微信創(chuàng)業(yè)之初，主要交易平臺是微電商。目前微電商領域的玩家主要有:1。微店:電商平臺微信官方推出，但是功能很簡單，幾乎沒有實際作用；2.有贊:目前最主流的微商城平臺很厲害。你開店后，可以鏈接店鋪，在各地推廣。3.魏夢:這類似于被表揚。這個微電商平臺的特點是便宜，功能豐富，價格高。

這個太專業(yè)了。你最好問問專業(yè)人士。為落實省級價格監(jiān)測系統(tǒng)能力建設及業(yè)務培訓班關于“逐步將數(shù)學分析方法融入數(shù)據(jù)整理”的要求，我中心在這方面進行了積極的研究和探索。本文試圖用數(shù)學 建模的方法對部分建材價格近期走勢進行分析和預測。一.數(shù)學 建模簡介數(shù)學 建模是數(shù)學的一種思維方法，就是用數(shù)學。

灰色預測方法是一種基于灰色系統(tǒng)的方法。所謂灰色系統(tǒng)，是介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的灰色系統(tǒng)，即系統(tǒng)的內(nèi)部信息和特性部分已知，另一部分未知。它的具體含義是:如果一個系統(tǒng)的所有信息已知為白色系統(tǒng)，所有信息未知為黑色系統(tǒng)，部分信息已知，部分信息未知，那么這個系統(tǒng)就是灰色系統(tǒng)?；疑碚撜J為，雖然灰色系統(tǒng)的行為現(xiàn)象是朦朧的，數(shù)據(jù)是復雜的，但它畢竟是有序的，具有全局功能的。

模型分析主要是基于建立的模型與實際數(shù)據(jù)的差異，或者建立的模型與實際情況的擬合程度，模型的可用性、適用性、合理性。對模型的分析和評價分為兩個方面。一個是模型和模型之間的比較，比如預測問題為什么用了灰色理論而不是線性回歸？二是模型內(nèi)的比較。比如你已經(jīng)知道1，2，3，4的數(shù)據(jù)預測5的數(shù)據(jù)。模型測試時，可以預測4的數(shù)據(jù)，并與真實4的數(shù)據(jù)進行比較。

建模Need數(shù)據(jù)分析如下。1.Excel:屬于office三件套之一，內(nèi)置函數(shù)很多。它可以簡單的做數(shù)據(jù)分析，畫一些基本的圖表，比如一般的散點圖，數(shù)據(jù)預處理，都是通過Excel完成的。2、R語言:R語言數(shù)據(jù)分析需要有一定的數(shù)學基礎并懂得R語言編程，門檻比Excel高。r語言是一個開源項目，具有很強的統(tǒng)計計算和制圖能力，是large 數(shù)據(jù)分析的必備工具。r語言正在被大多數(shù)數(shù)據(jù)分析老師作為主要工具。

用它快速計算描述性統(tǒng)計:相關系數(shù)、協(xié)方差、自相關系數(shù)、互相關系數(shù)和直方圖。進行了t檢驗、方差分析、協(xié)整檢驗和格蘭杰因果檢驗。4.產(chǎn)地:這是一個超級數(shù)學圖形分析工具。軟件為用戶提供專業(yè)數(shù)學 數(shù)據(jù)分析功能，支持數(shù)十種2D和3D繪圖模板，還具有高端統(tǒng)計分析功能、3D曲面擬合、圖像處理和信號處理功能。

整合展示第一階段有句話叫“先跟蹤銷售，再分析”。現(xiàn)階段最大的困難是數(shù)據(jù)整合和集成，每個零售企業(yè)都有大大小小幾十個部門系統(tǒng)，這些系統(tǒng)都是獨立的數(shù)據(jù)源，都有自己的定義、標準和側重點。合并、清理、轉換和簡化來自這些來源的不同數(shù)據(jù)并最終建立一致的數(shù)據(jù)是非常具有挑戰(zhàn)性的，不僅需要清晰嚴謹?shù)闹笜硕x，統(tǒng)一的口徑，還需要平臺 tools突破系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘，提供分析的快捷方式，這就要求工具具有良好的開放性，易于開發(fā)，易于操作。最后花了三個月的時間選擇了Fansoft FineReport，第二階段分析判斷，第一階段數(shù)據(jù)源整合后，零售決策者。