数据字段：搜索，浏览，进店，购买，收藏，加购
数据来源：生意参谋

step1，数据处理

选择需要做聚类分析的字段拖入变量框，且计算公式设置为归一化
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step2，数据分析

- 频数分析

场景：分析近两年top3单品的各项指标数据，为打造爆款制定tracking template
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- 描述性分析

场景：分析近两年top3单品的各项指标数据，为打造爆款制定tracking template
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- 相关性分析（不归一化）

场景：指定的价格段，分析不同指标之间的影响因素，如果要提高转化率、收藏加购率，需要关注哪些其他关联指标
注意：最好分析同客单价区间的这些指标，不然会有很大的bias
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↓
*越多，代表指标选择的正确，代表选择的指标是有正向的，可以继续挖掘的
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↓
解读：支付转化率，和客单价一点关系也没有，和加购率的关联度最大，其次是UV价值
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- 相关性分析（归一化）

推荐原因：阿里自己算法也这么做的，尽可能的降低bias
场景：指定的价格段，分析不同指标之间的影响因素，如果要提高转化率、收藏加购率，需要关注哪些其他关联指标
注意：最好分析同客单价区间的这些指标，不然会有很大的bias
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- 问题，到底要不要归一

结论：可以不用纠结，结论基本不受影响，如果实在纠结，可以两个方式都做一下，跑出来两个结果都来解读一下
因此生意参谋里的数据，没有转化，也是可以推导的，不影响结论

- 聚类分析【重难点】

场景：做流量分发，流量策略
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- 主成分分析【重难点】

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