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R语言数据分析挖掘必知必会

从数据获取和清理开始，有目的的进行探索性分析与可视化。让数据从生涩的资料，摇身成为有温度的故事。

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我们将在对这12类活动的整体销量做出评估，为营销计划做出指导。通过这个雷达图可以看到很多信息，比如2件9.5折的销量最差，折扣越高，销量越高。

放心购和免邮活动的销量都不错，厂商配送销量也较高。秒杀和放心购的销量区间较大，说明这类活动销量表现参差不齐。

95后和90后是典型的冲动型消费，他们会追求快速消费（尤其是交易价格不高的零食），所以在设计详情页时一定要能在前两屏迅速抓住他们的心（促销活动、多样性等，这些都可以作为卖点），导致冲动型消费。

价格和商品销量关系

我们通过河流图对商品销量的分布可视化。它显示了几个商品价格分组的销量数值的演变。

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从平均销量来看，可以看到200以下价格区间的商品中，自营的商品平均销量更高。当价格区间在200~250元时，非自营商品的平均销量更高，更高价格区间中，两者的销量差不多。从总销量来看，200以下价格区间的商品中，自营的商品销量更高，在75到100区间，两者销量相似。当价格区间在200~250元时，非自营商品的销量更高，更高价格区间中，自营销量更高。

总的来看，自营旗舰店的商品销量更高。其中个别区间如区间75-100元为例，它对应的商品往往是各类小众网红零食商品，这个市场尚未被大品牌自营旗舰店完全抢占。