ПЗ
ну, скорее нет, т.к. рубанули 29-10
А продажи падают стабильно с 10-09
Size: a a a
2018 November 10
A
ПЗ
Да Да, Яндекс рубанули, потому что было много нецелевого траффика
A
в общем, вряд ли дело в кампаниях, но в них можно было б посмотреть, что именно из товаров\страниц проседает
A
ну или прост зависимость sales от stock посчитайте
ПЗ
Вот тут у меня и возникает туча вопросов, как это сделать =)
ПЗ
Потому что хотелось данные покрутить в R Studio, что бы не писать программу для этого
ПЗ
есть еще идея выгрузить все это в эксель, а потом посчитать по группам
A
Потому что хотелось данные покрутить в R Studio, что бы не писать программу для этого
ПЗ
Вот как то так я себе представляю, что мне нужно получить из моего датасета. Потом я смогу каждую группу посмотреть по отклонениям, дисперсиям и прочим статистическим показателям.
ПЗ
А вот этих чуваков на Ютубе я как раз и смотрю, дошел до 8 урока
AS
Можно посмотреть продажи на неделе с 10.09 и сравнить с продажами с 08.10. найти какие категории просели и топ артикулы.
Может это просто сезонная тема, например, продажи холодильников резко идут на спад в конце сентября-начале октября.
Может это просто сезонная тема, например, продажи холодильников резко идут на спад в конце сентября-начале октября.
MM
В начале ноября праздники и люди поехали в отпуска
ПЗ
Провпрос как вот это
ПЗ
Развернуть вот в это
АН
Сводные таблицы должны помочь
i
в R
dplyr::spreadi
только тут предварительно аггрегацию по группе сделать
A
D
data.table будет что то типаDT[,.(count(name)),by=.(name,gname)]