『壹』 網上月消費水平是屬於什麼類型的變數
連續型變磨腔量。
變姿慶量按變數值是否連續可分為連續變數與離散變數跡游握兩種。在一定區間內可以任意取值的變數叫連續變數。
『貳』 網上購物類型很多，淘寶網屬於A.C2C B.C2B C.B2B D.B2C
B是指商城 C 是指個體賣家 所以淘寶大多是C2C
『叄』 網購屬於什麼消費類型
按照交易方式，那就是錢貨兩清了。
消費類型 ：
總結：消費類型有不同的劃分
（1）按產品類型不同，可分為有形商品消費和勞務消費。
（2）按交易方式不同，可分為錢貨兩清的消費、李拆貸款消費和租賃虛念消費
（3）按消費的目的不同，可分為生存資料消費、發展資料消費和享受資料消費。其中生存資料消費是哪譽棗最基本的消費。隨著經濟水平的提高，發展資料和享受資料消費將逐漸增加。
『肆』 商品表的商品名屬於什麼數據類型
該商品名屬於字元型數據類型。
在資料庫中，字元型數據類型通常型皮用姿租中於存儲文本信息，例如商品名稱、客戶姓名、地址等，其長度可以根據實際需要進行定義。
在關系型資料庫中，常用的字元型數據類跡山型包括CHAR、VARCHAR、TEXT等。
『伍』 以下哪種屬於電子商務常見的數據類型
市場數據等。
屬於電子商務常見的數據類型有兩個，分別銷亂是市場數據和企業數據，不包括銷售數據和商品數據。
電子商務專業是2000年教育部批准設置的普通高等學校本科專業，屬於電子商務類專業，是以互聯網等信息技術為依託，面向現代經濟社會領域商務活動的新興專業，電子商務專業可以分為兩個基本方向，電子商務經濟管理類方向和電子商務工程技術敬斗亂類亮檔方向。
『陸』 電子商務數據有哪些分類
按照交易對象分類，電子商務可以分為四種類型：
（1）企業與消費者之間的電子商務，即B2C（Business to Consumer）。（2）企業與企業之間的電子商務，即B2B（Business to Business）。
（3）消費者與消費者之間的電子商務，即C2C（Consumer to Consumer）。
（4）企業與政府，即B2G（Business to Government）方面的電子商務。這種商務活動覆蓋企業與政府組織間的各項事務。
2．按照支付發生情況分類
按照是否有支付情況發生，電子商務可以分為電子事務處理和電子貿易處理。前者的應用如網上報稅、網上辦公等，後者應用如網上購物、網上交費等。
3．按照商務活動內容分類
按照商務活動的內容分類，電子商務主要包括兩類商業活動：一是間接電子商務——有形貨物的電子訂貨，它仍然需要利用通過物流系統，將貨物運送到消費者手中。一般來說，電子商務的物流配送會通過第三方物流企業來完成，如郵政服務和商業快遞送貨等。二是直接電子商務——無形貨物和服務，如計算機軟體、數碼產品、娛樂內容的網上訂購、付款和交付。一般來說間接電子商務受到物流配送系統的約束，直接電子商務則無需顧慮地理界線，直接講行交易。
4．按照使用網路類型分類
根據使用網路類型的不同，電子商務目前主要有三種形式：第一種形式是EDI（lectronic Data Interchange，電子數據交換）商務；第二種形式是互聯網（Internet）商務；第三種形式是]ntranet（內聯網）商務和Extranet（外聯網）商務。
『柒』 顧客購物序列屬於哪種數據類型
顧客購物序列屬於符號序列數據。根信森據相關公開信息查詢顯示：符號序列數據是由元素或事件的有序集組成，記錄或未記錄具體時間。顧客購買序列就是在很長的一段時期內，並且通常就其復雜性和功能性構成一定的順序，根據顧局穗客已經購買滑臘畝的產品或服務可以預測顧客將可能要購買的產品。
『捌』 屬於web和社交媒體的數據
（狹義）大數據是指無法使用傳統流程或工具在合理的時間和成本內處理或分析的信息，這些信息將用來幫助企業更智慧地經營和決策。而廣義的大數據更是指企業需要處理的海量數據，包括傳統數據以及狹義的大數據。（廣義）大數據可以分為五個類型：Web 和社交媒體數據、機器對機器（M2M）數據、海量交易數據、生物計量學數據和人工生成的數據。
Web 和社交媒體數據：比如各種微博、博客、社交網站、購物網站李笑帶中的數據和內容。
M2M 數據：也就是機器對機器的數據，比如 RFID 數據、GPS 數據、智能儀表、監控記錄數據以及其他各種感測器、監控器的數據。
海量交易數據：是各種海量的交易記錄以及交易相關的半結構化和非結構化數據，比如電信行業的 CDR、3G 上網記錄等，金融行業的網上交易記錄、core banking 記錄、理財記錄等，保險行業的各種理賠等。
生物計量學數據：是指和人體識別相關的生物識別信息，如指紋、DNA、虹膜、視網膜、人臉、聲音模式、筆跡等。
人工生成的數據：比如各種調查問哪蘆卷、電子郵件、紙質文件、掃描件、錄音和電子病歷等。
在各行各業中，隨處可見因數量、速度、種類和准確性結合帶來的大數據問題，為了更好地利用大數據，大數據治理逐漸提上日程。在傳統系統中，數據需要先存儲到關系型資料庫/數據倉庫後再進行各種查詢和分析，這些數據我們稱之為靜態數據。而在大數據時代，除了靜態數據以外，還有很多數據對實時性要求非常高，需要在採集數據時就進行相應的處理，處理結果存入到關系型資料庫/數據倉庫、MPP 資料庫、Hadoop 平台、各種 NoSQL 資料庫等，這些數據我們稱之為動態數據。比如高鐵機車的關鍵零部件上裝有成百上千的感測器，每時每刻都在生成設備狀態信息，企業需要實時收集這些數據並進行分析，當發現設備可能出現問題時及時告警。再比如在電信行業，基於用戶通信行為的精準營銷、位置營銷等，都會實時的採集用戶數據並根升滾據業務模型進行相應的營銷活動。
大數據治理的核心是為業務提供持續的、可度量的價值。大數據治理人員需要定期與企業高層管理人員進行溝通，保證大數據治理計劃可以持續獲得支持和幫助。相信隨著時間的推移，大數據將成為主流，企業可以從海量的數據中獲得更多的價值，而大數據治理的范圍和嚴格程度也將逐步上升。
『玖』 數據分析的類型有哪些
1.交易數據
大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。
2.人為數據
非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。
3.移動數據
能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。
4.機器和感測器數據
這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。
『拾』 顧客在網上任何一次點擊行為和購買行為會產生哪些數據
顧客在網上進行任何一春慎次點擊行為和購買行為都可能產生多種類型的數據，包括但不限於以下幾種：
1. 瀏覽數據：記錄用戶在網站上訪問的頁面、瀏覽時間等信息，可以用於分析用戶的興趣愛好和行為偏好。
2. 搜索數據：記錄用戶在網站上的搜索行為，可以用於了解用戶的需求和關注點。
3. 點擊數據：記錄用戶點擊網扒胡敬頁中各種按鈕、鏈接的情況，可以用於分析用戶的動作特點和行為路徑。
4. 購買數據：記錄用戶的購買歷史和相關信息，做早包括購買時間、商品名稱、價格等，可以用於分析用戶消費行為和消費習慣。
5. 交互數據：記錄用戶與網站的交互情況，比如用戶填寫表單、發表評論、留下評價等，可以用於評估用戶滿意度和反饋問題。
6. 設備數據：記錄用戶訪問網站時所使用的設備信息，包括設備類型、操作系統、屏幕尺寸等，可以用於優化網站的響應速度和適配性。
以上數據僅為例舉，實際上還有很多其他類型的數據可以被收集和分析，以幫助企業更好地了解用戶需求、優化網站體驗、提升營銷效果等。