经过聚类分析，企业将消费者划分为三个群体：年轻群体、中年群体和老年群体。
年轻群体主要关注科技感和时尚性，他们更偏好购买最新的电子产品；中年群体则注重性价比和实用性，他们更倾向于购买功能全面且价格适中的产品；老年群体注重产品的易用性和服务的质量，他们更偏好购买知名品牌的产品。
根据对不同群体的认知，该企业可以有针对性地进行市场细分和产品开发。
例如，针对年轻群体，企业可以推出更具时尚感和科技感的产品，并通过社交媒体等渠道进行推广；针对中年群体，企业可以开发价格适中且功能全面的产品，并在消费者喜好的购买渠道开展促销活动；针对老年群体，企业可以提供更好的售后服务、产品使用指导和保修政策等。
聚类分析在产品市场细分中的应用
聚类分析在产品市场细分中的应用随着市场竞争的加剧，企业需要更加准确地了解消费者的需求和行为，以便提供个性化的产品和服务。
在产品市场细分中，聚类分析是一种有力的工具，可以帮助企业将大量的数据分类、归纳，并找出潜在的市场细分，从而更好地满足不同消费者的需求。
聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是根据样本之间的相似性进行分组。
在产品市场细分中，聚类分析通过对消费者进行分类，帮助企业发现不同的消费者群体，并了解他们的特征和偏好。
这些群体可以根据消费者的年龄、性别、收入水平、购买偏好等因素进行划分，从而为企业提供针对性的市场营销策略。
首先，聚类分析可以帮助企业识别主要的消费者群体。
通过对市场数据进行聚类分析，企业可以发现共享相似特征和行为模式的消费者群体。
例如，在一个食品市场中，聚类分析可以将消费者分成健康追求者、便捷快餐族、高端美食家等不同的群体。
这些消费者群体的需求和偏好有所不同，企业可以根据这些差异，针对每个群体开发具有差异化竞争优势的产品和服务。
其次，聚类分析可以帮助企业了解消费者群体的特征和行为。
通过分析每个消费者群体的特征，企业可以深入了解他们的消费习惯、购买力、品牌忠诚度等因素。
这种洞察力有助于企业定位自身产品在不同消费者群体中的竞争地位，并制定相应的市场营销策略。
例如，对于年轻人群体，企业可以推出更加创新、时尚和价格亲民的产品，而对于高收入群体，企业可以提供更加奢华和品质保证的产品。
同时，聚类分析还可以帮助企业发现新的市场细分机会。
在一个成熟市场中，竞争已经非常激烈，企业很难找到新的增长点。
通过聚类分析，企业可以发现一些潜在的细分市场，这些市场可能还没有得到充分开发，具有较高的增长性。
例如，在电子产品市场中，聚类分析可以发现大尺寸电视的潜在购买者群体，从而为企业提供开发大屏幕电视产品线的机会。
然而，聚类分析在产品市场细分中的应用也存在一些挑战。
首先，聚类分析结果的可靠性取决于数据的质量和完整性。
聚类分析应用案例
聚类分析应用案例
简介
聚类分析是一种无监督研究方法，旨在将数据样本划分为具有相似特征的群组或类别。
在许多领域中，聚类分析被广泛应用于数据分析、模式识别和信息检索等任务。
本文将介绍聚类分析在实际应用中的一些案例。
零售行业中的市场细分
零售行业需要了解其客户群体的特征以制定有效的营销策略。
通过聚类分析，可以将顾客细分为不同的群组，例如消费惯相似的群体、购买力相近的群体等。
基于这些细分结果，零售商可以有针对性地开展宣传活动、提供个性化服务，从而提高市场竞争力。
医疗领域中的疾病分类
在医疗领域，聚类分析可以用于疾病分类和诊断。
通过对患者的症状、体征和病史等信息进行聚类，可以将患者群体划分为具有相似疾病特征的子群。
这有助于医生进行更精确的诊断和制定个性化的治疗方案。
社交媒体分析中的用户群体划分
在社交媒体分析中，聚类分析可用于划分用户群体，了解不同用户的兴趣、行为模式和需求。
以这些群体为基础，企业可以更好地理解目标用户，并设计出更精准的推广活动和产品策略。
金融领域中的风险管理
在金融领域，聚类分析可以用于风险管理。
通过对客户的财务信息、投资偏好和风险承受能力等进行聚类，可以将客户划分为不同的风险群体。
这可以帮助金融机构识别高风险客户，并采取相应的风险控制措施。
总结
聚类分析是一种强大而灵活的数据分析工具，在各个领域都有广泛的应用。
本文介绍了其在零售行业、医疗领域、社交媒体分析和金融领域中的应用案例。
聚类分析可以帮助我们理解数据的内在结构、找到相似的群体，并基于这些群体进行个性化的决策和策略制定。
聚类分析在市场细分中的应用
聚类分析在市场细分中的应用市场细分是现代市场营销中的重要环节，它帮助企业将潜在消费者划分为不同群体，以便更好地满足他们的需求并制定针对性的营销策略。
在市场细分中，聚类分析是一种常用的方法，它可以帮助企业发现潜在的市场细分群体，并了解他们的特点和需求。
本文将探讨聚类分析在市场细分中的应用，以及其对企业营销策略的影响。
首先，聚类分析可以帮助企业发现市场中的不同消费者群体。
通过聚类分析，企业可以对大量的消费者数据进行分类，找出具有相似购买习惯和行为特征的消费者群体。
这些群体可能包括年龄、性别、收入、地域等方面的相似群体，也可能是对某种产品或服务有相似需求的群体。
通过发现这些群体，企业可以更准确地了解市场需求，制定更精准的商品定位和营销策略。
其次，聚类分析可以帮助企业深入了解市场细分群体的特点和需求。
通过对每个聚类群体进行细致的分析，企业可以了解他们的购买意愿、购买动机、购买周期等方面的信息。
这些信息可以为企业提供宝贵的市场洞察，帮助企业定制更精准的产品设计、定价策略和促销活动。
例如，某企业通过聚类分析发现，在年轻女性群体中有一部分人对环保产品非常关注，企业可以针对这一群体推出环保产品，并进行相关的宣传和促销活动，以吸引更多的目标消费者。
此外，聚类分析还可以帮助企业发现新的市场机会。
通过对市场细分群体的分析，企业可能会发现一些被忽视但具有潜力的市场细分群体。
这些群体可能由于特殊的需求、偏好或者其他因素而被忽视，但它们可能对某种产品或服务有强烈的需求。
通过聚类分析，企业可以发现这些市场机会，并加以开发和利用。
例如，在健康、有机食品领域，某企业通过聚类分析发现，在中高收入群体中有一部分人对有机食品有着较高需求，企业可以利用这一机会扩展自己的市场份额。
然而，聚类分析在市场细分中也存在一些挑战和限制。
首先，聚类分析需要使用大量的数据进行计算和分析，而部分企业可能无法获得或存储足够的消费者数据。
其次，聚类分析结果的准确性和实用性取决于所选取的变量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
聚类分析在市场细分中的应用
市场细分研究方法论
市场细分的含义市场细分（market segmentation）是指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异，把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。
每一个消费者群就是一个细分市场，每一个细分市场都是具有类似.
市场细分的含义
市场细分（market segmentation）是指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异，把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。
每一个消费者群就是一个细分市场，每一个细分市场都是具有类似需求倾向的消费者构成的群体。
市场细分的程序
调查阶段
分析阶段
细分阶段
细分消费者市场的基础
地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形
人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层
心理细分：社会阶层、生活方式、个性
行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度。
市场细分研究的应用价值
谁是购买者和谁是潜在购买者？
市场细分根据消费者对不同产品的不同偏好分析，从而确定对于特定产品，那些人是最主要的购买者和那些人有最可能成为购买者。
提供的产品是否满足了消费者的需求？
市场细分首先了解不同消费群体的不同偏好，从而相应挖掘出哪些偏好是您产品能满足的？同时，在产品定位后您可以确定哪些营销手段是最为吸引消费者。
如何巩固原有市场或占领新的市场？
通过市场细分可以了解到哪些同类产品或替代品是自身产品的最主要的竞争产品和哪些市场最易进入。
营销策略是否需要调整？
在销售量没有发生显著变化的情况下，目标消费群体的结构正在发生的变化需要企业及时了解和调整策略。
市场细分是最好的解决方法之一。
如何根据目标消费群体的需要进行产品开发？
细分市场还有利于掌握潜在市场的需求，不断开发新产品，开拓新市场。
市场细分的步骤
选定产品市场范围。
公司应明确自己在某行业中的产品市场范围，并以此作为制定市场开拓战略的依据。
列举潜在顾客的需求。
可从地理、人口、心理等方面列出影响产品市场需求和顾客购买行为的各项变数。
分析潜在顾客的不同需求。
公司应对不同的潜在顾客进行抽样调查，并对所列出的需求变数进行评价，了解顾客的共同需求。
制定相应的营销策略。
调查、分析、评估各细分市场，最终确定可进入的细分市场，并制定相应的营销策略。
细分原则
市场细分必须足够大并且是有利可图的
商家必须有足够的能力照顾到该（这些）目标
细分市场必须是可以识别的
细分市场必须是能够接触到的
不同的细分市场对营销组合应该有不同的反应，否则就没必要去做区分
细分市场应该具有合理的一致性，即其中的成员应该尽可能相似的行为方式
其大小而言，各细分市场应该是稳定的
细分市场不应该主要被竞争者占领，以免我们的产品遭到失败。
细分原则
聚类分析的主要步骤
聚类分析的主要步骤1.数据预处理，2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，3.聚类或分组，4.评估输出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征
电子商务网站如何进行数据分析？
一般来说，电子商务网站数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。
我们先来说说流量来源分析。
企业电子商务网站要想在网上接到生意，流量是保证。
但是流量的获得是需要成本的，如何降低流量成本就成为了企业电子
一般来说，电子商务网站数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。
我们先来说说流量来源分析。
企业电子商务网站要想在网上接到生意，流量是保证。
但是流量的获得是需要成本的，如何降低流量成本就成为了企业电子商务网站运营的很重要的一部分。
其中流量来源分析可谓是重中之重，主要是要明白：你的用户都是从那些网站来的，哪些网站的给你带来更多的订单、哪些网站的流量是真实的，哪些是虚假等。
流量分析一般包括以下内容：
搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。
如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。
网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。
一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。
网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。
如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。
推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。
一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。
其次是流量效率分析
流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：
到达率：到达率是指广告从点击到网站landing page的比例。
一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。
这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。
PV/IP比：一般来说，有效的流量，网站内容比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV。
如果PV/IP 比能达到3以上的话，一般说明流量比较真实，网站内容也不错。
但是如果低于3的话，并不代表流量不真实，也可能是网站本身的问题。
如果PV/IP过高的话，也可能有问题，比如人力重复刷新等，要谨慎对待。
订单转化率：这个是最最核心的数据了，没有订单转化率，其他一切都是免谈！
站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下：
页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。
参照最终的销售比例，优胜劣汰，用以调整销售结构。
场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。
比如说，首页到达了10000用户，各页面数据分别是10000-8000-5000-1000-50-5，购物车到订单提交页的相差比较大，大概就能看出来是购物车出了问题，需要改进。
频道流量排名：各个频道流量的排名，主要用来考虑产品组织的问题。
站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。
用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。
突然的
大比例的离开网站，往往预示这问题的存在。
最后是用户特征分析：
用户停留时间：这个放在用户特征分析里有些牵强。
而且目前监控用户停留时间的方式是：用户到达时间-用户离开时间，但是用户什么时候离开很难准确判断，这种数据仅作参考，一般停留时间越长网站粘性越好。
如果用户停留时间超过1个小时，基本就是假流量，或者打开网页忘记关了。
新老用户比例：老用户比例越高，证明用户忠诚度不错。
但是还要考虑绝对量，不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。
用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。
这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。
电子商务网站的基本数据分析就是以上这些，作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题，进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。
这些都是电子商务很重要的基础工作。