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
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07