电子商务数据挖掘常用公式和算法

数据挖掘常⽤的⼗⼤算法 数据挖掘（英语：Data mining），⼜译为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的⼀个步骤。

数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。

数据挖掘经典算法1. C4.5：是机器学习算法中的⼀种分类决策树算法，其核⼼算法是ID3算法。

解析:C4.5算法是机器学习算法中的⼀种分类决策树算法，其核⼼算法是ID3 算法。

C4.5算法继承了ID3算法的长处。

并在下⾯⼏⽅⾯对ID3算法进⾏了改进：1）⽤信息增益率来选择属性，克服了⽤信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不⾜。

2）在树构造过程中进⾏剪枝；3）可以完毕对连续属性的离散化处理；4）可以对不完整数据进⾏处理。

C4.5算法有例如以下长处：产⽣的分类规则易于理解，准确率较⾼。

其缺点是：在构造树的过程中，须要对数据集进⾏多次的顺序扫描和排序，因⽽导致算法的低效。

1、机器学习中。

决策树是⼀个预測模型。

他代表的是对象属性与对象值之间的⼀种映射关系。

树中每⼀个节点表⽰某个对象，⽽每⼀个分叉路径则代表的某个可能的属性值，⽽每⼀个叶结点则相应从根节点到该叶节点所经历的路径所表⽰的对象的值。

决策树仅有单⼀输出。

若欲有复数输出，能够建⽴独⽴的决策树以处理不同输出。

2、从数据产⽣决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗说就是决策树。

3、决策树学习也是数据挖掘中⼀个普通的⽅法。

在这⾥，每⼀个决策树都表述了⼀种树型结构，他由他的分⽀来对该类型的对象依靠属性进⾏分类。

每⼀个决策树能够依靠对源数据库的切割进⾏数据測试。

这个过程能够递归式的对树进⾏修剪。

当不能再进⾏切割或⼀个单独的类能够被应⽤于某⼀分⽀时。

建站知识关联，其实很简单，就是几个东西或者事件是经常同时出现的，“啤酒＋尿布”就是非常典型的两个关联商品。

文/通策信息首席运营官谭磊所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。

当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。

第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。

其中前者主要用在互联的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。

如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。

简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。

如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。

关联算法的两个概念在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。

比如在次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是次，那么此关联的支持度为%。

和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联。

有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。

关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。

数据挖掘的常⽤分类算法分类算法分类是在⼀群已经知道类别标号的样本中，训练⼀种分类器，让其能够对某种未知的样本进⾏分类。

分类算法属于⼀种有监督的学习。

分类算法的分类过程就是建⽴⼀种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。

分类的⽬的就是使⽤分类对新的数据集进⾏划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、⽭盾划分的取舍等。

分类算法分类效果如图所⽰。

常⽤的分类算法包括：NBC（Naive Bayesian Classifier，朴素贝叶斯分类）算法、LR（Logistic Regress，逻辑回归）算法、ID3（Iterative Dichotomiser 3 迭代⼆叉树3 代）决策树算法、C4.5 决策树算法、C5.0 决策树算法、SVM（Support Vector Machine，⽀持向量机）算法、KNN(K-Nearest Neighbor，K 最近邻近)算法、ANN（Artificial Neural Network，⼈⼯神经⽹络）算法等。

NBC算法NBC 模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础。

该算法是基于条件独⽴性假设的⼀种算法，当条件独⽴性假设成⽴时，利⽤贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某⼀类的概率，选择具有最⼤后验概率的类作为该对象所属的类。

NBC算法的优点NBC算法逻辑简单，易于实现；NBC算法所需估计的参数很少；NBC 算法对缺失数据不太敏感；NBC 算法具有较⼩的误差分类率；NBC 算法性能稳定，健壮性⽐较好；NBC算法的缺点1.在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC 模型的分类效果相对较差；2.算法是基于条件独⽴性假设的，在实际应⽤中很难成⽴，故会影响分类效果⼀、LR算法LR 回归是当前业界⽐较常⽤的机器学习⽅法，⽤于估计某种事物的可能性。

它与多元线性回归同属⼀个家族，即⼴义线性模型。

简单来说多元线性回归是直接将特征值和其对应的概率进⾏相乘得到⼀个结果，逻辑回归则是在这样的结果上加上⼀个逻辑函数。

数据挖掘算法在电子商务中的使用教程随着互联网的快速发展，电子商务行业成为了全球经济的重要组成部分。

在这个竞争激烈的市场中，企业需要利用各种工具和技术来提高销售、预测市场趋势以及改进运营效率。

数据挖掘算法作为一种强大的工具，可以帮助电子商务企业挖掘潜在的商机，优化运营并提供个性化的用户体验。

本文将介绍几种常用的数据挖掘算法，并探讨它们在电子商务中的具体应用。

1. 关联规则算法关联规则算法是一种寻找数据集中项集之间的关联关系的方法。

它可以帮助企业发现隐藏在数据中的规律，并提供针对性的推荐。

在电子商务中，关联规则算法可以用于协同过滤推荐系统的构建。

通过分析用户购买历史或浏览记录，算法可以发现用户之间的相似性并推荐相关产品。

这种个性化推荐可以提高用户满意度和购买转化率。

2. 聚类算法聚类算法是将一组对象分成相似的子集的方法。

在电子商务中，聚类算法可以用于用户细分以及市场细分的研究。

通过对用户行为数据的分析，可以将用户划分成不同的群组，并了解他们的兴趣、需求和消费习惯。

这些信息可以帮助企业制定更加个性化和精准的营销策略，提高广告投放的效果和销售转化率。

3. 决策树算法决策树算法是一种用于分类和回归问题的监督学习方法。

在电子商务中，决策树算法可以用于构建精准的用户行为预测模型。

通过分析用户的历史浏览记录、购买记录和其他相关信息，算法可以预测用户的未来行为，例如是否会购买某个产品、对某个广告的反应等。

这些预测结果可以帮助企业优化广告投放和产品推荐策略，提高销售和盈利能力。

4. 神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型。

在电子商务中，神经网络算法可以用于构建用户情感分析模型。

通过分析用户在社交媒体、评论和评分等渠道的表达，算法可以了解用户的情感倾向，例如对产品的满意度、购买意愿等。

这些情感信息可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，并及时调整产品策略。

5. 推荐算法推荐算法是一种根据用户兴趣和偏好向用户提供个性化推荐的方法。

跨境电商之42个亚马逊常用计算公式1.CTR(点击率)=点击量/展现量x100%2.CVR(转化率)=转化量/访问量x100%3.CPM(千次展现价格)=广告费/展现量x10004.ROI(投资回报率)=总收入/总成本x100%5.ROAS(广告支出回报率)=总收入/广告花费x100%6.ACOS(广告销售成本比率)=广告支出总额/广告销售总额x100%7.AOV（客单价）=销售额（GMV）/订单数8.CPC(单次点击费用)=广告费/广告点击次数=广告费/(销售数量/产品转化率)9.CPA（广告获客成本）＝广告花费金额/转化数量10.PPC(广告点击成本)=花费/点击数11.UV价值（每个访客带来的平均营业额）=总销售额÷总访客数=客单价*转化率12.UV成本＝推广总花费/推广获客总数13.广告ROI（广告投入与支出的比例）=广告成交金额÷广告花费14.广告占比=广告花费÷总营业额X100%15.毛利率（销售额中除去成本的利润比例）=毛利润/总营业额*100%= (销售额-产品成本)÷销售额16.毛利润＝（销售单价-佣金-派送费-产品成本-产品运费）/销售单价17.盈亏平衡点=1/毛利率18.客单价（每个订单的平均销售额）=销售额÷订单数19.销售额=订单数*客单价20.佣金＝售价*平台费率21.访客数=买家数/转化率22.每日订单量=总订单数/运营天数23.流量＝展现量×点击率24.展现量=点击量÷点击率25.点击量=展现量X点击率26.加购率（访客中加购商品的比例）=加购数/访客数*100%27.收藏率（访客中收藏商品的比例）=收藏数/访客数*100%28.咨询率（访客中咨询商品的比例）＝咨询人数/访客数*100％29.收加率（访客中收藏或加购商品的比例）=(收藏数+加购数)/访客数*100%30.点击转化率（点击转化为成交的比例）=总成交笔数÷点击量31.店铺动销率=店铺最近30天成交的商品数量÷店铺总商品数量X100%32.月销售增长率=月销售增长额÷上个月的销售额X100%33.询单转化率=询单成交笔数÷询单人数x100%34.纠纷计入率=30天内纠纷计入笔数÷30天支付子订单数35.退款率=退款金额÷总营业额X100%=退款订单÷总订单量X100%36.定价赔率=定价的销售价÷产品成本37.用户留存率=留存用户数/新增用户数38.市场占有率=销售额/总销售额39.国际空运材积重=长*宽*高/600040.国际快递材积重=长*宽*高/500041.跳失率=跳失客户数/访客数42.退单率=退款订单/总订单量*100%。

40个电商常用公式1.UV价值=总营业额÷总访客数2.客单价=销售额÷订单数3.转化率=订单数÷访客数x100%4.销售额=订单数÷客单价5.访客数=买家数÷转化率6.转化率=买家数÷访客数*100%7.收加率=(收藏数+加购数)=访客数x100%8广告占比=广告花费÷总营业额x100%9.点击转化率=总成交笔数÷点击量10退款率=退款金额-总营业额*100%/退款订单÷总订单量x100% 11咨询率=咨询人数÷访客数x100%12.点击率=点击量÷展示量x100%13.毛利率=毛利润-总营业额*100%14.询单转化率=询单成交笔数÷询单人数x100%15.广告点击成本PPC=花费÷点数16.广告ROI=广告成交金额÷广告花费17.广告获客成本=广告花费÷订单量18纠纷计入率=30天内纠纷计入笔数÷30天支付自订单数19.定价赔率=定价的销售价÷产品成本20.公司的人均产出=GMV÷公司人员数21.加购率=加购数÷访客数x100%22.收藏率=收藏数÷访客数x100%23.展现量=点击量点击率24.点击量=展现量x点击率25.店铺动销率=店铺最近30天成交的商品数量÷店铺总商品数量x100%26.直通车PPC=直通车花费÷直通车点击量27.直通车ROI=直通车的成交金额÷直通车的花费28.千次展现成本=广告消耗展现量x100029.业绩完成占比=已完成的业绩:总业绩指标x100%30.纯利率=纯利率-销售额*100%31.资金回报率=投入资金÷纯利润*100%32.月销售增长率=月销售增长额÷上个月的销售额x100%33.利润=销售额一推广费一佣金扣点物流包装34.毛利率=(销售额一产品成本)÷销售额35.动销率=近30天内成交的产品数÷全部商品数量36.ROI=销售额÷花费37.盈亏平衡点=1÷毛利率38.访问深度=浏览量÷访客数39.跳失率=跳失客户数÷访客数40.业绩好的店铺=点击率+转化率+动销率+复购率。

电商运营公式点击率=点击量÷曝光量x100%
转化率=订单数÷访客数x100%
收藏率=收藏人数÷访客数x100%
加购率=加购人数÷访客数x100%
UV价值=总销售额÷总访客数x100%
客单价=支付金额÷支付买家数x100%
毛利率=毛利润÷总销售额x100%
毛利润=销售价-成本价
利润率=净利润÷总销售额x100%
咨询率=咨询人数÷访客数x100%
询单转化率=询单成交笔数÷询单人数x100%
退款率=退款订单÷总订单数x100%
动销率=n天中有销量的商品数÷当天在架商品数x100% 直通车投入产出比（ROI）=总成交金额÷花费
CPC付费方式=按点击付费
PV=浏览量
UV=访客
销售额=流量x转化率x客单价
流量=曝光量x点击率。

电商常用计算公式增长率销售增长率=（一周期内）销售金额或数量÷（上一周期）销售金额或数量－1环比增长率=（报告期－基期）÷基期×100％毛利率销售毛利率= 实现毛利额÷实现销售额×100%老顾客贡献率如果一家店铺一年有50万毛利，其中老客户消费产生毛利40万，新客户产生毛利10万，那么这家店铺的老客户贡献率是80%，新客户贡献率是20%。

品类支持率= 某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%动销比动销比，即动销率。

动销比=（一个周期内）库存÷周期内日均销量存销比的设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。

动销率动销率= 动销品项数÷库存品项数×100%动销品项为本月实现销售的所有商品（去除不计毛利商品）数量。

库存金额为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值（吊牌零售额）库销比库销比=（一个周期内）本期进货量÷期末库存。

库销比是一个检测库存量是否合理的指标，如月库销比，年平均库销比等。

计算方法：月库销比，月平均库存量÷月销售额年平均库销比年平均库存量÷年销售额比率高，说明库存量过大，销售不畅。

过低，则可能是生产跟不上。

存销比存销比是指在一个周期内，商品库存与周期内日均销量的比值，是用天数来反映商品即时库存状况的相对数。

而更为精确的，则是使用日均库存和日均销售的数据来计算，从而反映当前的库存销售比例。

越是畅销的商品，我们需要设置的存销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，存销比就越大。

存销比一般按照月份来计算，计算公式是：月末库存÷月总销售。

计算单位可以是数量，也可以是金额，目前企业多用数量来计算。

电子商务中的数据挖掘和分析技术电子商务在互联网时代已经成为了一种趋势，越来越多的企业在进行电子商务的实践。

电子商务的核心在于数据，随着电商的不断发展，数据量也在不断增加。

如何对这些海量数据进行分析，挖掘其中蕴藏的价值，成为了电子商务领域需要解决的一个问题。

一、电子商务中的数据挖掘概述电商是依赖数据实现交易的领域，包含了大量的数据，诸如产品属性、流量、浏览记录、用户偏好、订单数据，市场环境等，这些都属于非结构化数据。

数据挖掘技术能对这些海量数据进行分析、提取有效信息、分析蕴含在非结构化数据中的规律和趋势，为企业提供科学经验，支持企业决策。

二、电子商务中的数据分析技术在电子商务中，数据分析是提升网站运营效率和效果的有力工具，数据分析技术主要包括以下几种:1. 用户行为分析对于卖家而言，了解用户的访问记录、交易记录等信息非常重要。

企业可以依托各类数据分析方法，获取用户的态度、目标和需求，深入分析用户行为，提高网站的推广效率和转化率，从而提高企业盈利水平。

2. 数据挖掘技术电商领域中，数据挖掘技术是一种针对非结构化数据进行探索发现有用信息的方法。

通过对各类数据分析软件的数据集挖掘，可以快速发现业务数据中隐藏的信息项，有利于优化业务模式。

3. 多维数据分析多维数据分析是一种能够将数据挖掘和分析方法用于多维数据集，以对数据集的数量和品质进行深入分析的方法。

通过多维数据分析，企业可以了解到和展现出易于理解的数据趋势，从而为企业决策提供更全面的依据和应对方案。

4. 推荐算法对于电子商务企业而言，推荐算法是提高企业装备推广效率的一种重要工具。

推荐算法基于分析用户行为数据，通过用户所浏览的商品、下单的商品、评价的商品等信息，提供建议或推荐商品，提供更好的消费体验。

三、数据挖掘与电子商务发展的关系数据挖掘技术在电子商务领域中的应用已经成为企业进行业务分析、决策分析的重要手段，数据挖掘技术的不断提高也必须伴随着企业自身技术的发展。

电商基础公式
在电商中，有几个基础公式可以用来评估和分析业务的情况。

以下是其中一些常见的电商基础公式：
1. 销售额（Revenue）：指在一定时间范围内销售的产品或服务的总价值。

销售额 = 单价×销量
2. 毛利润（Gross Profit）：指销售额减去产品或服务的成本。

毛利润 = 销售额 - 成本
3. 净利润（Net Profit）：指销售额减去产品或服务的成本以及其他费用（如运营费用、广告费用等）后的利润。

净利润 = 销售额 - 成本 - 运营费用 - 广告费用- 其他费用
4. 利润率（Profit Margin）：指净利润占销售额的比例，用于衡量企业的盈利能力。

利润率 = (净利润 / 销售额) × 100%
5. 客单价（Average Order Value）：指每个订单的平均金额。

客单价 = 销售额 / 订单数
6. 转化率（Conversion Rate）：指访问网站或页面后最终购买产品或完成目标行为的用户比例。

转化率 = (订单数 / 访问量) × 100%
这些公式可以帮助电商企业了解其销售、利润和运营情况，以便进行业务优化和决策。

但需要注意的是，不同的电商模式和行业可能会有不同的指标和公式适用。

数据挖掘的10大算法数据挖掘的10大算法1-决策树算法●简介：决策树是一种基于树结构的预测模型，通过分析数据集中的特征和目标变量之间的关系，来进行分类或回归分析。

●实现步骤：根据数据集中的特征和目标变量，构建一个树结构，在每个节点上根据某个特征的取值将数据集划分为子集，然后根据某个准则选择最佳的特征进行划分，继续构建子树，直到满足停止条件。

●应用场景：决策树算法常用于金融风险评估、医疗诊断、客户行为分析等领域。

2-K均值算法●简介：K均值算法是一种聚类分析的方法，通过将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化，簇间的相似度最小化。

●实现步骤：随机选择K个样本作为簇的中心点，然后对每个样本计算与各簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇中，更新簇的中心点，重复以上过程直到簇的中心点不再改变。

●应用场景：K均值算法常用于客户分群、文本聚类、图像分割等领域。

3-支持向量机算法●简介：支持向量机是一种二分类模型，通过构造一个超平面来将不同类别的样本分开，同时最大化样本与超平面之间的间隔。

●实现步骤：选择合适的核函数，转化样本特征空间，构造目标函数并进行优化，最终得到一个能够将样本正确分类的超平面。

●应用场景：支持向量机算法常用于图像识别、文本分类、异常检测等领域。

4-朴素贝叶斯算法●简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的分类算法，通过计算样本的后验概率来进行分类。

●实现步骤：基于训练数据集计算类别的先验概率和条件概率，然后根据贝叶斯公式计算样本属于各个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为预测结果。

●应用场景：朴素贝叶斯算法常用于垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等领域。

5-神经网络算法●简介：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的算法，通过构造多层神经元网络，通过学习调整网络中的权重和偏置，从而实现对数据的分类或回归分析。

●实现步骤：选择合适的网络结构和激活函数，通过前向传播计算网络的输出，通过反向传播更新网络中的参数，不断迭代直到网络收敛。

比低法得分计算公式一、引言比低法（BIDE）是一种常用于数据挖掘领域的序列模式发现算法。

在序列数据中，常常需要发现具有特定模式的序列，以揭示其中的规律和趋势。

而比低法得分（BIDE score）则是用来评估序列模式的重要性和频繁程度的指标。

本文将介绍比低法得分的计算公式及其应用。

二、比低法得分的计算公式比低法得分是根据序列模式在数据集中的频率和长度来计算的。

其计算公式如下：比低法得分 = (出现次数 * 长度) - 比低法惩罚其中，比低法惩罚是一个常数，用于惩罚较长的序列模式。

它的作用是防止过度拟合，并使得较短的序列模式更具有代表性。

三、比低法得分的应用比低法得分广泛应用于序列模式挖掘领域，可以用来发现具有重要意义的序列模式。

通过计算比低法得分，我们可以评估序列模式的重要性和频繁程度，从而筛选出具有代表性的序列模式。

在市场营销领域，比低法得分可以用来发现购物行为的序列模式。

通过分析顾客的购买序列，可以发现哪些商品经常一起购买，从而有针对性地进行商品推荐和促销活动。

在生物信息学领域，比低法得分可以用来发现基因序列中的重要模式。

通过分析基因序列的出现频率和长度，可以发现与某种疾病相关的基因序列模式，为疾病的诊断和治疗提供依据。

在网络安全领域，比低法得分可以用来发现网络攻击的模式。

通过分析网络流量数据中的序列模式，可以发现异常行为和潜在的攻击，从而加强网络防御和安全保护。

四、比低法得分的优缺点比低法得分作为一种序列模式发现算法，具有以下优点：1. 简单易懂：比低法得分的计算公式简单明了，易于理解和实现。

2. 考虑频率和长度：比低法得分综合考虑了序列模式在数据集中的频率和长度，能够更加准确地评估其重要性和频繁程度。

3. 应用广泛：比低法得分可以应用于不同领域的序列模式挖掘任务，具有很强的通用性和适用性。

然而，比低法得分也存在一些缺点：1. 参数选择：比低法得分中的比低法惩罚需要进行参数选择，不同的参数取值可能会导致不同的结果。

电商基础计算公式1.销售额的公式: 访客数x客单价x转化率2.UV价值的公式: 有两种[销售额-访客数][转化率x客单价]3.支付转化率的公式:支付买家数访客数4.加购率的公式:加购人数-访客数5.访问深度的公式:浏览量-访客数6.人均支付件数的公式: 支付件数-支付买家数7.退款率的公式:退款金额-支付金额8.件单价的公式:支付金额-支付件数9.连带率的公式:支付件数-支付买家数1.订单量：一定时间内完成的订单数量。

2.客单价：一定时间内所有订单的总收入除以订单数量。

3.转化率：网站访问者中实际完成购买的比例，计算公式为订单量/访客量。

4.购买频次：一定时间内一个用户购买的次数。

5.购买率：一定时间内购买过的用户数量占总用户数量的比例。

6.退货率：一定时间内退货的订单数量占总订单数量的比例。

7.客户生命周期价值（CLV）：一个客户在其购买生命周期内对企业的贡献总和，计算公式为（平均购买金额*平均购买次数）/平均客户生命周期。

8.营收增长率：一定时间内的总收入与上一时间段的总收入之间的百分比变化。

9.毛利率：一定时间内的总收入减去总成本后的净收入与总收入之间的比例。

10.库存周转率：一定时间内销售的商品数量与库存数量之间的比例。

1.流量指标：- 访客数：一定时间内访问店铺的独立访客数量。

- 浏览量：一定时间内店铺页面被浏览的次数。

- 跳出率：访客只浏览了一个页面就离开店铺的比例，计算公式为跳出访问次数/总访问次数。

- 平均停留时间：访客在店铺内停留的平均时间，计算公式为总停留时间/访客数。

2. 转化指标：- 转化率：店铺访问者中实际完成购买的比例，计算公式为订单量/访客数。

- 加购率：访客中将商品加入购物车的比例，计算公式为加购人数/访客数。

- 支付转化率：下单后实际完成支付的比例，计算公式为支付人数/下单人数。

3.交易指标：- 订单量：一定时间内完成的订单数量。

- 成交金额：一定时间内所有订单的总收入。

数据挖掘中的逻辑回归算法数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程。

而逻辑回归是数据挖掘中一种常用的分类算法，它可以用来预测二元变量的结果。

本文将介绍逻辑回归算法的原理、应用和优缺点。

一、逻辑回归算法的原理逻辑回归算法是一种基于概率的分类算法，它基于线性回归模型，将输出结果映射到0和1之间的概率。

其核心思想是通过一个逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性函数的输出转换为概率值。

逻辑函数的公式为：P(y=1|x) = 1 / (1 + e^(-z))其中，P(y=1|x)表示在给定输入x的情况下，输出结果为1的概率；z表示线性函数的输出结果，即z = w^T * x + b；e表示自然对数的底数。

逻辑回归算法通过最大似然估计来确定模型的参数。

它通过最大化观测数据的似然函数来求解参数w和b，使得模型的预测结果与实际观测结果的差异最小化。

二、逻辑回归算法的应用逻辑回归算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

以下是几个常见的应用领域：1. 金融风控：逻辑回归算法可以用来预测客户是否会违约。

通过分析客户的个人信息、信用记录等特征，可以建立一个逻辑回归模型来评估客户的违约概率，从而帮助金融机构进行风险控制。

2. 市场营销：逻辑回归算法可以用来预测客户的购买意愿。

通过分析客户的购买历史、行为特征等信息，可以建立一个逻辑回归模型来预测客户是否会购买某个产品或服务，从而帮助企业进行精准营销。

3. 医学诊断：逻辑回归算法可以用来预测疾病的风险。

通过分析患者的病史、生活习惯等特征，可以建立一个逻辑回归模型来评估患者患某种疾病的概率，从而帮助医生进行早期诊断和治疗。

4. 社交网络分析：逻辑回归算法可以用来预测用户的行为。

通过分析用户的社交关系、兴趣爱好等信息，可以建立一个逻辑回归模型来预测用户是否会进行某种行为，从而帮助社交网络平台进行个性化推荐和用户管理。

三、逻辑回归算法的优缺点逻辑回归算法具有以下优点：1. 算法简单：逻辑回归算法是一种线性模型，计算简单，易于理解和实现。

数据挖掘之经典算法1 决策树算法机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。

树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。

决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。

在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。

每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。

这个过程可以递归式的对树进行修剪。

当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。

另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。

决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

1.1 决策树的工作原理决策树一般都是自上而下的来生成的。

选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。

从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数；2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

1.2 ID3算法1.2.1 概念提取算法CLS1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn；3) 对任一个Ci递归。

1.2.2 ID3算法1) 随机选择C的一个子集W (窗口)；2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)；4) 组合W与已发现的意外，形成新的W；5) 重复2)到4)，直到无例外为止。

数据挖掘中的分类算法数据挖掘在当今社会中发挥着重要的作用，因为我们生产和消费的数据在不断增长。

分类是其中一种常见的数据挖掘算法，用于对数据进行分类或者预测。

分类算法在不同领域得到广泛应用，包括金融、医疗、电子商务等。

在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘中的分类算法。

一、分类算法的定义和作用分类算法被定义为一种可以对数据进行分组、归类或者预测的工具。

在分类问题中，我们根据已有的数据来预测待分类数据所属的类别。

一个更简单的定义是将一个实例分配给一组已知的类标签中的一个。

分类算法在很多领域中都有广泛的应用。

在金融领域，它可以用于识别欺诈行为。

在医疗领域，可以用于诊断疾病。

在电子商务中，商家可以通过分类算法预测顾客的购买类型，以便于更准确的推荐商品。

二、常用的分类算法1. 决策树决策树是一种基于树结构的分类算法。

它将每个属性依次作为根节点，然后根据其条件将数据集分为不同的子集。

对于每个子集，再次选择一个最优的属性并继续分割。

不断重复这个过程，直到所有的数据都被分类到相应的叶子节点上。

决策树算法具有很强的解释性和易于理解的优点，但是容易出现过度拟合的情况，因此需要采用一些优化策略。

2. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法。

该算法假设所有的属性都是独立的，并且计算每个属性在各个类别下的概率。

然后根据贝叶斯定理计算某个实例属于某个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为该实例的分类结果。

朴素贝叶斯算法简单、高效，并且在一些文本分类等问题上具有很好的效果。

但是在属性之间存在复杂的相互关系的情况下，其分类效果可能不太理想。

3. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法。

该算法将数据映射到高维空间中，并在这个空间中找到一个超平面，使得距离该超平面最近的数据点与该超平面的距离最大。

在分类时，新的数据点被映射到同样的高维空间中，然后根据它与超平面的距离来确定其分类。

支持向量机算法在具有较高维度、样本数量相对较小时，具有很好的分类性能。

数据挖掘的算法和模型随着现代技术的不断发展，数据挖掘作为一种有效的数据分析技术，越来越受到人们的重视。

数据挖掘是一种从海量数据中自动发现潜在模式和知识的过程，可以帮助企业和组织更好地了解自己的业务、客户和市场。

数据挖掘的关键在于算法和模型的选择。

下面将介绍一些常用的数据挖掘算法和模型。

一、分类算法分类算法是一种预测性算法，用于将数据分成不同的类别。

常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）等。

决策树算法是一种根据已知数据生成树状结构的算法，用于分类和预测。

决策树的主要特点是易于理解和解释，并且可以处理多种数据类型。

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类模型，用于处理大规模数据集。

该算法的主要特点是快速、简单和准确。

SVM算法是一种监督学习算法，用于分类和回归。

该算法的主要特点是高精度和泛化能力强。

二、聚类算法聚类算法是一种非监督学习算法，用于在没有类别标签的情况下将数据分组。

常见的聚类算法包括K-Means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。

K-Means算法是一种基于距离度量的聚类算法，用于将数据分成K个簇。

该算法的主要特点是简单、快速且不需要先验知识。

层次聚类算法是一种基于树状结构的聚类算法，可以将数据聚类成一棵树形结构。

该算法的主要特点是易于解释和可视化。

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，用于检测数据集中的密度相似区域。

该算法的主要特点是不需要预先确定聚类数目。

三、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种用于发现数据项之间关系的算法，主要用于市场分析、购物运营等领域。

常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-growth算法等。

Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，可以发现数据项之间的频繁集。

该算法的主要特点是快速、简单且可扩展性好。

FP-growth算法是一种快速挖掘频繁项集的算法，用于解决Apriori算法的效率问题。

fp-growth算法公式FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的数据挖掘算法。

它通过构建一种称为FP树的数据结构来高效地发现频繁项集。

本文将介绍FP-growth算法的原理和步骤，并解释如何利用该算法进行频繁项集挖掘。

一、FP-growth算法原理FP-growth算法的核心思想是利用数据压缩和递归技术来高效地挖掘频繁项集。

它首先通过扫描事务数据库，统计每个项的频率，并根据频率降序排序。

然后，构建FP树，其中每个节点代表一个项，节点上的计数表示该项的频率。

最后，通过递归地挖掘FP树，找出频繁项集。

二、FP-growth算法步骤1. 构建频繁1项集：对事务数据库进行扫描，统计每个项的频率，并根据频率降序排序，得到频繁1项集。

2. 构建FP树：对于每个事务，按照频繁1项集的顺序，将事务中的项插入FP树中。

如果树中已经存在相同的项，则增加其计数；否则，在树中新增一个节点。

构建FP树的过程可以通过递归实现。

3. 构建条件模式基：对于每个频繁1项集，找出其对应的条件模式基。

条件模式基是指以频繁1项集为后缀的路径集合。

4. 递归挖掘FP树：对于每个频繁1项集，依次构建条件FP树，然后递归地挖掘该树，找出频繁项集。

递归的停止条件是树为空或只含有一个节点。

三、FP-growth算法实例假设有如下事务数据库：T1：{A, B, C, E}T2：{B, C}T3：{A, B, D}T4：{A, C, D, E}T5：{A, C, E}1. 构建频繁1项集：统计每个项的频率得到 {A: 4, B: 3, C: 4, D: 2, E: 3}，根据频率降序排序得到 {A, C, B, E, D}。

2. 构建FP树：依次将事务插入FP树中，得到如下树结构：- 根节点- A (4)- C (3)- E (2)- B (1)- C (1)- E (1)- D (1)- C (1)- E (1)3. 构建条件模式基：对于每个频繁1项集，找出其对应的条件模式基。

数据挖掘⼊门系列教程（⼗点五）之DNN介绍及公式推导深度神经⽹络(DNN，Deep Neural Networks)简介⾸先让我们先回想起在之前博客（）中介绍的神经⽹络：为了解决M-P模型中⽆法处理XOR等简单的⾮线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输⼊层和输出层中间添加⼀层隐含层，这样该⽹络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。

然后在博客中，我们使⽤类似上图的神经⽹络结构对MINIST数据集进⾏了训练，最后在epochs = 100的条件下，F1 socre达到了约86\%。

这个时候我们想⼀想，如果我们将中间的隐含层由⼀层变为多层，如下图所⽰：那么该⽹络就变成了深度神经⽹络（DNN），也可以称之为多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。

下⾯将对这个⽹络进⾏介绍以及公式推导。

DNN的基本结构及前向传播在上⾯的图中，我们可以很容易的观察到，在DNN中，层与层之间是全连接的，也就是如同感知机⼀样，第i层的任意⼀个神经元与第i+1层的任意⼀个神经元都有连接。

尽管这个⽹络看起来很庞⼤复杂，但是如果我们只看某⼀⼩部分，实际上它的原理与感知机很类似。

如同感知机，我们可以很简单的知道：对于LayerL_2的输出，可知：\begin{equation}\begin{aligned} &a_{1}^{2}=\sigma\left(z_{1}^{2}\right)=\sigma\left(w_{11}^{2} x_{1}+w_{12}^{2} x_{2}+w_{13}^{2} x_{3}+b_{1}^{2}\right)\\ &\begin{array}{l}a_{2}^{2}=\sigma\left(z_{2}^{2}\right)=\sigma\left(w_{21}^{2} x_{1}+w_{22}^{2} x_{2}+w_{23}^{2} x_{3}+b_{2}^{2}\right) \\a_{3}^{2}=\sigma\left(z_{3}^{2}\right)=\sigma\left(w_{31}^{2} x_{1}+w_{32}^{2} x_{2}+w_{33}^{2} x_{3}+b_{3}^{2}\right) \end{array} \end{aligned}\end{equation}对于w的参数上标下标解释，以下图为例：对于w_{24}^3，上标3代表w所在的层数，下标2对应的是第三层的索引2，下标4对应的是第⼆层的索引4。

电商运营计算公式大全电商运营计算公式大全电商运营是指通过网络平台进行商业活动，其中涉及到各种数据的统计与分析。

为了更好地了解电商运营的实际情况，需要掌握一些基本的计算公式。

下面，本文将为大家介绍一些常用的电商运营计算公式。

一、流量统计类1. 浏览量（PV）= 访问次数（UV）× 平均访问页面数（AVP）2. 独立访客（UV）= 访问次数（VV）/ 平均页面停留时间（APT）× 10003. 页面停留时间（APT）= 总停留时间 / 访问次数4. 跳出率（BR）= 访问次数为1的访问量 / 总访问量5. 转化率（CR）= 下单量 / 访客量× 100%二、销售统计类1. 客单价（AOV）= 销售额 / 订单量2. 毛利率（GM）= （销售额 - 成本）/ 销售额× 100%3. 返单率（RR）= 返单量 / 订单量× 100%4. 折扣率（DR）= (原价 - 折扣价) / 原价× 100%三、运营成本类1. 客单成本（CAC）= 广告费用 / 成交订单数2. 获客成本（CAC）= 广告费用 / 访客数3. ROI（投资回报率）= （收益 - 成本）/ 成本× 100%4. 生命周期价值（LTV）= 客单价× 平均购买频率× 客户生命周期以上公式只是电商运营中常用的一部分，针对不同的电商业务模式，还有更多的计算公式需要学习和掌握。

通过深入了解这些公式，可以更好地进行数据分析和业务决策，提高电商运营效率，进而提升企业的盈利能力。

需要注意的是，这些公式只是工具而已，对于不同的业务场景，需要根据实际情况进行灵活运用，不能盲目追求数据而忽略了用户需求和体验。

因此，要想取得长期发展，除了掌握这些公式，还需要不断优化产品和服务，提升品牌形象和用户口碑，才能真正获得用户的认可和信赖。

总之，电商运营计算公式的掌握是电商从业者必备的基本技能之一，希望大家在实践中不断探索，不断创新，将电商运营做得更好。