重复使用总结：64个数据分析常用术语！

推。

16、加权

又常称均正态分布，是离均差平方的数论平均多达的负数，用σ声称。加权是正态分布的数论负数。加权能解读一个多达据集的给定持续性。平均多达不尽相同的4组多达据，加权未必不尽相同。

17、哈里斯涉及系多达

哈里斯涉及系多达是用来解读两个变数线性涉及持续性的统计分析值。涉及系多达用r声称，其里n为样本值，都为两个变数的观测以此类推和均以此类推。r说明了的是两个变数外线性涉及轻重的持续性。r的绝对以此类推越大表明涉及性越强。

18、PV（Page View）页两道首页

称之为某段时外段内访问期间的网本站或某一页两道的其他用户的总多达值，一般而言用来自取决于一篇撰文或一次活动造就的流值精准度，也是评论者的网本站日常流值多达据的不可忽视称之为标。PV可多次重复一共，以其他用户访问期间的网本站作为统计分析依据，其他用户每破纪录一次即再一算出一次。

19、UV（Unique Visitor）独立来访

称之为遇见的网本站或页两道的其他用户总多达，这个其他用户是独立的，同一其他用户多种不同时段访问期间的网本站只视作一个独立来访，不会多次重复一共，一般而言以PC端的Cookie多达值作为统计分析依据。

20、Visit 访问期间

称之为其他用户通过结构性URL遇见的网本站，从其他用户遇见的网本站到其他用户在网页里暂停页两道，这一处理过程视作一次访问期间。

21、Bounce Rate 上到领军

称之为其他用户通过URL遇见的网本站，在当同一时外页两道从未任何交互就离开了的网本站的蓄意，这就视作此页两道增加了一个“上到”，上到领军一般针对的网本站的某个页两道而言。

上到领军=在这个页两道上到的首页/PV

22、放弃领军

一般针对某个页两道而言。称之为其他用户访问期间某的网本站的某个页两道之后，从网页里将与此的网本站涉及的所有页两道全部暂停，就算此页两道增加了一个“放弃“。

放弃领军=在这个页两道放弃的首页/PV

23、Click 首页

一般针对收费广告而言，称之为其他用户首页某个URL、页两道、banner的最少，可多次重复一共。比如我在PC端看不到一则新闻URL点出去看了一会就关了，过了一会又点出去看了一遍，这就算我为这篇新闻贡献两次首页。

24、r.time 平均停留延时

称之为某个页两道被其他用户访问期间，在页两道停留延时的平均以此类推，一般而言用来自取决于一个页两道具体内容的总质值。

r.time=来访多达值/其他用户总停留延时

25、CTR 首页领军

称之为某个广告、Banner、URL被首页的最少和被浏览的总最少的比以此类推。一般用来督导起码的引流精准度。

CTR=首页多达（click）/被其他用户看不到的最少

26、Conversion rate 产物领军

称之为其他用户完变成设定的产物节目内的最少和总会北京话人多达的比领军，一般而言用来评论者一个产物节目内的变成败，如果产物领军较少则需要优化该产物节目内。产物领军=产物会北京话多达/总会北京话多达

27、细管

一般而言称之为转化变成目的产物同一时外的一致该系统设计，比如在腾讯购物，从首页卖家URL到查询详情页，于是又到查询卖家评论者、领自取店家优惠政策券，于是又到核对地址、付款，每个节目内都可能暴增其他用户，这就促请店家必须动手好每一个产物节目内，细管是评论者产物节目内为先的称之为标。

28、投资者报酬领军（ROI：Return On Investment ）

解读投入和产的父子关系，自取决于我这个投资者以此类推不以此类推得，能给到我多少经济效益的东西（非举例来说的利润），这个是本站在投资者的角度或长远生意上看的。

其算出公式为：投资者报酬领军（ROI）=年利润或少雨利润/总投资者×100%，一般而言中用评估行业对于某项活动的经济效益，ROI很低声称该工程建设经济效益很低。

29、多次重复购领军

称之为消费者在的网本站里的多次重复购最少

30、暴增深入研究（Churn Analysis/Attrition Analysis）

说明了哪些卖家可能停止可用公司的厂商/业务，以及识别该系统哪些卖家的暴增会造就第二大损失。暴增深入研究的结果中用为可能要暴增的卖家准备新的优惠政策。

31、卖家细分&画像（Customer Segmentation & Profiling）

根据现有的卖家多达据，将特征、蓄意类似于的卖家不属于分组。说明了和较为各组。

32、卖家的生命周期经济效益 (Lifetime Value, LTV)

卖家在他/她的一生里为一个公司转化变成的预估折价利润。

33、购物篮深入研究（Market Basket Analysis）

识别该系统在交易该系统里常会同时出现的卖家再一组合或服务再一组合，例如常会被一起购的厂商。此类深入研究的结果被中用推荐附加卖家，为展厅卖家的议程提供依据等。

34、可视议程（Real Time Decisioning, RTD）

试图行业动手出可视（近乎无延迟）的最优销售/营销议程。比如，可视议程该系统（低分该系统）可以通过多种零售业规则或模同型，在卖家与公司互动的瞬外，对卖家顺利完变成评分和排名。

35、尚存/卖家尚存（Retention / Customer Retention)

称之为建立后并不需要要长时外段维持的零售商父子关系的比领军。

36、涉及性深入研究(Correlation ysis)

是一种多达据深入研究深入研究方法，中用深入研究变数错综有用是否长期存在正涉及，或者负涉及。

37、求生深入研究（Survival Analysis）

估测一名卖家继续可用某业务的时外段，或在不足之处时段暴增的可能性。此类个人信息能让行业判断所要预见时段的卖家尚存，并引入合适的自主性政策。

38、正则表达式(Algorithms)

可以完变成某种多达据深入研究的多达学公式。

39、零售业智能（Business Intelligence）

深入研究多达据、示范个人信息以试图行业的代理人、管理层、其他人员顺利完变成越来越有根据的零售业议程的该系统设计、设施、物件、处理过程。

40、分类学深入研究(Classification ysis)

从多达据里授予不可忽视的涉及性个人信息的依此处理过程;这类多达据也被称之为元多达据(meta data),是说明了多达据的多达据。

41、聚类深入研究(Clustering ysis)

它是将类似于的都可聚合在一起，每类类似于的都可合在一起一个聚类(也叫作簇)的处理过程。这种深入研究深入研究方法的目的在于深入研究多达据外的相异和类似于性。

42、对比深入研究(Comparative ysis)

在越来越加大的多达据集里顺利完变成方式而匹配时，顺利完变成一步步的对比和算出处理过程想得到深入研究结果。

43、多达据深入研究(Data Analysis)

是称之为根据深入研究目的，用适当的深入研究深入研究方法及物件，对多达据顺利完变成处理与深入研究，提自取有经济效益的个人信息，过渡到必要结论的处理过程。

44、多达据处理（Data Processing）

多达据处理是称之为根据多达据深入研究的目的，将收集到的多达据顺利完变成加工、校对，过渡到较难多达据深入研究的外形上，它是多达据深入研究同一时外必不可少的过渡期。

45、多达据发掘出来（Data mining)

多达据发掘出来是通过可用有用的仿真核心技术，从而找出有本质的方式而，并得出大值多达据的见解。

46、多达据清扫(Data cleansing)

对多达据顺利完变成再一审查和校验的处理过程，目的在于删去多次重复个人信息、纠正长期存在的出错，并提供多达据相容性。

47、多达据总质值（Data Quality）

有关确保多达据可靠性和实用经济效益的处理过程和核心技术。很低总质值的多达据应该正因如此体现其假象的外交事务进程，并能满足在服务于、议程、规划里的预估主要用途。

48、多达据建模(Data modelling)

可用多达据建模核心技术来深入研究多达据都可，更进一步洞悉多达据的内在涵义。

49、多达据集(Data set)

大值多达据的集合。

50、判别深入研究(Discriminant ysis)

将多达据分类学，按多种不同的分类学方式，可将多达据分配到多种不同的Facebook，各种类型或者目录。是一种统计分析深入研究法，可以对多达据里某些Facebook或集群的已知个人信息顺利完变成深入研究，并从里获自取分类学规则。

51、先导深入研究(Exploratory ysis)

在从未标准的该系统设计或深入研究方法的完全从多达据里于数方式而。是一种于数多达据和多达据集主要特性的一种深入研究方法。

52、机器修习(Machine learning)

人工智能的一均，称之为的是机器并不需要要从它们所完变成的任务里顺利完变成自我修习，通过长时外段的翻倍借助自我改良。

53、因特网深入研究(Network ysis)

深入研究因特网或平两道图论里端口外的父子关系，即深入研究因特网里端口外的连结和强度父子关系。

54、出现异常以此类推检测(Outlier detection)

出现异常以此类推是称之为轻微偏移一个多达据集或一个多达据再一组合总平均以此类推的都可，该都可与多达据集里的其他它相去甚远，因此，出现异常以此类推的出现意味着该系统发生弊端，需要要对此另加深入研究。

55、仿真(Pattern Recognition)

通过正则表达式来识别该系统多达据里的方式而，并对同一多达据源里的新多达据作出预见

56、预见深入研究(Predictive ysis)

大多达据深入研究深入研究方法里最有经济效益的一种深入研究深入研究方法，这种深入研究方法并能预见个人未来(最近)的蓄意，例如某人很可能买了某些卖家，可能访问期间某些的网本站，动手某些事情或者转化变成某种蓄意。通过可用各种多种不同的多达据集，例如历史多达据，外交事务多达据，社交多达据，或者零售商的个人个人信息多达据，来识别该系统风险和机遇。

57、复出深入研究(Regression ysis)

确定两个变数外的忽视父子关系。这种深入研究方法假设两个变数错综有用长期存在单向的因果父子关系(编者注解：自变数，因变数，二者不可反之亦然)。

58、同方向深入研究(Routing ysis)

针对某种运输深入研究方法通过可用多种多种不同的变数深入研究从而找出一条最优同方向，以达到降低液氧费用，为了将的目的。

59、情感深入研究(Sentiment Analysis)

通过正则表达式深入研究出人们是如何看待某些北京话题。

60、SQL

在父子关系同型多达据库里，中用检索该系统多达据的一种Python。

61、时序深入研究(Time series ysis)

深入研究在多次重复测值时外段里授予的假定良好的多达据。深入研究的多达据必须是良好假定的，并且要自取自不尽相同时外段外隔的周内时外段点。

62、句法发掘出来（Text Mining）

对举例来说自然语言的多达据的深入研究。对源多达据里词语和短语顺利完变成统计分析算出，以便用多达学术语表达句法结构，之后用传统多达据发掘出来核心技术深入研究句法结构。

63、图形(Visualization)

只有正确的图形，原始多达据才可被投入可用。这里的“图形”并非普通的平两道图同型或饼平两道图，图形称之为是的有用的平两道数学公式，平两道数学公式里举例来说大值的多达据个人信息，但可以被很容易地理解和读者。

64、仪表板(Dashboard)

可用正则表达式深入研究多达据，并将结果用平两道数学公式方式显示于仪表板里。

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