以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师：
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在数据科学和分析领域，Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供一些示例来演示它们的强大功能。
背景 美团点评作为全球最大的生活服务平台，承接超过千万的POI，服务于数量庞大的活跃用户。在海量数据的前提下，定位运营业务、准确找到需要数据的位置，并快速提供正确、一致、易读的数据就变得异常困难，这些困难主要体现在以下方面： 取数门槛高，找不到切合的数据，口径复杂不易计算，对运营人员有一定的技能要求，人力成本增大； 数据处理非常耗时，缺少底层离线数仓模型建设和预计算支撑，Ad-hoc平台查询缓慢； 数据不一致，不同渠道口径不一致，缺少对杂乱指标的统一管理； 数据反馈形式不友好，缺少数据可视化的形式，无法呈现
作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
在消费升级的助推下，电子零售渠道变得成熟稳定，而且还在不断增强，多渠道竞争不断变化，和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题： 1.如何去唤醒招募进来的沉默会
解决问题的核心在于拆解，即将整个问题分解成若干单元，逐一突破。不会解决问题是因为不会拆分问题的结构、无法厘清问题的种类，也没有将帮助思考的辅助工具用到极致
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于品牌商和电商平台是非常重要的环节。而促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
随着婴幼儿市场主力消费人群逐渐转变，母婴行业进入新时代，传统实体店以及纯粹的电商都难以满足消费者的需求。所以，线上线下零售以及内容平台相结合成为母婴市场发展的新方向。
最近有段视频很火，《CCTV重磅新闻：美国超级间谍潜入中国！就在你身边》！描述了借助iPhone手机的定位功能，记录了您的所有行踪。
流程图，顾名思义是一种表达工作流流程的框图表示方法，经常使用不同的框代表不同种类的步骤，并且每两个步骤之间使用特定方向的箭头进行链接。如今，除了工程、计算机、设计等传统领域，流程图已经成为一种被公众广为接受可视化视图。
导读：与传统的H5网页搭建系统相比，活动中台不仅需要完成网页制作，还需要考虑如何设计一套功能架构，让更多垂直业务类型的用户可以在中台上实现业务自治。本文将阐述众多vivo互联网营销业务面临的效率问题，以及如何通过中台的功能来解决这个问题。
作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。
618购物大促销已经过了，但是今年大家的热情相比此前热情大战购物节减少了很多，今年不少消费者选择了“冷静”，没有抢购、没有冲刺，有的减少了下单的客单价，有的减少了购买数量。很多网页反馈说对购物节似乎不那么在意这种促销活动了，羊毛薅不动了，已经没有几年前参与大促时的满满兴致。
数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。
作者：沈浩老师，中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
自开始吆喝知识变现并推出视频课程，已经过了一个季度的时间，总想做一次宣传，但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录，索性我把自己的商业机密公开，来个PowerBI学以致用，让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
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电商平台要发起一场综合性的推广活动，需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化，就需要使用模型来设计，例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
现在有这样一个场景，为了提高商品销量，最近做了一次促销活动，那么关于这次促销活动的成效如何，需要通过数据分析来获知。经营者想要知道本次活动的总付费金额及付费用户数，以及具体某一天的付费金额、付费用户数；在活动持续期间按月统计的总的付费金额以及数据明细表。那么想要直观的看到这些数据，为后续的活动提供参考数据，该如何来实现呢？
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
你知道“巨型猪饲料”“单身狗粮”是什么吗？这不是给动物吃的，也许你或多或少听说过，这些在网上引起巨大反响的零食，完全激起了大家的购买欲望。
小程序已经成为了许多企业和个人推广业务的首选方式。然而，对于很多不具备开发能力的个人和企业来说，如何快速制作一个高品质的小程序还是一个难题，本文给大家推荐一些优质、好用的第三方小程序制作平台。
大家都知道，BI可以在分析客户行为，对比竞品数据，预测新的增长点等很多方面来帮助企业，但这一切都必须基于对数据的理解。可以说BI的核心就是数据决策，交互式数据可视化作为BI的核心体验，应用场景非常广泛。
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
作者简介 Jason Wang，携程研发经理，目前主要负责低代码类产品的设计和研发，关注低代码行业的发展及相关解决方案在企业内部的落地。 一、背景 随着低代码开发方式被越来越多的人接受和认可，低代码得到了蓬勃发展，更被寄希望成为 IT 行业革命性的“新生产力”。据报道，全球低代码类产品市场规模在 2021 年超百亿美元，预计 2023 年将突破两百亿美元关口。 1.1 低代码行业现状 国外：Salesforece，Microsoft，OutSystems，Mendix 等，是处于领导者地位的资深玩家，
以前写过不少和稳定性相关的文章，其中介绍了不少稳定性保障的实践案例和方法，比如全链路压测和服务治理，这些案例和方法更多的是技术层面解决问题的方法和手段。但为什么要做稳定性保障？如何理解稳定性保障？以前一直没太想明白。最近整理之前的技术笔记，翻了很多资料，对这个问题的理解开始清晰了。
市场营销是为创造实现个人和组织的交易，而规划和实施创意、产品、服务构想、定价、促销和分销的过程。传统的营销模式是一种交易营销模式，会通过传统的营销渠道对外销售产品，冗长的流通环节会大大增加了产品的成本，同时还降低了产品的时效性，网络营销是互联网发展的必然产物，网络营销不受时间和空间限制，在很大程度上改变了传统营销形态和业态。网络营销对企业来讲，提高了工作效率，降低了成本，扩大了市场，给企业带来社会效益和经济效益。相对于传统营销，网络营销具有国际化、信息化和无纸化，已经成为各国营销发展的趋势。
B2B供应链管理战略就是协同供应链，协同对供应链管理成功与否起着最关键性的作用。鉴于供应链在各个行业中的作用，B2B供应链协同平台也将对电子商务行业发展产生重大影响。
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
谈起.NET/.NET Core的企业级实战案例，电商项目是典型代表。其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
Hierarchical Clustering（层次聚类）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本分成不同的类别或簇。该算法将数据样本看作是一个层次化的结构，在每个层次上不断合并最近的样本，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。Hierarchical Clustering算法不需要事先指定聚类个数，可以根据数据的结构自动划分成簇，因此被广泛应用于数据分析和模式识别领域。
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近年来，随着市场需求的快速增长和科技进步的有力推动，我国食品制造业已发展成为门类比较齐全的产业，不仅能满足国内市场需求，还具有一定出口竞争能力，在安排就业、稳定社会、提高农业产品深加工和附加值、促进经济的发展等方面发挥着重要作用。
互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 1、什么是数据产品 要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展
随着 vivo 互联网用户量级不断增加，应用商店、官网商城、 游戏中心和浏览器等 vivo 官方产品相继进入存量用户运营时代。在这种大背景下，营销活动日益增多，传统活动开发模式已经不能满足井喷式且多样化的需求，项目开发和产品运营过程中遇到种种困难：
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
终于 PowerBI 完成了在 2019 年的进化。对于 12 月来说，最大的更新就是提供了主题设置，这使得我们彻底摆脱编写一个从来都不应该编写的JSON来设置主题文件。
Wyn Enterprise 将 BI 和报表融为一体，创新性的在线报表设计功能，提供类似微软 Office 产品的使用体验，功能丰富却极易上手。对软件公司而言，无需修改源码，即可完成客户定制化的报表需求；对企业 IT 部门而言，让业务部门自主设计报表的畅想变成了可能。
下面数据是2020年4月1日至4月10日某业务的数据，请对这些数据进行分析，并得出分析观点。
一、埋点的目的 埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅，之前的一些基本假设是否成立？这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖：产品方向&市场运营&商业逻辑三大方面。埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查，通过逻辑和数据，贯穿产品的整个生命周期，使产品逐步达到最佳状态。为未来产品优化方向给出指导意见。
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