京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
零售数据分析:如何对产品价格分组
在零售体系中,产品有个属性是所属的价位段(或者价格带),即:某个产品属于哪个价位段,以方便我们做统计分析的需要。
在统计学中对此称为:数据分组。数据分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。单变量值分组是把每一个变量值作为一组,这种分组通常只适合于离散变量,且在变量值较少的情况下使用。在连续性变量或变量值较多的情况下,通知采用组距分组。它是将全部变量值依次划分为若干个区间,并将一个区间的变量值作为一组,在组距分组中,一个组的最小值称为下限(lower limit),一个组的最大值称为上限(upper limit)。
对于零售中的服装行业来说:我们一般采用组距分组, 结合一下具体数据实例介绍分组以及如何快速判断某一个价位段于哪一个分组的公式(基于excel)。
第一步:确定组数。一组数据分多少合适属于数据自身的特点及数据的多少有关,一般情况下所分的组数不应少于5组且不多于15组,即:5≤K≤15。实际的应用中可根据数据的多少和特点及分析的要求来确定组数。本例中由于数据较少,预计分5-6组即可。
第二步:确定各组的组距。组距(class width)是一个组的上限和下限的差。组距可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定。即组距=(最大值-最小值)/组数。
例如,本例数据,最大值为:1099,最小值为229。暂定分为5组测试数据。则组距=(1099-229)/5=174。为方便计算,我们取组距为200整数。这样我们可以大概把数据分为如下几组:0-300、300-500、500-700、700-900、900-1100。(备注:这里第一组和最后一组也可以开口组,如:300以下,和900以下的方式)。
在分组过程中需要注意为避免数据重复出现在二相邻组中,一般习惯上规定“上组限不在内”即当相邻两组的上下限重叠时,某一组的上限变量值不算在本组内,计算在下一组内,表达方式为:a≤x
在分组完成后,我们需要把吊牌价分到对应的组内,根据已经分组完成的数据结合excel中if函数把对应的吊牌价划分到各自不同的组内,通过excel自带的公式即可实现。
公式为:
=IF(A3<300,"0_300",IF(A3<500,"300_500",IF(A3<700,"500_700",IF(A3<900,"700_900",IF(A3<1100,"900_1100")))))。如下图所示:
后记:在excel中对吊牌价进行分组的方法有很多种,比如用常用的函数VLOOKUP的模糊匹配也可以实现,因篇幅有限,本篇只列举此一种方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08