Ich erstelle eine E-Commerce-Website, und ich habe Probleme, einen guten Algorithmus zu entwickeln, um Produkte, die aus der Datenbank gezogen werden, in halbwegs passende Gruppen zu sortieren. Ich habe versucht, einfach den höchsten Preis in 4 zu teilen und jede Gruppe davon abzugrenzen. Ich habe auch Standardabweichungen basierend auf dem Mittelwert versucht. Beides könnte zu Preisspannen führen, in die kein Produkt fallen würde, was keine nützliche Filteroption darstellt.
Ich habe auch versucht, Quartile der Produkte zu nehmen, aber mein Problem ist, dass der Preis von $ 1 bis $ 4.000 reicht. Die $ 4.000 werden fast nie verkauft und sind weit weniger wichtig, aber sie verfälschen meine Ergebnisse.
Irgendwelche Gedanken? Ich hätte in der Statistik-Klasse mehr Aufmerksamkeit bekommen sollen ...
Aktualisierung:
Ich habe die Methoden ein bisschen kombiniert. Ich habe die quartile / bucket-Methode verwendet, aber ich habe sie ein wenig gehackt, indem ich bestimmte Bereiche fest geschrieben habe, in denen eine größere Anzahl von Preisgruppen erscheinen würde.
%Vor%Hier ist eine Idee: Im Grunde würden Sie den Preis in Eimer von 10 sortieren, jeder Preis als Schlüssel im Array, der Wert ist eine Zählung, wie viele Produkte zum gegebenen Preispunkt sind:
%Vor%Aus dem Ergebnis können Sie reset und end verwenden, um das Minimum / Maximum jedes Buckets zu erhalten
Irgendwie rohe Gewalt, aber könnte nützlich sein ...
Hier ist eine Idee, die der Gedankenrichtung meines Kommentars folgt:
Ich nehme an, Sie haben eine Reihe von Produkten, von denen jede durch einen Preis und eine Verkaufsvolumenschätzung (als Prozent vom Gesamtumsatz) gekennzeichnet ist. Sortiere zuerst alle Produkte nach ihrem Preis. Als nächstes starten Sie das Teilen: Durchqueren Sie die geordnete Liste und akkumulieren Sie das Verkaufsvolumen. Jedes Mal, wenn Sie etwa 25% erreichen, schneiden Sie dort. Wenn Sie dies dreimal tun, ergibt dies 4 Teilmengen mit disjunkten Preisbereichen und einem ähnlichen Umsatzvolumen.
Was genau suchen Sie als Ihr Endergebnis (könnten Sie uns eine Beispielgruppierung geben)? Wenn Ihr einziges Ziel darin besteht, dass alle Gruppen eine signifikante Anzahl an Produkten haben, die wichtig genug sind, dann können Sie selbst dann, wenn Sie den perfekten Algorithmus für Ihren aktuellen Datensatz finden, nicht mit dem Datensatz von morgen arbeiten. Abhängig von der Anzahl der Gruppen von Gruppen, die Sie benötigen, würde ich einfach beliebige Gruppen erstellen, die Ihren Bedürfnissen entsprechen, anstatt einen Algorithmus zu verwenden. Ex. ($ 1 - $ 25, $ 25-100, $ 100 +). Aus der Perspektive des Verbrauchers verteilt mein Verstand natürlich Produkte in 3 verschiedene Preiskategorien (billig, Mittelklasse und teuer).
Ich denke, du denkst zu viel nach.
Wenn Sie Ihre Produkte kennen und Ihnen feinkörnige Ergebnisse gefallen, würde ich diese Preisklassen einfach fest codieren. Wenn Sie denken, dass $ 1 bis $ 10 sinnvoll sind für das, was Sie verkaufen, dann geben Sie es ein, Sie brauchen keinen Algorithmus. Führen Sie einfach eine Überprüfung durch, damit Sie nur Bereiche anzeigen, die Ergebnisse enthalten.
Wenn Sie Ihre Produkte nicht kennen, würde ich alle Produkte nach Preis sortieren und sie in vier Gruppen mit gleicher Anzahl von Produkten aufteilen.
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