Ⅰ 一，雙十一購物節的數據分析，下圖的數據中可以得到哪些信息
解：（1）①5，三．② 答：2011年5月至6月用電量的月增長率是65%．（2）設6月至7月用電量月增長率為 ，則5月至6月用電量月增長率是 ．由題意得 化簡得 解得 ， （不合題意，捨去）∴ （千瓦時）答：預計小芳家今年6月份的用電量是180千瓦時． （1）①直接觀察條形統計圖中的數據可得用電量最小月，用電量最大的季度；②用6月比5月增加的用電量再除以5月的用電量即得5月至6月用電量的月增長率；（2）根據5月至6月及6月至7月增長率關系以及5月份的用電量7月份的用電量可列出一元二次方程即可求出5月至6月的用電量增長率，從而可以求出6月份的用電量。
Ⅱ 雙十一期間每日的拼多多數據怎麼看
雙11期間，每日的拼多多的數據怎麼看？那你就要登錄你的拼多多的網站上去看呢，你到底是在哪裡買了什麼東西呀？
Ⅲ 如何查看店鋪去年雙11數據
以淘寶為來例，方法如源下：
1、直接在主頁裡面，選擇賣家中心進入。
Ⅳ 如何統計分析雙十一天貓數據
首先說一個眾所周知的數據：2017年雙十一天貓成交額1682億。
數據來源：網路整理
涉及工具：BDP個人版、微輿情、微指數、wordart
Ⅳ 從天貓，淘寶雙11的數據來看，可以總結出什麼結論
如果你只是對比了幾家，是不能以偏概全得出什麼結論的，建議網路 我的電商歷史圖庫 去裡面了解更多的天貓淘寶點歷年的活動數據再總結，希望我的回答可以幫到你，可以的話麻煩採納一下我的答案，謝謝。
Ⅵ 2015雙十一購物節的數據分析，下圖的數據中可以得到哪些信息
沒有看到圖呀
Ⅶ 雙11電商大戰，如何做好網站數據分析
2018雙十一，天貓2000多億；京東多億，巨大的成交額驚呆了一眾大小商家。發展到第十年的雙十一已不單單是中國的購物狂歡節，而是全球性的銷售購物狂歡節。今年雙十一，不僅涌進了大量外國品牌，不少外國人們更是直接參與了這場全球性的購物運動中，開啟了買買買模式。數據顯示俄羅斯人消費額達到3295萬美元，緊隨此後的有烏克蘭、以色列、美國等。
藉助雙十一，商家不僅網羅大量國內剁手族，更是新增了大量外海剁手族，大大擴大品牌知名度，增加銷售額。但是面對越來越復雜的網售數據，如何高效利用數據信息增加以後的銷售額？
這就不得不藉助直觀高效智能數據可視化分析工具——OurwayBI V2.0。
舉個例子，某網店的訂單分析報表是這樣做的：
OurwayBI V2.0網站訪問行為分析
數據分析是個復雜的、耗費腦力時間的，需要數據人員投入大量精力，講究時效性的一份工具。在當下這種數據爆發、轉化異常高速的時代，唯有藉助高效直觀的智能數據可視化分析工具才能及時完整地掌握數據信息，及時完成數據轉化。
隨著世界互聯網大會、進博會的完美推進，中國更多地參與全球經濟，更多的外資企業進入中國，參與競爭。無論是線上線下銷售、實體經濟生產銷售等，無一不受來自全球的經濟考驗，一再被擱置的大數據分析已迫在眉睫。
直觀高效智能數據可視化工具（OurwayBI），能幫助企業直觀分析展示數據，在最短時間內最快獲取數據信息，找出最優數據轉化的工具。
Ⅷ 雙十一是怎麼樣體現多樣的大數據
根據每個人搜索東西的不同 來推薦產品
Ⅸ 根據近幾年雙十一的銷售數據，分析近幾年消費者網購行為的變化字越多越好！
首先對於銷售抄數據的分析我們通襲常運用模型軟體來加工原始數據，獲取對未來營銷具有指導意義的規律。第一個k-means（聚類），可以將什麼樣的用戶買了什麼類型的商品進行分類，同時指導我們以後備貨，當然這些數據必須是最原始的且時間跨度要長。第二個apriori（關聯規則演算法），可以將用戶在哪些已購的商品類型中建立強弱規則，也就是告訴商家你的哪些類商品或那些sku之間是具有關聯購買規則的，可以指導商家之後進行組合購買等活動。第三個c5.0演算法（決策樹），它的意義就是判定用戶行為變化的，即用戶到底希不希望在你這里購買等行為做決策，通過概率演算法最終給出你預測，當然准確率就要看你原始數據的量度是否夠寬，時間跨度是否夠長了。這其中當然還有很多其他演算法，根據你到底想要什麼樣的行為變化來分析。希望能幫到你。