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订单按日期收集,其中某些商品没有价值

订单按日期收集是指根据订单生成的日期进行收集和整理。在电子商务和零售行业中，订单按日期收集可以帮助企业了解销售情况、分析销售趋势、制定采购计划等。

某些商品没有价值可能是指某些商品在特定情况下无法被正常计价或者无法被销售。这可能是因为这些商品是赠品、样品、损坏品、过期品等。

在订单按日期收集的过程中，对于某些没有价值的商品，可以采取以下措施：

标记和分类：将没有价值的商品标记为赠品、样品、损坏品或过期品等分类，以便后续处理和统计。
库存管理：及时更新库存信息，将没有价值的商品从库存中剔除，避免对库存管理和销售数据分析造成干扰。
数据分析：在订单按日期收集的基础上，对销售数据进行分析，排除没有价值的商品对销售额和利润的影响，以便更准确地评估业务状况和制定决策。
优化采购计划：根据销售数据分析结果，调整采购计划，减少或避免采购没有价值的商品，提高库存周转率和利润率。

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《用户画像：方法论与工程化解决方案》读书笔记第1~2章

在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定； 3.机器学习挖掘类标签该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断...如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。 1.6.2 相关元数据在本案例中，可以获取的数据按其类型分为：业务类数据和用户行为数据。...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。...image.png 2.商品订单表商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。...分区方式为按日期分区，插入当日数据。通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。

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用户画像基础

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8000字，详解用户画像，助力企业精细化运营

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数仓中指标-标签，维度-度量，自然键-代理键等常见的概念术语解析

作为一个数据人，是不是经常被各种名词围绕，是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差，但是它们意思完全不同，今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。...所以维度就是要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按商品类别来进行分析，这就构成一个维度，把所有商品类别集合在一起，就构成了维度表。 3....粒度粒度就是业务流程中对度量的单位，比如商品是按件记录度量，还是按批记录度量。...除此之外，指标本身还可以衍生、派生出更多的指标，基于这些特点，可以将指标进行分类：原子指标：基本业务事实，没有业务限定、没有维度。...店铺近1天订单支付金额中店铺是维度，近1天是一个时间类型的修饰词，支付金额是一个原子指标；维度：观察各项指标的角度；修饰词：维度的一个或某些值，比如维度性别下，男和女就是2种修饰词。

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干货 I 用数据分析进行“无死角”的复盘？

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关于编写故事卡的一些经验

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真实案例，手把手教你构建用户画像

如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。 02 相关元数据在本案例中，可以获取的数据按其类型分为：业务类数据和用户行为数据。...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。 1....商品订单表商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。 ▼表1-3 商品订单表（dw.order_info_fact） 3....分区方式为按日期分区，插入当日数据。通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。...关于宽表设计用户画像表结构如何设计，没有一定要遵循的固定的格式，符合业务需要、能满足应用即可。下面通过两个宽表设计的案例，提供另一种解决方案的思路。

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美团数据指标体系搭建实战

05 商品可视化图表呈现形式：表格榜单。本店商品：按销售额、按销量；商圈热销：按销售额、按销量。 06 竞品分析饿了么作为外卖市场上美团的绝对竞品，在数据指标体系搭建上值得对比。...营销 1）营销概况数据可视化呈现形式：以日期为横坐标，订单价格为纵坐标形成的曲线面积图。...营销组合指订单中含有一种或多种类型，合理组合不同的活动类型，可以取得“1+1>2”的活动效果；此时仅统计只含有某种活动或某些活动组合的订单。...数据可视化呈现形式：以日期为横坐标，出餐超时率为纵坐标形成的曲线面积图。历史商户出餐超时情况：数据可视化呈现形式：日期表格统计时间、超时订单数、出餐超时率、超时率评估、平均出餐时长。...3）售后顾客差评趋势率：统计时间内，差评订单数/平均订单数，其中差评订单数为评分小于等于2分的订单。数据可视化呈现形式：以日期为横坐标，顾客差评率为纵坐标形成的曲线面积图。

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构建RFM体系：优化客户分析和营销策略

最近购买过的客户可能购买频率较低，因为他们可能刚买完商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。相反，购买频率高的客户可能最近没有购买，因为他们可能经常购买商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。...最近购买过的客户可能购买金额较高，因为他们可能购买更多的商品或者更贵的商品。相反，购买金额高的客户可能最近没有购买，因为他们可能已经购买了足够的商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。...购买频率高的客户可能购买金额较高，因为他们可能需要更多的商品或者更贵的商品。相反，购买金额高的客户可能购买频率较低，因为他们可能已经购买了足够的商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。...2.3.1 最近一次交易时间（ Recency ）当计算最近一次交易时间时，我们需要确定适当的时间窗口，对于该场景，最近一次的供应链交易日期和最近一次的网超交易日期相对重要。...，我们通过聚合客户近一个月的交易订单数以及历史累计的交易订单数去进行分析；同时根据不同的场景，我们需要充分考虑和权衡各种因素，去选择交易的不同类型，进行分析。

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RFM模型是什么？我用Tableau告诉你

这个指标会用于决定推荐商品，折扣门槛，活动方案等。依据上述RFM这三个指标，可以将客户群划分为8类客户价值。 ?...先对数据源维度进行分组整理，如图中绿框中所示，分为产品，客户，订单，订单地区等，便于后续数据使用时的字段查找。...创建计算字段创建【客户最后一次下单时间】，其计算公式为{FIXED[客户 Id]:MAX([订单日期])} （如下图所示），表示对于固定的客户，获取最大的（最近的）的时间，即为客户的最近一次下单时间。...在【标记】部分复制【客户 Id】-计数（不同）到【标签】（mac端操作为：鼠标选中同时按command或者control键），可以柱状图上显示出其在人群中的占比。 ?...按地区下钻的RFM模型上述只是基础的RFM实现思路，但是其中关于分类维度的选取（如何定义R，F，M），划分阈值选取是作为一个分析师还可深入探究。

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数据开发数仓工程师上手指南(四)ODS层搭建规范及流程

例如，日志类ODS表没有数据更新的业务过程，因此所有增量分区UNION在一起就是一份全量数据。全量存储以天为单位的全量存储，以业务日期作为分区，每个分区存放截止到业务日期为止的全量业务数据。...自主设置是否保留特殊日期数据。ODS镜像型全量表按天分区重要的业务表及需要保留历史的表视情况保存。...记录用于拍卖的商品信息：s_auction。记录用于正常售卖的商品信息：s_sale。记录用户详细信息：s_users_extra。记录新增的商品成交订单信息：s_biz_order_delta。...其中使用maxcompute进行展示，MaxCompute表的生命周期（Lifecycle），指表（分区）数据从最后一次更新的时间算起，在经过指定的时间后没有变动，则此表（分区）将被MaxCompute...COMMENT '商品最后修改日期', starts STRING COMMENT '商品上架时间', price

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matinal：全网最详细SAP FICO 在建工程转固定资产

公众号：matinal 希望各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 ⛱️万物从心起，心动则万物动‍♂️ 某些貌似可怜之人现实的不如意，一定是由于之前的过错造成的或咎由自取，知道自己错了还屡教不改和咎由自取即是此类人的可恨之处...前言：由固定资产归口采购部门或业务部门提交购置固定资产/在建工程的申请，经审批后，若是需要安装调试，则由财务部固定资产会计建立内部订单收集成本，月末结转在建工程。（工作遇到傻逼，千万要远离。...道路千万条，远离傻逼第一条）由固定资产归口采购部门或业务部门提交购置固定资产/在建工程的申请，经审批后，若是需要安装调试，则由财务部固定资产会计建立内部订单收集成本，月末结转在建工程。...选中第一行，点击上方“输入”，维护价值结算规则：其中，FXA表示资产，结算接收方表示价值转入的固定资产，%表示比例，如果需要将价值转到多个固定资产，可以在这里设置分配比例。...2、进行在建工程结算（AIBU）：输入公司代码、在建工程资产号、资产价值日（固定资产的入账日期，一般为结转日期），为慎重起见，点击中间的模拟按钮：系统生成模拟凭证，借：固定资产贷：在建工程。

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用R玩转微店汇总报表

（这个地方就很符合jimmy大神的价值观：只允许用打开R-project的方式打开Rstudio，小本本记下来，小心被怼） 2.把微店批量导出的订单明细表和收支明细表放到这个文件夹 ?...所以选出有用的几列，并改为英文列名 4.改掉中文列名 #选列和改列名 fs_s % select('商品名称', '订单金额（不含退款）', '...#先计算薅完羊毛的收入 income <- sum(as.numeric(income_details$income)) #按天数、商品汇总 fs_count <- count(fs_details,time...), na.rm = F)) day_income <- left_join(fs_count,fs_sum1,by=c('time','goods')) rm(fs_count,fs_sum1) #按商品汇总...','商品','销量','销售额') colnames(goods_income) <- c('商品','销量','销售额') colnames(fs_details)<- c('商品','销量','销售额

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时间问题，你会吗？

某店铺的商品信息表中记录了有哪些商品订单明细表中记录了商品销售的流水；"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。...业务问题：每天更新"订单明细表"里的间隔周数。...计算规则是当前日期与支付时间的相隔周数（值为其中一个，１周，２周，４周，８周，１６周，１６周以上）【解题思路】使用逻辑树分析方法，将问题拆解为2个子问题： 1）计算当前日期与支付时间的相隔周数 2...而更新表，需要使用update函数，SQL语法如下 update set = 用下面SQL就可以得到当前日期与支付时间的相隔周数 update 订单明细表...set 间隔周数 = (timestampdiff(WEEK,支付时间,NOW())); 查询结果： 2.根据间隔周数条件分组可以使用case when 条件表达式，对间隔周数按条件进行分组。

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通过流式数据集成实现数据价值（5）- 流分析

第1篇：通过流式数据集成实现数据价值（1）第2篇：通过流式数据集成实现数据价值(2) 第3篇：通过流式数据集成实现数据价值（3）- 实时持续数据收集第4篇：通过流式数据集成实现数据价值（4）-流数据管道...回到订单项目流的示例，您可能想要确定商店中销售量最高的10个商品。在数据库中，该查询很容易。您选择销售数量的总和，按商品ID分组，取销售量前10个商品即可。...要使用此特定示例获取答案，有必要创建一个窗口，其中包含来自订单商品流的五分钟数据，并按商品ID进行分组。...每当发生任何变化时，无论何时有任何新数据进入该窗口，该汇总查询都将重新运行，并显示最近五分钟内每件商品的所有售出数量的总和。其优点是不再需要更改日期并继续运行该查询。一切都是自动的。...当然，某些事情在实时模式下是不可能的。例如，可以计算平均值，但不能计算众数或中位数。这些类型的分析不适用于实时数据系统。但是，执行标准偏差或线性回归肯定可以。

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基于BGNBD概率模型的用户CLV预测

基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...toad.detector.detect(raw_result) image-20230206153809170 特征工程模型的主要输入参数为RF:T，因此需要构建出该输入数据 R：recency=客户最后一次购买商品和第一次购买商品的时间差...F：frequency=客户重复购买商品的期间数（模型中会减去1表示复购，即0表示1次购买，0次复购） T=数据集中的最后一天与客户第一次购买商品的时间差 # 函数方式-通过lifetimes的summary_data_from_transaction_data...具体如下（其中复购日期为不包含首次购买日期） frequency recency Sales_mean T 人工计算购买日期按日去重末次与首次购买日期差（D）销售总额/frequency 观察日与首次购买日期差...（D）函数计算复购日期按日去重末次与首次购买日期差（D）复购总额/frequency 观察日与首次购买日期差（D） lifetimes的summary_data_from_transaction_data

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「Python」用户消费行为分析

一个数据分析案例请注意，本文编写于 297 天前，最后修改于 296 天前，其中某些信息可能已经过时。...lambda x: pd.Series.nunique(x), 'product': lambda x: pd.Series.nunique(x), 'amount': 'sum' }) 订单商品数量与订单金额关系分析...用户最后一次购买日期==第一次购买的日期，说明用户仅仅购买了一次或者用户在同一天内购买了两次。...) plt.legend() plt.ylabel('百分比(%)') plt.xlabel('month') plt.title('用户复购人数与回购人数对比图') 总结 1、用户个体特征：每笔订单的金额和商品购买量都集中在区间的低段水平...2、大部分用户的消费总额和购买总量都集中刚在低段，长尾分布，这个跟用户需求有关，可以对商品进行多元文化价值的赋予，增强其社交价值属性，提高用户的价值需求。

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管家婆软件商品智能补货设置

今天给大家分享一个超实用的优化功能——商品智能补货计划，在学习商品智能补货计划之前，我们先了解一下什么是智能补货。...智能补货价值： 1、节省人力资源：智能补货方式的采用，在很大程度上，不再需要人力去进行货物的统计，也不必再进行货物采购数据的分析，这就为企业节省了人力资源 2、提高仓库补货效率：通过软件就可以打印出非常合理的补货单...减小企业风险：不合理的进货或者是补货带来了很大的库存风险和销售风险，通过软件系统数据，以数据为支撑，根据实际销售和库存，实现改补货时补货，改补多少补多少，从而实现合理管控库存，降低库存风险软件具体应用：商品智能补货计划...　　　第一步：首先设置补货条件，包括：补货仓库、商品、销售日期（确定统计平均销量的日期范围）、计划销售天数第二步：第三步：点击生成目标单据单据后，弹出分单条件选择框，可以选择：不分单、按默认供应商...、按询价单价低者、按最近一次进货，按照条件生成对应的进货订单或者是进货单草稿。

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【用户画像】从0到1掌握用户画像知识体系

2.1.3 机器学习挖掘类标签该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。...2.2.1 需求收集与分析在需求收集与分析环节，可以按还原业务流程——明确商业目的——从策略推标签——汇聚标签的步骤开展。某服装零售商，通过布局线上商城和线下实体店来扩大经营。...比如业务部门要做个性化推荐，做关于物或者人的兴趣、偏好的标签会比较有价值；但是如果要做精细化运营，关于用户的留存、活跃标签会更有价值。...1、商品动销：GMV、客单价、下单人数、取消购买人数、退货人数、各端复购率、购买频次分布、运营位购买转化 2、商品品类：支付订单情况（次数、人数、趋势、复购）、访购情况、申请退货情况、取消订单情况、关注情况...该测试方案中，控制组A选取了A路径、近x天来访过，近x天内浏览/收藏/加购过该零食的用户群；对照组B选取了B路径、近x天来访过，且没有类目偏好的用户群。

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【零售】多仓多门店库存管理与系统设计

5、门店商品要同时支持线上销售和线下售卖，库存共享。 6、某些商品因涉及商业串货，只允许在部分地区销售。...，为给顾客预留商品，会先预占商品库存，待支付以后再删除预占库存、扣减可销售库存；若长时间未支付，则会取消订单，释放预占库存；预留库存：若需要提前为某些促销活动预留库存，以免活动开始以后库存不足，可设置预留库存...组合商品因没有实物SKU，故在订单生成后，需按照组合规则将组合商品进行拆分为实物SKU进行库存预占和扣减处理。...活动商品库存: 若需要对某些SKU做活动促销时，一般在活动系统中创建活动（起止日期、活动SKU、活动价格、活动数量、活动规则等）。...因为中央库存是实时库存的监控和体现，如果没有预占，无法得知当前订单对应的商品当前在库房内，还是已经发货出库房了，也就不能很好的体现商品的实时动向。 ?

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