从0开始学电商数据分析-12

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大家好，我是零一。今天继续分享数据分析的四个任务。这一篇给大家介绍第四个任务-探索关系。

我们先讲一讲聚类。

上一篇的探索关系，很多朋友反映说非常有趣，这一篇，聚类分析也是相当有趣的。

聚类分析简称聚类，俗话说物以类聚，人以群分，聚类就是划分子类的过程。算法上面多用k-means和k-medoids，当然，大家可以跳过这些算法的过程，用程序来完成即可。

说简单一点，通过聚类，可以将我们的数据进行分类，并且描述每个类的特征。

聚类应用非常广泛，包括在电商领域的应用也是多不胜数。比如

（1）对客户数据进行聚类分析得到多个客户群组，并且得到各个群组的特征，这可以帮助我们发现客户的共性和差异性；

（2）竞争对手数据进行聚类分析得到多个对手群组和各自的特征，这一样可以让我们找到对手们的共性和差异性；

（3）对行业数据进行聚类分析得到多个行业群组和各自的特征，这个可以来发现不同行业之间的共性和差异性

（4）对销售数据进行聚类分析（比如以其中的地域聚类），可以告诉我们那些地域之间的共性和差异性

不难发现，我举的4个例子都是在发现共性和差异性。对的！我们了解了这些信息，可以指导我们的运营决策，对不同群组制定不同的策略。

下图是对地域数据做的聚类分析，得到的一个谱系图，我们从上往下看，首先是分成两大类

广东，天津，浙江，北京和上海这五个省市为一类，其余的多省为一类。

再往下看又分成了四大类，西藏作为单独一个分类，广东也作为单独的一个分类，天津和浙江为一类，北京和上海为一类。

从上往下，越分越细。红色的边框把多个省市划分成5个分类。一般没必要分得太细，这个数据目测是分成了20个细分的分类，除非是确实是需要细分到很细的时候，才需要看最低层的分类。

当我们知道天津和浙江聚为一类的时候，他们必然存在共性，才会聚在一起。当我们知道天津-浙江类和北京-上海类，作为两个不同的群组聚集，它们之间肯定是存在某种差异。

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下面，我们用上篇共享的数据，跟大家一起探讨聚类，和寻找他们的共性和差异性。

先处理下缺失值，选择清除数据里面的离群值

中间要选择需要处理的字段，选择好后，进入以下界面，也一样下一步即可

选择删除包含离群点的行（因为这里数据量不少，可以删了）

一般情况下，我们都避免直接修改源数据，需要新建一个变量或者空间或者工作表来存放处理过后的数据。这里选择复制到新的工作表就可以了。

数据处理好后，就可以进行聚类分析了。在数据挖掘套件里面直接选择聚类分析即可。

选择需要的数据进入模型里面

点击参数，然后就会看到下图这个对话框，可以手动输入数字来更改聚类算法，可以看到微软提供的聚类算法有4种，分别是可变的EM，固定的EM，可变的K-means跟固定K-means（EM是最大期望算法，K-means是K平均值算法，可变的是可以伸缩调整的，固定的就是固定不可调整的）

这里我输入4，选择固定的K-means算法

下图是选择测试集的比例，默认是30%。【测试集】是数据挖掘特有的名词，数据挖掘里头将数据集一分为二，大头的部分用来训练建立模型，称之为【训练集】，小的部分就用来测试模型，称之为【测试集】。这是数据挖掘和统计学最大的差异之一。统计学是通过统计方法来验证模型是否可靠，而数据挖掘技术是利用测试集来验证模型的可靠性。一般用于预测模型，聚类分析其实可以不用测试集，可以把数值改为0。但我就不改了。就用随机抽取出来的70%的数据来建立模型。

完成后，就会进入模型浏览界面，我们看到共有划分了7个，这有点儿多，我们可以在选择输入列的时候指定分类的数量，刚才我们是选了自动检测来着。

线粗代表两个分类之间的关系的强度，越粗关系越强。分类的颜色代表密度，颜色越是深蓝代表这个分类的数据个数越多。那非常明显，系统把大部分的数据归入分类1里头了。

下面是分类的剖面图，每个分类对应的指标范围在这里一览无遗。

简单解读一下上面这个分类情况

【分类1】包含2768个数据，最鲜明的是30天成交量偏大，价格偏低的这一个群组，是中低端爆款类

【分类2】只有246个数据，这个群组比较失败，发货分丶服务分丶好评率都偏低，销量偏低，价格偏高一点，典型就是卖货不卖服务类

【分类3】只有187个，集中在广东深圳，DSR很好，评价很好，价格很高，但退款率也很高，应该是高端市场的卖家，标准的价格高，服务好，但不知为何退款率也高，可能是买家收到了，觉得不划算吧，这一类是高端类，但产品或品牌的价值感可能没有做好。

【分类4】只有65个，也是DSR超好，价格中档，产品的价值完美体现，退款率不错，同样集中在广东深圳，是中档性价比类。

【分类5】只有61个，这个群组很惨，集中在浙江金华（估计是义乌），价格超低，DSR超烂，好评率很惨，是低端烂货类

【分类6】和【分类7】规模很小，就不解读了。以上解读仅供参考。一般分个4-5个群组就差不多了，如果数据量确实大，可以考虑分细一些。

每一个分类都可以单独提取出这个分类下的数据的。

下图是分类的一些特征，每个特征的概率情况

下图是分类间的差异性，通过对比可以发现，分类1多是天猫，非分类1的多是C店。

下面我着重看下分类3和分类4的区别，因为分类3败在退款率上面，而分类四就解决了这个问题

我大致上看出来了，分类3的服务（DSR,退款速度）没有分类4的做得好，但分类4的价格又要比分类3低，并且包邮。那作为消费者，肯定选个价格中肯，服务又好的店家。而且分类4的销量还不低，有少部分是心店，我对心店的印象就是心店的服务一般要比大店的要好。

以上就是对这儿聚类分析结果的简单解读，具体的，亲们实操一下吧。

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下面说说分类。

聚类和分类，从语义来讲，看似很像，但有一点重要的差异。分类是指定了我们要分析的列（维度），然后通过决策树算法（默认方法是用贝叶斯分类器），来告诉我们，影响这个目标的维度有哪些。下面我们看下过程。

选择要分析的列，我这里选择的是30天销量，看下会影响销量的是什么因子。

下图是结果，告诉我们，收藏很重要！收藏跟销量有很强的关系。同样第一张图是决策树，一样有分组的作用。

决策树一般用来分析影响客户下单或者流失的因子有哪些。有兴趣的朋友可以自己倒腾一下。试下会有哪些意外的收获。

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下面，告诉大家测试集的使用方法。

选择准确性图表

选择模型，一般用于预测模型，刚才的决策树是属于预测模型，而聚类就不属于，因此聚类的模型不可用于准确性图表。

选择要预测的区间，我选择的是30天成交大于122的情况

我们之前保留的测试集，就在这里出现了，默认会选择测试集来验证准确性。

在上图点了完成后，就会得到这样的一个结果（部分截图），会有一个指标，“分类 30天成交”模型提升144.11%，这个数值越大代表模型的准确性越高。但我一般看下面的ROC图。

蓝色代表没有模型的结果，红色代表理想的结果。而绿色代表我们测试得到的结果。

绿色的线越接近红色的就代表越好，一般情况下，只要不要太接近蓝色的线（或者低于蓝色的线），就好了。如果接近蓝色的线或者在蓝色线下面，那就不如不用模型了，此时这个模型就没什么存在的意义，如果硬要用那就只是为了做模型玩玩而已了。

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