越境ECのデータ分析方法

1. データの前処理とグラフィック表示

データの前処理は、データの分類またはグループ化の前に実行する必要がある処理であり、データのレビュー、スクリーニング、および並べ替えなどを含みます。データレビューとは、完全性と正確性の2つの側面からエラーがないかをレビューすることです。データのスクリーニングとは、研究課題に応じて必要な特定の種類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の並べ替えとグラフィックの方法は数値データにも適用できますが、ヒストグラム、幹葉図、箱ひげ図、折れ線グラフなど、数値データには特定の並べ替えとグラフィックの方法がいくつかあります。 。 グラフ、散布図、バブル チャート、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。

2. 主成分分析

国境を越えた電子商取引プラットフォーム（東南アジアのLazadaなど）のオンライン評判評価のマルチ指標総合評価または分析の過程で、このような矛盾に遭遇することがよくあります。まず、計算と分析をもたらす多くの指標があります。問題。 不便; 2 つ目は、複数の指標間の相関関係であり、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です。

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。

一般に、主成分分析によって得られる主成分は、元の変数と次の基本的な関係を持っています: 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主成分は元の変数の数よりもはるかに少ない。元の変数情報のほとんどが失われます; ④主成分は互いに相関しません。

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。 深い人々 に研究作業をリードします。 私の国の越境電子商取引企業は、この方法を財務分析に広く導入することができ、事業経営者やオンライン投資家は、越境電子商取引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することができます。企業の発展と変化を判断し、オンライン取引の意思決定のための情報サポートを提供します。