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商品相关性分析,stata相关性分析

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③ 相关性 分析、商品出售的各种品牌相关性 分析，例如:商品 商品、图片相关性评估对的影响如何分析字与字之间相关性？用spss 相关性 分析，相关系数为0.271 相关性相关系数0.81.0 ， 强相关0.60.8 ， 强相关0.40.6，中等相关0.20.4，弱相关0.00怎么样 。
【商品相关性分析,stata相关性分析】
1、在这个安例中,沃尔玛采用了什么方法对市场进行 分析研究?这个故事对你...啤酒和尿布齐飞在美国沃尔玛的货架上 。尿布和啤酒一起出售，令人印象深刻 。一个是日用品，一个是食品，两者完全不同 。原因是什么？原来 ， 沃尔玛的工作人员在按周期统计产品的销售信息时发现了一个奇怪的现象:每到周末，某连锁超市的啤酒和纸尿裤的销量都非常大 。为了找出原因 ， 他们派了工作人员去调查 。通过观察和采访我们知道，在美国有孩子的家庭中 ， 妻子经常会告诉丈夫下班后给孩子买纸尿裤，丈夫买完纸尿裤后会带回自己喜欢的啤酒 ， 于是啤酒和纸尿裤的销量一起增加 。

2、销售 分析系统的主要内容 sales 分析包括以下主要内容:产品业绩领域、客户业绩渠道、销售人员业绩、市场占有率、各种增长率和各种贡献率，利用在线分析OLAP和知识发现等先进的信息处理手段和数据分析模型，建立销售分析模块，根据实际生产数据，使用户快速了解消费者需求、变化趋势和市场

②客户分析，包括:客户特征分析，随时间变化规律，客户信用和忠诚度分析 ， 大客户发现；客户发展分析 ， 包括总客户分析，新客户分析 ， 客户流失分析，等等 。重点客户和VIP客户分析 ， 重点客户的特点和需求分析，业务跟进分析 。③ 相关性 分析，商品各种品牌出售相关性 分析 ， 例如:商品促销优惠政策及奖励分析，包括:各种促销优惠活动分析，制定

3、相关系数大小的意义问题1:相关系数的范围和显著性相关系数的范围如下:1 .符号:如果是正号 ， 表示正相关；如果是负号，说明负相关 。一般来说 ， 正相关是指变量会和参考数同方向变化，负相关是指变量会反方向变化；2 ， 值为0 ， 为极值，表示不相关；3.值为1，表示完全正相关 ， 同方向变化幅度相同；4.如果是1，说明完全负相关，同幅反向变化；5.取值范围:语义相关性，如搜索、查询词、文档 。如果关键词不一样，但是是多词，模型不懂语义 ， 语义匹配解决不了问题 。在推荐中，商品可以用一个向量来描述，用户也可以用一系列交互的商品来表示 。通过在它们之间做一些语义匹配 ， 可以推荐一些创新的商品，这样会增加推荐的多样性 。但是，传统的方法如CF、CB等 。无法得知用户与商品的相对间接关系 。

4、用spss 相关性 分析,相关系数是0.271 相关性怎么样相关系数0.81.0非常强相关0.60.8强相关0.40.6中等相关0.20.4弱相关0.00.2非常弱相关或无相关0.271为低相关，这是分析相关系数的大小 。分析相关系数我们需要看另一个指标 ， 即显著性检验 。相关系数的显著性检验也需要知道数据的标准误 。你用spss 分析做了相关后，报告里除了相关系数值还有一个sig值 。如果这个值小于0.05，说明相关系数达到显著，否则不显著 。

另一个是二线的意义(两面) 。可以看出，除了与LN(DLI)的相关显著性之外的所有显著性都是0.003，这意味着显著性低于0.001 。表明LN(捐赠)与所有其他变量(除LN(DLI))的相关性在0.001的水平上是显著的(这意味着LN(捐赠)和LN(DLI)在0.01的水平上被认为是显著的，具有99%的置信度 ， 即LN(捐赠)和LN(DLI)在0.01的水平上被认为是显著的 。
5、 商品与图片 相关性评价对 商品的影响 。想买个小书柜想了好几天，终于看到一个可以随意组合 ， 颜色很多的书柜 。卖家的照片效果也不错 。买了六张各种颜色的照片，直播间可以随意搭配 。但是理想很丰满 ， 现实很骨感 。当你收到货物时，你会大吃一惊 。这是图中的柜子吗？这不是太不一样了吗？先不说外貌 。看卖家图片 ， 这个柜子肯定不够深 。我问卖家，你尺码不对，这么浅，书怎么放？
刚翻过来，看到最后一张图17CM的尺寸 。说实话，有多少买家对尺寸有概念？大家都在看图说话，即使是这张图 ， 你能感受到17CM的尺寸吗？对，就像这张图，是在误导买家 。它有17厘米深，但实际上，一本A4的书在17厘米以上，这就是放本书的效果，于是我问买家，这是绘本吗？你的画都是绘本？那个深度离书的边缘还很远，你居然说是17CM 。

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