一、データの前処理とグラフィック表示

越境ECデータの前処理とは、データのレビュー、選別、選別など、データを分類・グループ化する前に行うべき処理です。 越境ECデータ審査とは、完全性と正確性の両面から誤りがないか審査することです。 越境ECのデータ スクリーニングとは、リサーチ クエスチョンに従って特定のタイプのデータを見つけることです。 データの並べ替えとは、明らかな傾向を見つけたり、問題を解決する手がかりを見つけたりするために、データを特定の順序で並べることを指します。 データを前処理した後、必要に応じて分類またはグループ化できます。 カテゴリデータの場合、度数分布表、棒グラフ、パレート図、円グラフ、リング チャートを使用してグラフ表示できます。 カテゴリデータのグラフ表示方法は順序データにも適用でき、累積度数分布表や累積分布グラフなどを用いて順序データを表示することもできます。 同様に、カテゴリ データと順序データを整理してグラフ化する方法は数値データにも適用できますが、数値データを整理してグラフ化する特定の方法があります。 ヒストグラム、幹葉図、箱ひげ図、折れ線グラフ、散布図、バブル プロット、レーダー チャートなど、これらの方法はカテゴリ データや順序データには適していません。越境ecサイト、越境ec店を開く、ラザダ運営、海外ecサイト、lazada出店方法についてもっと知りたい方はこちらのサイトをフォローしてください。

二、主成分分析

在类似跨境电商平台（比如东南亚商城来赞达）在线信誉评价这种多指标综合评越境EC（東南アジアのラザダなど）のオンライン評判評価など、複数の指標を総合的に評価または分析する過程で、このような矛盾に遭遇することがよくあります。まず、多くの指標があり、計算に不便をもたらします。 2 つ目は、複数の指標間の相関関係です。これにより、指標によって提供される全体的な情報が重複し、簡潔な法則を描くことが困難になります。

主成分分析とは、次元削減の考え方を用いて、失われる情報が少ないことを前提に、複数の指標を複数の総合指標に変換する多変量統計手法です。 変換によって生成された包括的な指標は通常主成分と呼ばれ、各主成分は元の変数の線形結合であり、主成分は互いに相関していないため、主成分は元の変数よりもいくつかの利点があります。 。 このように、複雑な問題を研究する場合、多くの情報を失うことなく少数の主成分のみを考慮することができるため、主要な矛盾を把握しやすくなり、物事の内部変数間の規則性を明らかにし、同時に単純化することができます。問題を解決し、分析の効率を向上させます。

主成分分析によって得られる主成分と元の変数の基本的な関係は次のとおりです: ①各主成分は元の変数の線形結合である; ②主成分の数は元の変数の数よりもはるかに少ない; ③主成分はほとんど元の変数情報が保持されていること ④主成分同士が相関していないこと。

主成分分析を通じて、物事の複雑な関係からいくつかの主成分を見つけることができ、大量の統計データを定量分析に効果的に使用して、変数間の内部関係を明らかにし、物事の特性について深いインスピレーションを得ることができますとその開発法則。 研究作業を深めます。 越境EC企業は、この方法を財務分析に広く導入できるため、経営者やオンライン投資家は、越境EC環境におけるオンライン企業の運営状況と財務状況を正確かつ客観的に評価できます。企業の発展と変化を判断し、オンライン取引決定のための情報サ