随着统计数据黄金时代的来临，各个领域的经营发展已经开始著重统计数据挖掘观念。通过统计数据，他们能了解商品的优劣、使用者的钟爱程度，从而用统计数据去解决商品存在的难题。
统计数据挖掘更多的是如前所述业务大背景来阐释统计数据，把暗藏在统计数据另一面的难题归纳出，发现其中最有用的东西，再予以强化。
在提炼出统计数据的整个过程中，人是直觉的，而统计数据是主观的。反之亦然的统计数据但不同人阐释出的结果的确是不一样，但推论的这类并没有错。所以他们做B2C统计数据挖掘师常见的方式有什么样呢？
当已经开始统计数据挖掘商品时，首先分别预测每一表达式，以叙述保有的统计数据并评估结果其产品质量，接下去预测每一表达式之间的关系。这儿我把B2C统计数据挖掘分为五大新浪网：即对照预测、转化成预测、存留预测、商品平价。
1.对照预测
纵向对照：单纯的说是和谁对照？倘若说他们不久前店面的成交金额快速增长了30%，所以他们呢应该高兴呢？
总之不是，这儿他们还要参照竞争者的成交金额，如果你的竞争者快速增长了50%呢？这个这时候他们就需要一个参照分项。统计数据黄金时代，他们能很轻而易举的领到竞争者的相关统计数据。
纵向对照：他们能把近15天的成交金额以轮廓的形式显示出，这种就能很确切的看到近期的成交金额与否达到预期，呢下降趋势，总之他们也能以会计年度、月或鲁让县基层单位。
（相片源于互联网）
他们也要考虑到现实生活中的特定情景，比如说双11、双12、元月等活动打折，所以成交金额与否会暴跌。所以在做纵向对照的这时候，一定要考虑所有的情况，或许你的商品正逢周日是卖不掉呢？他们还能这种权衡：
（1）最近一个会计年度，每周六日的成交金额。
（2）近三年双十一当天的成交金额等等。
2.转化成预测
这儿牵涉到一个难题，评判一家B2C企业需要用到的一些日常统计分项：
（1）店面的目标使用者数量：一家店面的成交量，反映的是这家店面对于市场的影响以及使用者对于商品的满意度。
（2）平均消费金额：店面每年平均每位使用者消费了多少，以此来定位目标人群，确定与否达到盈利的分项。
（3）使用者的复购率：判别商品满意度，倘若使用者购买过一次后，还会购买第二次，说明使用者对于你的商品还是很满意的，这种既节省了市场推广费用，使用者也会推荐给更多朋友来够买。
根据公司目标使用者，确定转化成分项。
（1）混合模式：复购率不足30%，说明经营的中心应该放在维护老使用者，以及大力发展新使用者。
（2）忠诚度：老使用者的复购率在60%，说明老使用者对于公司的商品足够满意、放心，这个这时候你就能把重心放在发展新使用者上。
3.存留预测
他们通过活动等形式把使用者引流到他们的流量池里，但是经过一段时间后，使用者可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问他们店面的使用者称之为存留。
（相片源于互联网）
他们常常见到的日活跃使用者量、月活跃使用者量、会计年度活跃使用者量，来检测他们店面的流量。有的这时候可能会看到他们的日活，在一段时期内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做存留预测的话，这个结果很可能是一个错误的。
存留是商品的核心，使用者只有留下来，他们的商品才能不断快速增长。如果他们什么都不做的话，使用者很快的就流失了。
4.商品平价
大部分B2C公司会频繁搞打折，一般来说每次打的旗帜无非是全网最低，但是如何才能确定是全网最低呢？
这个这时候就需要他们去搭建一个平价系统，这个平价系统的目的主要是为了去抓取各大B2C平台商品的价格。通过各大B2C平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。
（相片源于互联网）
通过对照其他平台的商品来战略性的调整自己的商品，这种就能避免自己的商品价格调整后，消费者不买账的情况。
商品的定价是一件极其重要的事情，如何做到买一送一，买多少减多少的情况下，公司的盈利不受影响，这就需要他们统计数据挖掘师起作用了。
以上是我根据B2C统计数据挖掘列出的五大板块，他们在不同的行业需要用不同的形式把它展示出。在统计数据面前，清晰的知道自己应该如何运营，那一种方式解决实际难题才是最有效的，学以致用。结合情景灵活运用，没有最好的预测方式只有最适合的，欢迎大家点评以及纠正！
CDA（统计数据挖掘师认证），由国际范围内统计数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新，迅速发展成行业内长期而稳定的全球大统计数据及统计数据挖掘人才标准，具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
本着提高企业、高校、学生、求职者之间联动性的宗旨，在统计数据界有志人士的共同努力下，CDA统计数据挖掘师认证应运而生并迅速得到中国银行、IBM大统计数据大学，中国电信，国家电网，德勤，CDMS、Oracle、德国云网、Meritdata、法国布雷斯特商学院等认可。
同时跻身为2020年终身学习品牌项目，担当连接企业、高校、从业者的纽带角色。
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