数据清洗实例（数据清洗实例图）

本篇目录：

1、基于RFM模型的用户分类及精细化运营(附实例)2、R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测3、数据分析完整流程实例有哪些4、电商销售数据分析案例(Oracle)

基于RFM模型的用户分类及精细化运营(附实例)

如上面的RFM模型所示，因为有三个变量，所以要使用三维坐标系进行展示，X轴表示Recency，Y 轴表示Frequency，Z轴表示Monetary，坐标系的8个象限分别表示8类用户。 现在，让我们讨论如何解释RFM细分，以了解这些用户的行为，并提出一些有效的营销策略。

RFM模型研究客户价值情况，最终将客户分成8个不同的类别（8种用户类型）。

上图是数林BI中建立的一个关于销售客户可视化的BI分析模型，用户可以借此模板掌握公司不同类型客户的情况，从而判断销售客户的价值，并有针对的采取不同的运营举措。

还有一种说法是用户分群，它是以 用户属性(用户身上的某一类标签，比如：喜欢在地铁上看书的用户)为中心 进行划分，1个用户可能会同时拥有多个属性。 用户分层的本质是一种以用户和特征、用户行为等为中心对用户进行细分的精细化运营。

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。

离职率分析报告范文篇1 调查目的、对象及方法 调查目的 为了更加清楚全面的的了解员工离职的原因，从而找到合适的解决方法提高公司员工的满意度和幸福度，使他们为公司创造更大的价值。

\x0d\x0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。

建模需要数据分析如下。Excel：隶属于office三件套之一，其内置函数很多，它可以很简单的进行数据分析，绘制出一些基本图表，像一般散点图、数据预处理都是通过Excel来完成的。

预测误差RMSE为 612069 ，表示误差率为 612069 / mean(testData $ sales) = 612069/ 1567 = 35 ％ ，这很好。本章介绍了线性回归的基础，并提供了R中用于计算简单和多个线性回归模型的实例。

数据分析完整流程实例有哪些

1、在进行数据采集前，需要明确采集的目标是什么，需要采集哪些数据。比如，如果是进行用户行为分析，就需要采集用户的访问记录、点击行为、购买行为等数据。

2、我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确 分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议 。做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。

3、单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数；两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜；多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图。

4、一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、提出建议推动落地 做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。

电商销售数据分析案例(Oracle)

数据来源于Kaggle的电商数据集 The UCI Machine Learning Repository ，英国在线零售商在2010年12月1日到2011年12月9日的在线销售数据，该电商公司主要以销售各类礼品为主，多数客户都是批发商。

另一部分是通过“专业excel报表”解决某网站数据分析报告效率低下的问题。

对于卷烟销售电子商务系统来说，它不但需要额外的存储和计算能力，更需要要求极高的安全性及身份认证，因为其中存储着整个卷烟销售网络的客户资料、销售数据，一旦遭到破坏，势必影响整个上海卷烟市场的正常运作。

商品品类+销售表现(额、量、价)，按商品品类( 衬衫、 T 恤等)对第三季度销售商品进行分类汇总的，同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计，并且为了便于分析， 三个指标都加上了同期数据供参考。

到此，以上就是小编对于数据清洗实例图的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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