楼主: Data-零一
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[CDA数据分析师学习之路] 从0开始学电商数据分析-10 [推广有奖]

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嗨!大家好!我是零一!今天继续分享数据分析的四个任务。


上次跟大家介绍的预测,并没有深入讨论,以后有时间,我在整理一个实例系列的文章,跟大家深入讨论这些技术。今天讲第二个任务,异常检测。异常检测也叫孤立点检测,或离群点检测。


如我前文所说,我们天天监控店铺数据,目的就是为了发现异常并及时预警,如果一切正常,那咱们就啥事儿都没有。万一有异常数据出现,那我们就要做进一步的分析,找出导致异常的罪魁祸首。


异常检测,操作和观测起来异常简单,用箱线图或者散点图即可。


大家看下图,是某行业按销量排名前4004个宝贝的价格散点图。非常明显,有一个孤立点,居然卖12W+。

1.png

当我们发现这种孤立点的时候,必须要考虑的是:


1、这个数据是否有误?

2、如果数据无误,是什么原因?


辨别是否有误,就需要调出源数据进行检查。这个相当简单,只要做核对,以及根据逻辑和常理来判别即可。但也有无法判定的情况。


我们先说第一个情况。如果我们判断是数据出错,而我们又无法拿到正确的数据,此时我们就需要对这个异常值进行处理。


异常值(数据有误的情况下)处理的方法:

1、更正。2、删除。3、替换。


下面是通过生e经下载下来的数据,共有325行数据。

2.png

对成交量、销售额、高质宝贝数分别作出散点图(我是做演示说明,不要再跟我纠结这个数据准不准等问题了)

3.png

4.png

销售额这里明显有一个孤立点。如果我们不处理这个孤立点的话,可能会影响我们后续的分析结果。

5.png

可以直接定位到这个点的位置,在散点图看一下,是在第77个点,那马上就可以定位到excel的第78行。

6.png

经过筛选,可以直接拿出毛衣这组数据。

7.png

(为什么散点图是第77个点,而excel中是第78行?这个问题其实之前一直有人问我。但如果阅读到这一篇,还不能独立思考这个问题的话,那请先回过头去看前面的7篇)


经过和生e经的数据对比,这个数据没有错,生e经上面就是这个数据。但是根据逻辑和常识,可以立马判定这个数据是个错误值。


“为什么能立马判定这个是错误值?”如果不明白的话还是自己想啊,哈哈。


确定这个数据是个错误值后,我们也无法更正这个数据了。那要如何处理这个数据呢?已经无法更正了,就剩余两个方法:1、删除。2、替换。


删除的话,这里不适用。一删就少了一个月的数据了。那这里就用替换。


怎么替换?那方法就多的去了。最简单的方法是用平均值替换法,平均值替换也有多种技巧。


方法1、取这个值的前后两个数据的平均值,也就是(935086015+894448225)/2=914767120,用这个数字来替换,就要比之前的靠谱多了。


方法2、先剔除错误行,然后算出平均售价,用平均售价乘以错误行的成交量即可。算得173*5292179=915546967


理论上面来讲应该是方法2比较准确一点。我就用方法2替换这个错误值。替换后的散点图如下。

8.png

异常值就不见了,我们就可以对这组数据做分析了。

================================================================

这里介绍下数据挖掘套件的功能,数据准备——清除数据——离群值


这个功能也是为了避免数据有误,导致分析结果偏离的问题。


一般操作中,拿到数据,都必须要分析下是否有孤立点,因为孤立点不处理就会影响我们的分析结果。

9.png

可以选择是要对那一列数据做离群值处理

10.png

设定阈值,我们可以通过拖动下面的指示条或者手动输入阈值的方式,来指定

11.png

效果如下,被划线填充的部分就是我们界定的孤立点。这部分数据将会被处理

12.png

选择处理方法。这个就根据业务场景来确定的。如果可以删就删,不能删,就可以指定范围更改,或者用平均值。

13.png

这个就更加方便一点,方法也可以给我们选择。一般操作中在数据样本少的时候一般是不能删除的,只有数据样本大的时候才可以考虑删除。


===================================================================


另一种情况,如果这个孤立点不是错误值呢?也就是数据无误,那这个时候,我们就要深入分析了。


看下面这个案例吧!虽然特别简单,但可以表达清楚即可。


某店的销售额,每天记录下来,通过观察即可发现(如果是淘宝,数据魔方,生e经等工具都有这个数据的,在网上就可以看到)


发现18号销售额突然下降。依然是先判别是否错误值。判别无误。

14.png

数据无错的情况下,我们要找原因(这个案例真心太简单,将就着吧)

第一步是分解指标,找到关键指标。

15.png

通过分解销售额=客单价X转化率X访客数


这时,我们需要检查的就是这三个指标。


客单价目测没有问题。

16.png

转化率非常明显,在18号有一个最小值。

17.png

访客数在8号居然是有升无减。。那锁定转化率的问题。

18.png

事情还没完。。我们接着分解转化率。

19.png

最终只要细细看下这些转化率指标即可。当然也可以想办法把指标分得更细,再观察。余下的事情就留给读者思考和实践吧。我也到点了。


这一篇我介绍得很简单,大家也不要被我误导了。其实异常检测,不仅仅能做这么简单的事情,很多我们熟知的功能其实就用的异常检测。比如:


1、站长通过日志中的孤立点,发现入侵者

2、老师通过IQ测试分析孤立点,发现天才or白痴

3、气象站人员通过孤立点,发现灾害or极端天气

4、淘宝or银行or电信,发现欺诈or异常行为

等等。




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西门高 发表于 2017-7-21 15:39:07 |只看作者 |坛友微信交流群
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22ll22 发表于 2017-7-21 23:41:48 |只看作者 |坛友微信交流群
感谢提供这么好的文章!

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zichuang 发表于 2018-8-12 21:42:18 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
Data-零一 发表于 2017-7-21 10:58
嗨!大家好!我是零一!今天继续分享数据分析的四个任务。
上次跟大家介绍的预测,并没有深入讨论,以后有 ...
非常感谢

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蛋炒饭108 发表于 2018-8-18 17:35:34 |只看作者 |坛友微信交流群
很好!谢谢!

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wangyong8935 在职认证  发表于 2018-10-5 12:48:11 |只看作者 |坛友微信交流群
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