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文档简介

主讲教师：刘巧曼江苏经贸职业技术学院商务数据分析基础结构分析构成分析分组分析矩阵分析010203构成分析类似于对整体数据的拆解，帮助我们从更细的角度去观察数据。比如中国的人口，等同于各省份的人口之和，那么我们既可以看哪个省份人口最多，也可以进一步看哪个省份人口占比最多，通过这两个指标，就可以知道哪一个省份是人口大省。从数据分析的角度，比率通常是一个比绝对值更好的指标，我们在构成分析中，也建议通过占比来看数据。构成分析构成分析反应了部分和整体之间的关系，比如：某省份人口占全国总人口的占比某项支出占总成本的占比男性和女性的比例差异等构成分析构成分析反应了部分和整体之间的关系，比如：某省份人口占全国总人口的占比某项支出占总成本的占比男性和女性的比例差异等用柱状图强调对比分组分析分组分析法是在分组的基础上，对现象的内部结构或现象之间的依存关系从定性或定量的角度做进一步分析研究，以便寻找事物发展的规律，正确的分析问题和解决问题。

分组分析法的概念根据分组分析法作用的不同，分为结构分组分析法和相关关系分组分析法。分组分析法的类别分组分析法遵循的原则分组分析不同平台的用户分组分组分析在天猫平台，27个用户里面14个用户的消费金额达到了总体的80%，他们被分到了高消费组，即52%的用户为高消费组在JD平台，20个用户的12个用户的消费金额达到了80%，他们被分到了高消费组，即60%的用户为高消费组

那么如果公司想要在平台推广高度的产品，可以从JD开始，因为根据样本，JD的高消费用户的占比高于天猫。矩阵分析矩阵分析是一个简单实用的方法，我们常常说看问题要看不同的角度，那么矩阵分析通过横竖两个角度来帮助企业多维看待问题。想象一下这个场景，企业需要决定聚焦资源，淘汰部分产品，那么怎么通过矩阵分析来筛选呢？

从企业的角度来讲，资源永远是有限的，通过淘汰部分商品来保持资源的相对优势是一个必要的手段，问题就转化成了我们淘汰什么样的商品呢？在我们这个案例里面，我们尝试着给一个简单的定义：我们需要淘汰的商品是销量不高，同时增长又缓慢的商品。矩阵分析我们看待商品的维度是：销量增长率我们的目的：找到销量不高，同时增长又缓慢的商品

销量不高增长缓慢矩阵分析销量不高增长缓慢在图上画出增长率和销量的平均值线，这样，我们就有了四个象限，我们把目光放到第三象限上，因为这里的商品销量小，增长慢，这些商品是：商品N，商品H，商品K和商品L。这四个商品是待进一步调查，是否需要淘汰的。当然，如果需要淘汰更多的

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