附商品分析全流程运营分析包括哪几个方面( 二 )

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors #导入NearestNeighbors库 X = [[0., 0.1, 0.6], [0., 1.5, 0.3], [1.2, 1.6, 0.5]] #定义训练集，训练集包含3 条记录，每个记录包含3个特征变量 neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=1) #建立非监督式的KNN模型对象 neigh.fit(X) # 训练模型对象 new_X = [[1., 1., 1.]] #要预测的新产品数据 print(neigh.kneighbors(new_X)) #打印输出新产品最相似的训练集产品结果：
(array([[ 0.80622577]]), array([[2]]))第一个数字是与新产品数据最相似的产品的距离第二个数字是对应最相似产品记录的索引值（注意索引值从0开始，2表达第三个）3
销售预测模型
销售预测模型根据历史的销售数据来预测未来可能产生的销售情况。该模型常用于促销活动前的费用申请、目标制定、活动策略等的辅助支持。
销售预测模型通常要得到的结果为未来会产生多少销售量、收入、订单量等具体数值，可通过时间序列、回归和分类三种方法实现。
基于时间序列做销售预测。使用时间序列做销售预测的方法常用于没有太多可用的自变量的场景下，只能基于历史的销售数据做预测性分析。有关时间序列的更多话题，后面再讲。基于回归做销售预测。基于可控的特征变量建立回归模型来预测未来的销售情况是更常用的方法，有关回归模型的更多内容，后面再讲。基于分类做销售预测。分类方法是针对每个销售客户产生的是否购买的预测分类，然后再基于能产生购买的预测分类做客单价、订单量和收入的分析。这是一种对于具体数值的变通实现思路。有关分类分析的更多内容，后面再讲。4
商品关联销售模型
商品关联销售模型主要用来解决哪些商品可以一起售卖或不能一起打包组合的问题。关联销售是商品销售的常态，也是促进单次销售收入和拉升复购效果的有效手段。
商品关联销售模型的实现方式是关联类算法，包括Apriori、FP-Growth、PrefixSpan、SPADE、AprioriAll、AprioriSome等，主要实现的是基于一次订单内的交叉销售以及基于时间序列的关联销售。
关联销售算法的实现步骤上与普通的监督式和监督式算法略有不同，原因是关联分析对于数据集的要求不同。一般包括三种数据源格式：
第一种是事务型交易数据，典型的数据格式是每个数据行以订单 ID或客户ID作为关联分析的参照维度，如果同一个订单内有多少个商品，那么将会有多个数据行记录，如下图：第二种是合并后的交易数据，数据格式是每个数据行以订单ID或客户ID作为分析的参照维度，如果同一个订单内有多个商品，那么多个商品会被合并到一条记录中，如下图：第三种是真值表格数据，每个数据行是每个订单ID或客户ID，列是每个要关联项目的是否购买值，通常以T或F来表示，如下图：以上三种数据格式中，第一种和第二种常见于企业内部的源数据环境或数据仓库，第三种需要经过ETL处理得到，很多第三方工具也可以提供这种数据形式。如果企业内不具备能够直接做关联分析的数据，则需要做对应处理。
5
异常订单检测
异常订单检测用来识别在订单（尤其是促销活动中的订单）中的异常状态，目标找到非普通用户的订单记录，例如黄牛订单、恶意订单、商家刷单等。
黄牛订单会大量削减促销对普通用户的吸引程度，使得促销权益和利益被一小部分人获取，而非给到目标会员。恶意订单则更加危险，很多竞争对手间会通常这种方式在促销活动中，将大量的商品库存通过订单的方式锁定，然后再活动结束后通过取消、退货等方式释放库存。这种方式将使促销活动由于无法真正卖出商品而无法实现促销的目的，同时还会消耗公司大量的人力、物力，是各个公司都非常反感的恶意竞争方式。商家刷单是一种常见的用于提升商家排名的方式，通常由商家来安排内部或关联人员大量购买商品，以形成商家流量和销售提升的目的。异常订单检测主要基于两类方法实现：

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!

「四川龙网」www.sichuanlong.com小编还为您精选了以下内容，希望对您有所帮助：

附商品分析全流程 运营分析包括哪几个方面( 二 )

附商品分析全流程运营分析包括哪几个方面( 二 )