‘壹’ 网上月消费水平是属于什么类型的变量
连续型变磨腔量。
变姿庆量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量迹游握两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量。
‘贰’ 网上购物类型很多，淘宝网属于A.C2C B.C2B C.B2B D.B2C
B是指商城 C 是指个体卖家 所以淘宝大多是C2C
‘叁’ 网购属于什么消费类型
按照交易方式，那就是钱货两清了。
消费类型 ：
总结：消费类型有不同的划分
（1）按产品类型不同，可分为有形商品消费和劳务消费。
（2）按交易方式不同，可分为钱货两清的消费、李拆贷款消费和租赁虚念消费
（3）按消费的目的不同，可分为生存资料消费、发展资料消费和享受资料消费。其中生存资料消费是哪誉枣最基本的消费。随着经济水平的提高，发展资料和享受资料消费将逐渐增加。
‘肆’ 商品表的商品名属于什么数据类型
该商品名属于字符型数据类型。
在数据库中，字符型数据类型通常型皮用姿租中于存储文本信息，例如商品名称、客户姓名、地址等，其长度可以根据实际需要进行定义。
在关系型数据库中，常用的字符型数据类迹山型包括CHAR、VARCHAR、TEXT等。
‘伍’ 以下哪种属于电子商务常见的数据类型
市场数据等。
属于电子商务常见的数据类型有两个，分别销乱是市场数据和企业数据，不包括销售数据和商品数据。
电子商务专业是2000年教育部批准设置的普通高等学校本科专业，属于电子商务类专业，是以互联网等信息技术为依托，面向现代经济社会领域商务活动的新兴专业，电子商务专业可以分为两个基本方向，电子商务经济管理类方向和电子商务工程技术敬斗乱类亮档方向。
‘陆’ 电子商务数据有哪些分类
按照交易对象分类，电子商务可以分为四种类型：
（1）企业与消费者之间的电子商务，即B2C（Business to Consumer）。（2）企业与企业之间的电子商务，即B2B（Business to Business）。
（3）消费者与消费者之间的电子商务，即C2C（Consumer to Consumer）。
（4）企业与政府，即B2G（Business to Government）方面的电子商务。这种商务活动覆盖企业与政府组织间的各项事务。
2．按照支付发生情况分类
按照是否有支付情况发生，电子商务可以分为电子事务处理和电子贸易处理。前者的应用如网上报税、网上办公等，后者应用如网上购物、网上交费等。
3．按照商务活动内容分类
按照商务活动的内容分类，电子商务主要包括两类商业活动：一是间接电子商务——有形货物的电子订货，它仍然需要利用通过物流系统，将货物运送到消费者手中。一般来说，电子商务的物流配送会通过第三方物流企业来完成，如邮政服务和商业快递送货等。二是直接电子商务——无形货物和服务，如计算机软件、数码产品、娱乐内容的网上订购、付款和交付。一般来说间接电子商务受到物流配送系统的约束，直接电子商务则无需顾虑地理界线，直接讲行交易。
4．按照使用网络类型分类
根据使用网络类型的不同，电子商务目前主要有三种形式：第一种形式是EDI（lectronic Data Interchange，电子数据交换）商务；第二种形式是互联网（Internet）商务；第三种形式是]ntranet（内联网）商务和Extranet（外联网）商务。
‘柒’ 顾客购物序列属于哪种数据类型
顾客购物序列属于符号序列数据。根信森据相关公开信息查询显示：符号序列数据是由元素或事件的有序集组成，记录或未记录具体时间。顾客购买序列就是在很长的一段时期内，并且通常就其复杂性和功能性构成一定的顺序，根据顾局穗客已经购买滑腊亩的产品或服务可以预测顾客将可能要购买的产品。
‘捌’ 属于web和社交媒体的数据
（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。（广义）大数据可以分为五个类型：Web 和社交媒体数据、机器对机器（M2M）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。
Web 和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站李笑带中的数据和内容。
M2M 数据：也就是机器对机器的数据，比如 RFID 数据、GPS 数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。
海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的 CDR、3G 上网记录等，金融行业的网上交易记录、core banking 记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。
生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。
人工生成的数据：比如各种调查问哪芦卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。
在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP 数据库、Hadoop 平台、各种 NoSQL 数据库等，这些数据我们称之为动态数据。比如高铁机车的关键零部件上装有成百上千的传感器，每时每刻都在生成设备状态信息，企业需要实时收集这些数据并进行分析，当发现设备可能出现问题时及时告警。再比如在电信行业，基于用户通信行为的精准营销、位置营销等，都会实时的采集用户数据并根升滚据业务模型进行相应的营销活动。
大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。大数据治理人员需要定期与企业高层管理人员进行沟通，保证大数据治理计划可以持续获得支持和帮助。相信随着时间的推移，大数据将成为主流，企业可以从海量的数据中获得更多的价值，而大数据治理的范围和严格程度也将逐步上升。
‘玖’ 数据分析的类型有哪些
1.交易数据
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3.移动数据
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
‘拾’ 顾客在网上任何一次点击行为和购买行为会产生哪些数据
顾客在网上进行任何一春慎次点击行为和购买行为都可能产生多种类型的数据，包括但不限于以下几种：
1. 浏览数据：记录用户在网站上访问的页面、浏览时间等信息，可以用于分析用户的兴趣爱好和行为偏好。
2. 搜索数据：记录用户在网站上的搜索行为，可以用于了解用户的需求和关注点。
3. 点击数据：记录用户点击网扒胡敬页中各种按钮、链接的情况，可以用于分析用户的动作特点和行为路径。
4. 购买数据：记录用户的购买历史和相关信息，做早包括购买时间、商品名称、价格等，可以用于分析用户消费行为和消费习惯。
5. 交互数据：记录用户与网站的交互情况，比如用户填写表单、发表评论、留下评价等，可以用于评估用户满意度和反馈问题。
6. 设备数据：记录用户访问网站时所使用的设备信息，包括设备类型、操作系统、屏幕尺寸等，可以用于优化网站的响应速度和适配性。
以上数据仅为例举，实际上还有很多其他类型的数据可以被收集和分析，以帮助企业更好地了解用户需求、优化网站体验、提升营销效果等。