
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
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14