一、评价算法优劣的标准是？
同一个问题可以用不同的算法来解决 ， 一个算法的好坏会影响算法甚至程序的效率 。算法分析的目的是选择合适的算法并对算法进行改进 。算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度两个方面来考虑 。时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需的计算量 。一般来说 ， 计算机算法是问题规模n的函数f(n) ， 所以算法的时间复杂度也被记录下来 。T(n)= (f(n))因此 ， 问题的规模n越大 ， 算法执行时间的增长率与f(n)的增长率正相关 。空间复杂度算法的空间复杂度称为渐进时间复杂度 ， 是指算法需要消耗的存储空间 。它的计算和表示方法类似于时间复杂度 ， 一般用复杂度的渐近性来表示 。与时间复杂度相比 ， 空间复杂度的分析要简单得多 。算法的正确性是评价算法优劣的最重要标准 。算法的可读性是指算法容易被人阅读的程度 。鲁棒性是指算法对不合理的数据输入进行响应和处理的能力 ， 也称为容错 。扩展数据算法大致可分为基础算法、数据结构算法、数论与代数算法、计算几何算法、图论算法、动态规划与数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法、Hermite变形模型和随机森林算法 。算法大致可以分为三类：第一类 ， 有限的和确定性算法 ， 在有限的时间内终止 。他们可能需要很长时间来执行分配的任务 ， 但在一定时间内仍会被终止 。这种算法的结果往往取决于输入值 。第二 ， 有限的、非确定性的算法 。这些算法在有限的时间内终止 。然而 ， 对于给定值(或某些值) ， 算法的结果不是唯一的或确定的 。3.无限算法是那些不停止运行的算法 ， 因为没有定义的终止条件或输入数据不能满足定义的条件 。通常 ， 无限算法是由于定义终止条件不确定而产生的 。参考文献：算法-百度百科
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二、电商数据分析需要统计哪些指标
简单来说 ， 你需要看几个指标网站使用情况：PV/UV、上线时间、辍学率、访问深度、转化率等 。流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量占比趋势等 。经营数据：销售总额、订单数、客户单价、人均消费量、单位商品数、订单转化率、退货率等 。用户分析：会员地域分布、年龄分布、重复购买率、注册时长 。此外 ， 以下是详细说明 。你可以看看 。毕竟 ， 对电商数据指标的研究越深入 ， 越有利于后期的运营和活动 。电子商务数据分析系统包括五个一级指标：网站运营指标、营商环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标 。网站运营指数在这里定义为综合指数 ， 包括网站流量指数、商品品类指数和(虚拟)供应链指数等几个二级指数 。运行环境指标又细分为两个二级指标：外部运行环境指标和内部运行环境指标 。销售业绩指标按照网站和订单细分为两个二级指标 ， 营销活动指标包括营销活动指标、广告指标、业务合作指标等三个二级指标 。客户价值指数包括三个二级指标 ， 即整体客户指数和新老客户指数 。网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营状况 。这里 ， Ec数据分析联盟暂时将网站运营指标细分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标 。1.网站流量指标网站流量指标主要从网站优化、网站可用性、网站流量质量、客户购买行为等方面考虑 。流量指标的数据来源通常有两种 ， 一种是通过网站日志数据库处理 ， 另一种是通过在网站页面中插入JS代码的方法处理(从日志中收集的两种数据有较多的长短点 。metropolis中有日志数据仓库 ， 用于分析和建模 。大多数企业仍然使用遗传算法进行网站监控和分析 。) 。网站流量指标可以细分为数量指标、质量指标和转化指标 。比如我们常见的PV、UV、访问量、新访客、新访客比例等 。属于流量量指标 ， 而跳出率、页面/网站平均在线时间、PV/UV等 。属于交通质量指标 。对于具体目标 ， 涉及的转化次数和转化率属于流量转化指标 ， 如用户下单数量、添加购物车数量、成功支付数量、相对等 。2.商品类别指标商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平 ， 与销售指标、供应链指标密切相关 。比如商品品类结构占比、各品类销售占比、SKU销售在各品类的集中度以及对应的存货周转率等 。不同产品类别的比例可以细分为商品类别的比例和不同尺寸、颜色、型号等类别的特定商品的比例等 。3.供应链指标这里的供应链指标主要指的是电商网站上商品的库存和发货情况 ， 而不考虑商品的生产和原材料库存的运输情况 。这里主要考虑从客户下单到收货的时间、仓储成本、仓储生产时间、发货时间、每单发货成本等 。比如在仓储中 ， 分仓订单的比例、系统空置率(与之前的商品类别指标密切相关)、物料空置率、限时上架完成率等 。以及在货物交付中 ， 如分时订单的交付率、未交付率、相关退货率、货到付款率等 。一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值(过去消费)、潜在价值(主要来自用户行为 ， RFM模型作为主要衡量依据)和附加值(主要来自用户忠诚度、口碑推广等) 。).在这里 ， 客户价值指标分为整体客户指标和新老客户价值指标 ， 主要从两个方面来衡量
例如 ， 在这里 ， 总客户价值指数是通过访问者数量、访问者获取成本和从访问到下单的转化率来衡量的 。除了上述考虑之外 ， RFM模型还被用作衡量老客户价值的基准 。数据分析系统建立后 ， 其数据指标不是一个 。
成不变的 ， 需要根据业务需求的变化实时的调整 ， 调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动 。通常 ， 单独的分析某个数据指标并不能解决问题 ， 而各个指标间又是相互关联的 ， 将所有指标织成一张网 ， 根据具体的需求寻找各自的数据指标节点 。
三、用来衡量网络推广效果的关键指标是什么【算法优劣的比较标准 电商推荐算法优劣用什么指标衡量，算法优劣的比较标准是什么】用来衡量网络推广效果的关键指标如下：一、内容页面的关键词排名考核指标 。在内容营销中 ， 原创内容是一个必不可少的元素 ， 它是达成目标的一个基础手段 ， SEO专员会利用内容矩阵 ， 进行有效的推广 ， 其中 ， 最为关键的就是对某一类长尾关键词的覆盖 。
二、原创内容获取seo外链的数量 。我们经常说最好的链接诱饵就是高质量内容 ， 事实证明 ， 在足够尊重版权的情况下 ， 这是完全正确的事情 ， 当然它仍然是外链获取转化率较高的渠道 。三、seo带来的流量质量指标 。1.跳出率 。2.平均访问时长 。3.平均访问页数 。四、社交媒体影响力 。评估内容营销在社交媒体影响力的指标主要包括：阅读、转发、评论的数量 ， 你可能利用社交分析工具 ， 定期跟踪这些指标 ， 它是真正检验内容营销的试金石 。五、查看竞争对手相关指标 。有的时候在做内容营销的时候除了查看自己的相关指标 ， 还需要有对标竞争对手的相关内容 ， 对方的数据指标在各个渠道的表现是怎么样的 ， 你的内容策略是否对其产生一定影响 ， 如果没有 ， 问题出现在什么地方 ， 该如何有效的调整这部分内容 。六、流量转化指标 。1.转化次数 。2.转化率 。关于网络推广可以找一家专业的培训机构学习 。我觉得单仁资讯就不错 。单仁资讯作为资讯服务行业的闪耀新星 ， 深圳市单仁资讯集团也凭借其在国内占据领导地位的创新性智力产品《实战商业智慧》 ， 以及在电子商务培训领域连续多年市场占有率第一的位置 ， 成功获选此次“深圳知名品牌”称号 。同时 ， 单仁资讯集团还荣获得了此次知名品牌评选的“特别贡献奖” 。
四、电商数据分析要掌握哪些数据指标?运营模块运营的主要职责是达成销售目标 ， 同时控制运营成本 。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标：业绩达标率、业绩增长率、销售利润额 。这三个指标非常好理解 ， 主要是用来综合评估运营水平 。商品模块这一模块主要涉及两个职能 ， 商品企划和商品运营 。商品企划的主要职能是在一个销售周期内 ， 对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控 ， 避免使用单一产品冲业绩 。商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划 ， 通常流程是：测款-养款-爆款-返单 。当然 ， 一个店铺也不能打造过多的爆款 ， 爆款的增多会损害品牌调性 ， 到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面 。市场模块市场模块是仅次于运营的第二大模块 ， 同时又和运营的工作密不可分 。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等 。其中 ， 推广是一个店铺的重中之重 ， 也是我们数据分析的主要对象 ， 推广包括包括付费和免费两种渠道 ， 付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等 ， 免费推广如微博、贴吧等等 。定时的进行会员维护会促进会员沉淀 ， 活跃的会员可以有效的节省推广费用 。视觉设计模块这部分模块中 ， 我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径 。主要涉及的包括：页面逻辑、标签分类、主推商品 。这部内容对应的就是我们常说的流量分析 ， 分析客户的访问路径 ， 并结合漏斗模型 ， 看看那部分的转化对最终的转化率影响最大并进行优化 。关于电商数据分析要掌握哪些数据指标 ， 青藤小编就和您分享到这里了 。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣 ， 希望这篇文章可以为您提供帮助 。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容 ， 可以点击本站的其他文章进行学习 。
五、算法的评价指标有哪些时间复杂度和空间复杂度 。1、时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量 。一般来说 ， 计算机算法是问题规模n 的函数f(n) ， 算法的时间复杂度也因此记做 。T(n)=Ο(f(n))因此 ， 问题的规模n 越大 ， 算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关 ， 称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity） 。2、空间复杂度算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间 。其计算和表示方法与时间复杂度类似 ， 一般都用复杂度的渐近性来表示 。同时间复杂度相比 ， 空间复杂度的分析要简单得多 。空间复杂度记做S(n)=O(f(n)) 。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1)。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了 ， 因为每次递归都要存储返回信息 。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量 。扩展资料：算法的方法：1、递推法递推是序列计算机中的一种常用算法 。它是按照一定的规律来计算序列中的每个项 ， 通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值 。其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复 ， 该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点 。2、递归法程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion） 。一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法 ， 它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解 ， 递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算 ， 大大地减少了程序的代码量 。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合 。一般来说 ， 递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段 。当边界条件不满足时 ， 递归前进；当边界条件满足时 ， 递归返回 。注意：(1) 递归就是在过程或函数里调用自身.(2) 在使用递归策略时 ， 必须有一个明确的递归结束条件 ， 称为递归出口 。参考资料来源；百度百科-算法百度百科-空间复杂度
六、电商运营的五大关键数据指标电商运营的五大关键数据指标先来看一个例子 。问：如果网站平均停留时间越长说明了什么问题?对于同一种类型的网站或者同一个品类的电商网站 ， 平均停留时间越高表示网站越有吸引力 ， 换句话说 ， 停留时间长短是衡量网站黏性的最重要的指标 。不仅如此 ， 停留时间与成交也有很强的正相关关系 ， 如下图所示：其实 ， 平均停留时间对销售额有正面积极的作用力不仅被用在网上 ， 在线下的传统零售行业也被运用的淋漓尽致 ， 譬如增大商场货架的距离可以增加女性消费群体的逗留时间从而促进购买 。当然 ， 这里还牵涉到另外一个问题 ， 就是增加货架距离固然可以提升销售额但是同时单位面积内销售产出有可能变小了 ， 所以需要测算之后进行比较才能做出决策 。同时 ， 还要考虑定位问题和实际条件限制 。一、建立日常运营的数据指标的重要性量化公司日常运营健康状态的指标簇 ， 相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”) ， 通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上 。所有的世界500强企业都有晴雨表体系 ， 它有两方面作用：1)决策支持;2)考核业绩 。二、如何正确看待运营数据指标在之前笔者关于讲解品牌的帖子 ， 笔者曾多次这样比喻：通过数据指标判断一个网站是否健康就好比去医院体检 ， 比如抽血化验 ， 血小板总数丶白细胞总数丶红细胞压积容量丶淋巴细胞百分比丶粒细胞百分比等项目数据就类比于电商网站数据指标 ， 通过指标就能判断网站是否运营良好 ， 所以需要知道两类值：实际值和参考值 。但是难点在于 ， 如果没有足够的经验 ， 往往很难将数据指标与背后的问题一一对应起来 。三、常见的日常运营指标有哪些鉴于电商行业的格局 ， 天猫和淘宝所占的市场份额目前领先的所以就以淘宝和天猫的数据指标为例 ， 其它独立B2C商城数据指标可以适当比靠这些指标 ， 基本上大同小异 。常见的指标 ， 其意义也非常明朗 ， 限于篇幅不再赘述 ， 以上指标主要针对PC端 ， 移动端可以参考上表进行相应合理取舍得出指标 。另外 ， 部分数据指标行业并没有严格和严谨的定义 ， 多数是一家之言不足以作为通用标准 ， 所以 ， 一些指标是可以自定义的 ， 只要在数据进行核对和比较时 ， 务必清楚地知道数据得出的前提 ， 或者说是口径 。这里有四个指标需要特别解释下 ， 大家可能稍微陌生一些 。第一个指标：商品集中度 ， 表示的销售额或者销售量之中 ， 占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例 。一般来讲 ， 商品集中度越高越方便下单和追单 ， 也就是补货更加容易 ， 但是同时也暴露优质商品较少 ， 有潜在风险 ， 尤其季节性快消品类目 ， 一旦处于换季边缘 ， 集中度高的商品不给力 ， 整个销售业绩将受到重挫 ， 所以要联系所处品类的行业参考值 ， 合理观察“商品集中度”;第二个指标：商品动销率 ， 商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100% ， 动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数;第三个指标：库销比 ， 库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售 ， 其中库存和销售可以是数量亦可以是金额 。第四个指标：客户重合度 ， 现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强) ， 为了使新品牌更快更有效的启动和成长 ， 通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌 ， 加速其生长 ， 这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度 ， 以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑 ， 让其独立行走 。过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良 ， 过晚撤走流量可能致使多品牌同质化 ， 品牌定位无区隔 ， 不能有效产生增量市场 。当然 ， 追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的 ， 我们可以这样来比较两个品牌 ， 假设成熟品牌是A ， 新品牌是B：(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?(2) 在 (1)的基础上 ， 计算重合客户的重复购买率?(3) 在 (1)的基础上 ， 计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足 ， 客户的比例是多少?这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性 。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度 ， 更体现了数据的权威性 ， 尤其关键指标的统计倘若经常出现差池 ， 会让所有人对数据失去信任 ， 对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了 。四、“晴雨表”的作用那么 ， 建立晴雨表有何作用呢?不言而喻 ， 作用是很大的 ， 分为直接作用和间接作用 。一方面 ， 晴雨表可以作为数据存档的基本单元 ， 方便及时调用;另一方面 ， 可以自由抽取其中的关键性指标生成运营日报丶周报和月报等 。建立晴雨表相对比较容易做到 ， 但是解读晴雨表数据指标的能力就需要漫长经验的积累 ， 否则无法看到数据背后所代表的业务状况 。解读数据需要把控以下关键点：(1)知道该指标的实际值和行业参考值 。例如想知道店铺的转化率水准是怎样的 ， 就必须了解行业TOP卖家的平均转化率数值 。(2)优先注意数据奇异点和数据拐点 ， 突然变大或者变小的数据一定是受到外力的作用 。例如给客户短信群发 ， 应该在短信发出去之后极短的时间内便会出现流量拐点 ， 如果没有出现相应的流量拐点表明短信通道没有发送出去(短信延迟) ， 或者客户对于长期的短信已经产生免疫的作用 ， 抑或促销活动不能吸引到客户 。(3)数据要有对比 ， 可以是同比 ， 也可以是环比 。(4)选取合适的数据呈现形式 。依据数据想要表达的意思选择相应的呈现方式非常重要 ， 生动形象的数据展现形式能有助于快速抓住重点 。五、请大家一起来讨论下这些数据指标的变化代表的意义关于数据解读 ， 需要依靠某单个核心指标来解读 ， 但是有时候也需要联合一组指标综合研判 。笔者随机例举5个问题来讲解如何通过指标来解析数据背后的意义 。请大家先把答案写在回复中 。1.对于网络女装品牌的估值应该看哪些指标?2.如果收藏人数多但是成交人数少是什么原因?3.翻页数(PV/UV)越大表示网站越好么?4.回头率低一般是什么原因造成的?5.某件商品销量下滑一般是什么原因?
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