课程名称：数据分析体系课
课程章节：构建用户画像
课程讲师： DeltaF
课程目标：通过对电商运营与销售数据的分析，学会构建用户画像、明确消费行为与市场营销的相关性，并基于数据分析结构提升销售数据与运营策略。
课程内容：

1. 销售、市场与运营数据分析
2. 分析消费行为
3. 预售销售额、调整运营策略

两个重要的分析方法：
1.聚类分析
K-Means算法是基于划分的聚类算法，计算样本点与簇质心的距离，与簇质心相近的样本点划分为同一类簇。两个样本距离越远，则相似度越低。
基本概念：
1、要得到簇的个数，需要指定k值，例如k=3，则表示需要将数据分成3个簇；
2、质心，即为均值，向量的各个维度取平均，例如图中黑点便是红色数据点的质心（x轴数据取均值，y轴数据取均值）

其中平均轮廓系统及K因子，需要详细了解，课程并没有根据行业讲清楚

层次分析法

运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：
建立递阶层次结构模型；
构造出各层次中的所有判断矩阵；
层次单排序及一致性检验；
层次总排序及一致性检验。

层次分析法是用来根据多种准则，或是说因素从候选方案中选出最优的一种数学方法

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