提高数据中心的利润率 除了租赁和建设数据中心的资本开支,还有供电和经营的运营费用,所有这些成本显然对数据中心利润率有直接影响。...“除了软件开发成本,我们所负担的成本用来构建和维护基础设施,以支持云计算服务。这些费用将降低我们以前取得的经营利润率,“微软公司在其提交给美国证券交易委员会财报文件中称。...一名分析师问微软Azure业务是否正在蚕食公司的PREM业务时,胡德说,“我不希望这两方面都有所增长。”...微软公司没有披露收入Azure的单独收入,但其智能云上季度的收入达到了59亿美元,同比提高了8%,而Azure占据了其智能云的主要份额。智能云包括Azure,服务器产品和企业移动通信。...IBM公司的SoftLayer云服务包括基础设施即服务和off-prem私有云以及名为BlueMix的平台即服务,通过这些服务,可以让技术开发人员能够使用该公司的数据分析服务,包括沃森认知计算技术。
ERP标准设置是在开票时确认销售收入,而在交货时结转销售成本。系统本身是不保证收入和成本配比的,这主要是因为两者各有支持的原始凭证(发票和出库单)。...对于这个问题我们认为:除非是行业特殊性造成的原因,收入和成本的配比,主要应当从流程的角度通过控制开票和交货的时机来解决,比较理想的状态是开票直接指向交货,交货后即时开票或者定期(每天或至少月底)开票。...+应收 贷:主营业务收入+销项税+发出商品 当然,企业也可以将收入递延确认,不过这种做法好像不多。...一般我们配置自动记帐功能时,让系统生成如下分录:借:产品销售成本 贷:存货。存货的计价既可以是标准成本,也可以是移动平均价或个别认定的批次成本。...但是对于制造型企业来说,由于实际成本必须在月末才能得到,而发货是实时的,所以此时一般应使用标准成本,到月末再根据实际成本重估库存和产品销售成本。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,数据分析是必然的。...一般来说,电商网站的数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...3 站内数据分析 站内数据流分析,主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理,一般如下: 页面流量排名:主要查看产品详情页的流量,特别是首页陈列的产品详情页。...场景转化分析:从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页,的数据流分析。...站内搜索分析:这个反应的是用户关心的产品有哪些,产品调整的最直接数据。 用户离开页面分析:用户在那些也页面离开最多?是首页还是频道页?是购物车还是订单提交页。
在人力资源数据分析中,人效的数据分析一般是做的频率比较少的,一般我们是一年做一次的人效分析,而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析,一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析,所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率...在进行这些的人效指标的之前,我们要先了解公司的财务信息,因为人效的指标分析很多都是建立在公司的财务数据上,所以你要了解一年公司的营业收入,成本,净利润,人力成本,工资成本等这些数据,所以我们开头说人效成本一般是人力高层进行分析的...,因为这次财务数据都是公司的机密信息,没在获得财务数据以后,我们就可以从3个维度进行数据分分析。...1、首先我们要了解总的人效数据,我要知道一年人力成本多少钱,公司成本多少钱钱,我工资花了多少钱,这些是做下面人效分析的基础 2、第二个维度我我们要去分析各项人力成本的占比,我们要了解人力成本在公司总的成本的占比...,我们要去计算人数和人力成本,人数和公司运营成本之间的关系,因为人力成本和公司的人数应该是一个正向的数据关系,我们通过是这个分析,能判断出公司今年的人力成本和人数是否正常,并且可以预测明年的人力成本数据
1.如何解读本组数据,写出你对该问题的分析步骤 2.根据上述分析,提出你对该问题的几种猜测 3.如果猜测都是需要解决的问题,请提出你的解决方案,并设计可行性的实验 【分析思路】 根据之前讲过的“数据分析解决问题的步骤...时间:3.10-3.12的时间范围内出现问题 地点: 全国地区 数据来源:与相关人员沟通后,数据准确无问题 2.业务指标理解 充值收入=付费人数*平均单价 因为问题中还提到收入上升、下降的问题,所以,我们要清楚这是在和谁比...本案例是与之前的收入相比较得出的结论。 我们观察数据发现,整体数据与部分数据呈现出完全相反的结论,也就是题目中所说的,整体充值收入提升了,但是占80%以上的功能充值的收入下降了。...所以,现在的问题明确为:为什么原核心充值收入下降? 二、分析原因 当需要分析问题出现的原因时,可以使用多维度拆解分析方法对“充值收入”这个指标进行拆解。 充值收入=付费人数*平均单价。...后面遇到业务问题,就要想到“数据分析解决问题的过程”这张图。
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法,可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析,我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用,就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的,我们通过案例来做讲解。...,这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的,我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具,找到回归分析 ? 点击确认,选择Y值和X值的数据,并且勾选下面的显示图表,X值是指职级,Y值是指薪资。 ?...点击确认,会生产这样几张图表,黄色的表示的是一个标准的线性的函数,蓝色的是我们实际的数据的函数。
自从我改行做数据分析,发现要学习的东西很多,转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。...1、总得来说数据分析流程就3个基本步骤: 输入-->计算-->输出 所以在数据分析中不管是做架构设计还是算法设计这三个基本步骤是不可缺少的;仿佛我们的计算机也是这个最基本的运行流程。...一、输入: 那么在数据分析领域我们输入的是什么呢 当然是数据,文本数据,结构化数据,非结构化数据(音频、视频),具体对象是我们在数据分析中的表数据,或者数据流。...第二步,找出唯一属性,能唯一定义每一条数据的,这个字段往往能和其他表的字段关联; 二、计算: 计算大多数时候是交,并、差、过滤等操作。可具体描述数据碰撞流程。...三、输出: 计算完需要用一个结果表将数据接收。
具体在分析过程中还存在着以下的应用场景: 1、用户典型路径识别与用户特征分析 用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据,用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门...二、路径分析数据获取 ---- 互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势,路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。...四、路径分析常见思路与方法 ---- 1、朴素的遍历统计与可视化分析探索 通过解析布点获得的用户行为路径数据,我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计,并用数据可视化方法将其直观地呈现出来...2、基于关联分析的序列路径挖掘方法 提到关联规则分析,必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。...今后有机会可能会以案例方式分享如何做用户路径分析,展示分析过程中的步骤与思路,希望能和大家多多交流。
很多同学很困惑,到底什么算“深入”分析?为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求:业绩下降了,分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。...很多做分析的,只是列出一个下降的业绩曲线,然后写了一大堆完全无法用数据论证的理由,什么宏观环境、消费习惯等等。开局一张图,原因全靠猜。...如此种种囧境,就是缺少监控意识,过于死磕一次分析细节所导致的。 遭遇计划外的剧烈波动,先查数据质量,确保不是数据质量问题报了假警。...单靠内部数据写写代码跑跑数很难验证想法。所以做商业分析,还得多方面下功夫才行,各个数据各司其职才是最好的。 深入分析多久来一次 针对“业绩下降了,分析下原因”,以上就是深入分析的过程。...很多企业里没有分析经验沉淀;业务和数据脱节缺少沟通;业务过于强势,强词夺理;数据的领导是技术出身,自己也不知道咋分析;做数据的同学止于跑数,没有机会参与调研,更离一线万里之遥。
但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。...结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢?...第二、如何做好关联分析呢? 1. 必须进行大量的产品梳理工作,区分不同等级的层次关系,并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。...做好关联分析或数据运营,请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。...但在进行关联分析的时候,客户更希望能从其他不相隔的货架之间找出更好的关联销售机会,这决定了后期的关联规则挑选难题。 3. 注意关联推荐的规则合理性及流失成本的大小。
在上一篇中,我们通过对月活跃用户增长以及挖掘不同潜在用户群的分析,探讨了如何分析用户增长,更好地理解增长动力。今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。...APP月活跃用户的分析,速动比率在1.5是不错的数据,但就常规收入而言却不是。...如何分析其它因素 我们已经探讨了如何分析月活跃用户和月常规收入,其实对所有一切相关量的分析对生意而言都有必要。假如你做了一个社交消费类APP,觉得仅月活跃用户还远远不够,期望他们每天都能用你的APP。...这就得到了日活跃用户的月度增长分析。 如果不想分析活跃用户或收入,可以尝试分析链接分享(如分享至Twitter)。...总的来说,增长分析的框架可适用于任何场景下对用户各方面累积价值(收入、日活跃度、内容贡献等等)。其中存在一个明显的缺陷:流失数据不够细化,不知流失用户是新是老,即无法明晰用户的生命周期。
预测2019年各省市人平均收入应该是多少? 这篇文章告诉你! 今天逛kaggle看到一个数据集[1],其中有一部分是一个叫做income的表格文档。虽然最后的数据是2017年,但也值得研究一下。...但这个数据表没有明说这个表是什么,看样子理解是人均年收入?拿北京的搜索验证一下,得到的答案是:北京职工年平均工资。 ?...分析部分 上边的数据概览跟索引列设置完了,下边开始一些简单分析 2017年收入排序 我想取出2009,2017年数据,按照2017数据降序排列,然后做柱状图 x=dtincome[2009].sort_values...往年极差数据如上。 9年净增加额 现在想知道一下两个数据: 1. 每个省市自身9年间增加了多少收入? 2. 如果以2009年为基数,增长率是多少?...分析差异原因有两点: 2018-2019两年经济形势不好,所以用前9年增长率保持不变来预测2019年工资会导致偏高。 年收入包括奖金、各类补助补贴的合计值,并不是月薪*12这么简单。
这是基于数据的分析、模型的运用,但是都逃不过是对现实业务的理解的基础上。...下面就是这段时间以来写的文章的汇总: 一、数据采集监测和分析 1、数据采集 (1)论坛网站信息数据采集: 案例1:汽车之家网站奔驰宝马宝马信息采集 案例2:天涯论坛各个板块文章信息采集...案例1:淘宝茶叶数据采集、竹浆纸数据采集、充电宝数据采集 案例2:京东小米手机数据采集、京东众筹商品数采集 案例3:大众点评泉州美食数据采集、58同城泉州租房信息数据采集 (3)微博、微信公众号文章数据采集...年点击率、阅读量前1000数据采集 2、网站、app数据客户来源、流失、行为、转化监测 案例1:某学习app、金融网站用户来源、流失、行为监测分析 案例2:知乎大v张佳玮更新监测及涨粉数据监测 3、数据分析...作用:获得方向、验证猜想、提高收入、减少支出、降低风险。
人力成本的数据分析是年底我们必做的一个分析模块,人力成本的分析包含了薪酬的部分,同时我们要做人效分析的时候就必须要做人力成本的数据分析,所以我们今天来讲讲如何来做人力成本的分析,以及分析的思维。...因为我们是根据年度来做人力成本分析的,所有我们的人力成本按照月度来进行记录,我们的数据透视都是基于这张数据记录表来的。...在这张报表里我们包含了人力成本的各项数据,同时在每个月我们有做了各项人力成本的汇总,主要是因为我们在做数据透视和分析的时候,我们需要先从整体来做分析。...接下来我们开始思考数据分析的维度,我们应该从哪些维度来做人力成本的分析,我们根据数据分析的方法和流程,选择了关键指标 1、各部门年度人力成本占比 2、各项人力成本占比 3、每个月人力成本数据 4、月度人力成本总额...通过这样的数据交叉,我们可以选择任意的时间,任意的部门的人力成本数据,这就是利用数据仪表盘来进行数据分析。
马上要到年底了 ,很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了,我们针对各位HR的需求,开辟了这个主题,来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块,今天我们来讲讲培训模块。...培训的数据分析如果从整体的大的分析来,我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训,内训外训又可以分为培训场次数,培训人次,各部门人均课时。...培训成本可以从几个维度分析,从大的类别来,培训成本分为课程成本和差旅成本,又可以分为内训成本和外训成本, 从培训成本的类型来分,我们可以分为各个部门的年度培训成本,又可以分为各个机构的年度培训成本。...在外训的分析上,同样是对外训机构的培训组织和讲师进行打分评估,但是外训的评估要结合外训的成本来,选择性价比最高的外训机构。 接下来我们通过一个案例来分享下 如何做培训模块的数据分析。 ?...最后我们会对两个季度的总的数据做一个对比分析,分为外训的分析和内训分分析,从场次,课时,人均课时,来做分析对比,最后我们根据数据得出的分析如下: 数据分析: 1.内训的场次,从3月份开始各个部门的负责人需要进行每月培训计划的录入
很多人掌握了大量的数据分析工具和技能,依然做不好数据分析。 面对具体的业务问题,我们还是容易两眼一抹黑,单单会工具和技能是不够的,还必须拥有数据分析思维。...数据分析部门一般独立于业务部门之外,这样可以确保数据分析师没有业绩压力,分析具有独立性。...因为数据分析的独立性,所以最终问题究竟是在产品上、运营上或者市场上,数据分析师不会有明显的偏向,只认客观数据。 好的数据分析师,能够根据客观数据,随时抛弃旧的假设,并建立新的假设。...很多人想要数据分析速成,他们认为“自然理性”加上“分析工具和方法”就能做好数据分析。 分析工具、分析方法等技能确实可以速成,但是数据分析的能力不是自然理性能够驾驭的。...想要做一个好的数据分析师,必须拥有专业的数据分析思维。
要如何做到?当然还是学高德地图。导航看似简单,可细究起来还是有很多细节的,如下图所示: ? 业绩下滑了,分析下怎么做才能达标?这个需求看似清晰,实则含糊。既然想让分析有用,那就得备齐基本要素。...想让数据分析变得有用,当然不是做数据分析的替代业务部门把所有活都干了,而是首先清晰:目前问题处在哪个阶段。之后根据该阶段的决策需求,提供必要的帮助。...为此要付出多少成本?...这也是为啥很多做数据分析的同学苦恼的原因:为啥我的分析就是被嫌弃没用呢?因为真的你只是在就数论数而已,没有真正思考到底要如何解决问题。 不过这也不能全怪做数据分析的同学们。很多企业就没有这种环境。...或者把数据当业务用,逼着分析师想一个具体文案、想一个具体的活动规则。如果做数据的把方案都做了,要运营、策划、产品经理干什么。或者指望分析师像算命大仙一样,什么都不告诉他,键盘一通敲就能哗哗出结论。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本资料是由韩国政府出资,从2005年开始连续14年进行调查的资料。...数据包括id,研究年份,浪潮,研究地区,研究人年收入等14个属性,92857条数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
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