A、 支付人数
B、 客单价
C、 支付件数
D、 支付金额
答案:D
A、 支付人数
B、 客单价
C、 支付件数
D、 支付金额
答案:D
A. 流量数据
B. 行业数据
C. 营销数据
D. 行政数据
A. 频数分析
B. 交义分析
C. 描述性统计分析
D. 以上都是
A. 维归约
B. 数量归约
C. 数据压缩
D. 属性构造
解析:null
A. 数据量过于庞大
B. 数据有可能不能很好地反映潜在的模式
C. 有些数据属性是无用的或者冗余的
D. 数据可能存在缺失、错误、不一致等问题
解析:null
A. 可视化代码实现
B. 视图与交互设计
C. 可展示数据筛选
D. 可视化编码映射
A. 数据清理能完全解决数据质量差的问题
B. 可以借助Kettle 来完成大量的数据清理工作
C. 数据清理的目的是提高数据质量
D. 数据清理在数据分析过程中是不可或缺的一个环节
A. 不同产品、不同品牌用户的关注度以及购买力
B. 功能展现是否完美
C. 帮助企业了解产品的点击是否顺畅
D. 以上都是
A. 指商品毛利润占销售额的百分比
B. 计算毛利率只需要采集商品销售收入数据
C. 计算毛利率需要采集商品销售成本数据
D. 毛利率=(销售收入-销售成本)/销售收入×100%
A. 友盟
B. 京东商智
C. 行业协会
D. 生意参谋
A. 产品盈利能力分析是产品组合决策的基础
B. 主要指标包括客单件、毛利率、成本费用利润率等
C. 产品盈利能力所有指标都可以直接获取
D. 产品盈利能力是对产品为店铺销售或利润贡献能力的衡量