Какие методы анализа данных можно использовать при работе с большим объемом покупок?

При работе с большим объёмом данных о покупках можно использовать, например, следующие методы анализа:

• Регрессионный анализ. sky.pro www.uplab.ru Позволяет выявить зависимость между переменными и прогнозировать объём продаж. sky.pro Например, можно исследовать, как рекламный бюджет влияет на объёмы продаж. www.uplab.ru
• Кластерный анализ. sky.pro www.uplab.ru Помогает сегментировать клиентов и выявить группы с похожими характеристиками. sky.pro Анализируя поведение разных групп покупателей маркетплейса, можно разработать для них индивидуальные предложения. www.uplab.ru
• Временные ряды. sky.pro Используются для анализа данных, собранных в течение времени, и прогнозирования будущих значений. sky.pro Анализ временных рядов позволяет выявить тренды и сезонные колебания в данных, что помогает делать более точные прогнозы. sky.pro
• Корреляционный анализ. www.uplab.ru Даёт возможность исследовать, насколько тесно связаны между собой различные переменные. www.uplab.ru Например, можно исследовать, есть ли зависимость между возрастом покупателя и средним чеком. www.uplab.ru
• Data mining. cloud.vk.com www.kp.ru Метод «добычи данных», в рамках которого из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. www.kp.ru Например, можно составить разные портреты покупателей на основе их поведения в магазине. cloud.vk.com
• Визуализация аналитических данных. cloud.vk.com gb.ru Позволяет быстро воспринять и сравнить, например, уровни продаж в разных регионах, или оценить зависимость объёмов продаж от снижения или увеличения стоимости товара. gb.ru