前几天在浏览微博的时候，看到某家公司的月度的销量数据的一个数据展示的图表，觉得挺有意思，为什么说有意思呢，因为这家公司在数据图表的呈现上给人的感觉就是这家公司每个月的销售数据都是增长的数据，我们先来看看这家公司对外的一个数据分析图表...这个图表来源于该公司的对外的一个数据展示，在这个图表里我们可以看到貌似好像每个月的销售数据都是增长的，但是你细心的分析下发现他每个月的数据都是月份数据的叠加，2月的数据是 1月+2月， 3月的数据是...所有通过这个图表，不管每个月的销售数据是怎么样，基本上我们看到的图表貌似都是增长的。所有我们想来改一改这个图表，改成一个正常的数据图。...，一个是每月的销售数据，另外一个是每月的数据增长率，我们选择这个两个字段，插入组合图 这个是插入的原始数据图，在这图我们需要注意几个关键点 1、主坐标和次坐标，增长率是设置一个次坐标 2、主坐标和次坐标的...，呈现的效果如下： 这个图表才是真实的每月的销售数据，我们可以看到每个月的销售数据和每个月销售数据的增幅，所以在做数据分析 ，图表呈现的时候，数据分析的思路，逻辑才是最关键的。
—————————————————————————————————————— 产品设计的CRM系统中有一项 销售漏斗的功能，如图所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcXFfMjg1ODQ2ODU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)] 功能要求随着销售的销售进度以及客户的汇款情况...，漏斗容器跟着变化 本来是用CSS3写了一个“假”的漏斗，漏斗形状和数据并不能跟着变化 此时部门老大（名张杰，没错，就是谢娜老公那个张杰）推荐了一个插件，甚是好用——Echarts图表 介绍： ECharts...类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。...zzz】 图表类型：折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。...数据分析的目的： 本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势...数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。...，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型： ''' 定义函数：分割销售日期，提取销售日期
常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...标靶图：用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围（ 优/良/差） 3、直方图：分类型数据用条形图，数值型数据用直方图。...可以用折线图显示多批数据，每批数据用一条线表示。 5、箱线图：能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置，线则显示出上下界。...9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...10、词云图：用于文本分析，表示文本中出现频率最多的内容 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135568.html原文链接：https://javaforall.cn
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0...从分析的出发点看，数据分析可以划分为基于业务驱动的和基于纯数学驱动的数据分析，业务驱动是建立在对业务理解的基础上，有些经验论的色彩，大多情况下是验证自己的想法，或者更方便找出业务问题和业绩；而基于纯数学驱动基本上都是通过某些挖掘算法找出数字之间的规律...从分析的输出上，数据分析可以以图表、文字、表格、业务推导过程或者一系列高深的数学公式的方式呈现，显而易见图表给人的印象是最深刻的，表格次之，文字效果最差，最后是那些没人看得懂的过程或公式；Excel的优势恰恰就是表格和图表...，通过插件做一些简单的数据分析，通过VBA和不厌其烦的调试也可以做一些”专业“的图表，这也是我们的目的。...关于图表类型的选择，互联网上的大拿们说的已经够多了，在此提及有凑字数的嫌疑，不过还是要强调一点，图表类型的选择明智与否与你对业务数据的理解和你的分析思路密切相关，如果选择了不恰当的图表，恰恰表示你还没做好数据分析的准备工作
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估...model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步：销售预测
数据的时间是从1月1日到10月30日。 原始数据的内容包括：销售日期、发票号码、销售人、地区、商品代码、商品类型、商品大小分类、销售数量、商品单价。...在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ?...可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ?...下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。...因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?
从电商大数据来看，销量Top9的家电品牌，低端价位产品在以价格取胜的品牌中依然占比较高，可以发现，500-1000元价位的定价产品已经崛起。 ?...同时，大数据告诉我们，家电中个性化、休闲娱乐、生活品质、消费电子类、家庭型等元素都被更多的网民所亲睐。 ?
小米手机销售数据分析和爬虫 2021年毕业设计 项目截图 项目结构 在自定义的Flask项目通用结构(类似于Django)的基础上添加爬虫和数据分析文件夹 /app/: 类似于Django...声明这个文件夹是一个 python package views.py: 提供渲染网页模板的蓝图 api.py: 提供后端API的蓝图, 使用 Ajax POST 方式访问 models.py: 提供可操作的数据库...ORM对象和定义数据模型 decorators.py: 提供装饰器, 例如: 要求用户必须登录的视图装饰器 utils.py: 提供一些自定义函数 /conf/: 项目的配置文件夹 __init__.py...存放css文件 /js/: 存放js文件 /images/: 存放图片 /templates/: 存放 Jinja2 网页模板 /spider/: 存放爬虫程序 /data_analysis/: 存放数据分析程序...manage.py: 用于启动服务端, 进行数据库的初始化、迁移、升级等 push.sh: 一步推送至远端仓库的shell脚本 requirements.txt: pipreqs生成的引入的第三方库清单
单变量:表达式、方程式、函数或者一元多项式等 数据：http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量...一、获取数据 本次使用到的数据量并不多，不过还是按照常规思路，通过爬虫获取。...', re.S) 23 i = re_i.findall(tr) 24 x.append(int(i[1].strip())) # 从每条数据中取出所需要的两个数据年份和诉求数量...= '' else 0) # 当匹配到空字符串时就是数据缺失部分，用0代替 26 print(x,y) # 查看结果发现第一组和第四组数据有误，看源码发现他们两个的分类名不是使用的center标签...，观察其分布情况，发现有一个极大的异常点，和两个为零的异常点（获取数据时的缺失值，默认填充为0）． ?
对人力资源从业者来说，进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握，和相关的一些软件的操作，以及一些数据分析的思维，其中最基础的是数据的视觉化呈现，我们日常看到的数据都是以数字为主...，我们要做的是通过图表的形式，把这些数据进行简化，进行视觉化的呈现，今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。...图表如果去分的话会有两种类型的图表，一种是概念类的，这种图表是通过一些SMART的图，或者一些美化过的经过设计的图，来进行视觉化的数据的展示，这种图相对于职场的数据分析来说，做图比较有难度，因为会涉及到一些专业的设计的软件...另外一种图表是资料图，这种图更多是在EXCEL的基础上，根据数据进行商业图表的设计，比如我们常规使用的 柱状图，折线图，面积图，条形图等，这些图相对来说在设计制作上比较的简单，更多是要求使用者有这种数据分析的思维...---------------------------------------------------------------------------- 原则 1： 简化去干扰 在我们进行数据分析图表设计的时候
image.png 【面试题】 有一张“课程销售订单表”，包含4个字段：用户id、下单日期、下单id、学科。...汇总分析 查询“每个用户第一个订单”，涉及到“每个”，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的要用“分组汇总”解决该类问题。...这就要获取到表里的其它数据。可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 使用多表联结，查询每个用户第一个订单的记录： image.png 查询结果： 3.
经社部的官网还发布了详细数据：https://population.un.org/wpp/Download/Standard/Population/ 。...打开文件，找到2021年全世界的人口分布数据，图中的这一行： 这一行将2021年总共80亿人口拆分成了0岁、1岁、2岁......99岁、100+岁这101个区间，然后我们提取出数据，利用ppt内置的图表组件渲染出横向柱状图...但这是非常不准确的，很多变量没有控制，所以换一种更直接的数据：人口年吞吐量。
业务分析流程 1、 场景（诊断现状） 对象：用户；销售 关注点：找到影响销售的增长因素 目标：发现问题&提出解决方案 2、需求拆解 分析销售趋势，找到影响企业营收增长的商品或区域 按月份销售趋势图（整体...） 商品销售额对比（一级、二级，找出最低、最高） 区域销售额对比（下钻：区、省，找出最低、最高） 探索不同商品的销售状况，为企业的商品销售，提出策略建议 不同月份的各个产品的销售额占比情况 产品相关分析...分析用户特征、购买频率、留存率等 购买频率分布 复购率（重复购买用户数量(两天都有购买过算重复)/用户数量） 同期群分析（按月） 3、代码实现 获取数据（excel） 为某化妆品企业 2019 年...1 月-2019 年 9 月每日订单详情数据和企业的商品信息数据，包括两个数据表，销售订单表和商品信息表。...() plt.show() 复制代码 图表说明：护肤品需求满足大多数人，明显高于彩妆。
01.引言 这篇文章是我最近刚做的一个项目，会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目，该项目是关于苹果机（iphoneX）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。...03.抓取天猫iphoneX的销售数据 因为本项目抓取指定商品销售数据需要使用 JSON 模块中相应的 API 进行分析，因为返回的销售数据是 JSON 格式的，而从搜索页面抓取的商品列表需要分析...本文就不具体描述了，下面具体对我们抓取的天猫商城iphoneX的销售数据进行分析。 ...用 SQL 语句分析IphoneX（按颜色）销售比例 既然销售数据都保存在Mysql数据库中，那么我们不妨先用 SQL 语句做一下统计分析，本节将对iphoneX的销售量做一个销售比例统计分析。...某一个颜色的iphoneX销售数量 iphoneX销售总数量 第1类数据和第2类数据的差值（百分比） 用 Pandas 和 Matplotlib 分析对胸罩销售比例进行可视化分析 接下来将使用
作为一家零售公司，我们每天跟踪销售进度，会将销售额与销售目标进行比对。现实的情况是，历史销售数据储存在进销存系统中，销售目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。...例如如下情景： 我们在一个工作簿中有每天更新的销售数据 数据为虚拟，且经过简化处理 在另一个工作簿中有当初给每家店铺设立了销售目标 数据为虚拟，且经过简化处理 我们想每天销售数据更新，自动查看销售进度完成了百分之多少...实现这个需要两步： 1.将当月每天的销售数据汇总 2.将汇总的销售数据与总的销售目标进行比对 这种极简化数据当然Excel中用一个公式Sumif直接就完成了。...此处我们介绍下Power BI desktop中的实现方式（Excel中使用Power Query实现与以下操作一致） 1.将销售数据和销售目标工作簿加载到Power BI中 2.选中“销售数据”查询...，点击“分组依据”，按照以下设置进行分组 我们即可得到汇总的月度销售数据 3.以“店铺名称”为基准，将“销售数据”和“销售目标”进行合并查询 4.给新查询起个新名字"销售进度"，将销售目标展开
前言 上次我们爬了拉钩网的数据，现在我们来分析下，看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些，让我们用可视化图表展示 导入所需模块 import numpy as np import pandas as pd...SimHei'] from pyecharts.globals import ThemeType 有疑问的同学，或者想要Python相关资料的可以加群：1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 清洗数据...导入数据 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8') df.head() 查看整体性描述 df.info() df.describe()...提取出最低薪资 df['m_min'] = df['薪资'].str.extract('(\d+)K')#提取出最高薪资 df['m_max'] = df['m_max'].apply('float64')#转换数据类型
数据可视化：最后，我们可以使用数据可视化工具将数据转换为图形或图表，以便更好地理解数据。 MySQL数据分析的实际示例 下面是一些实际的示例，展示如何使用MySQL进行数据分析。...示例1：销售数据分析 假设我们有一个在线商店，我们想要分析销售数据，以了解最畅销的产品和最受欢迎的地区。...数据分析：我们可以使用以下查询来分析销售数据： -- 按产品ID分组，并计算每个产品的销售额SELECT product_id, SUM(sales) AS total_salesFROM ordersGROUP...：我们可以使用数据可视化工具将结果转换为图表，以便更好地理解数据。...：我们可以使用数据可视化工具将结果转换为图表，以便更好地理解数据。
每家公司PM和销售如何合作都有自己的规则和潜规则，but anyway销售总会给项目团队一个重要的文档：合同。 合同具备法律效力，是项目的最高指导，在开始项目之前PM和团队一定要仔细阅读。...或者附件 注：在项目团队介入之前，销售，售前，市场或者老板肯定已经和客户交流了一段时间，那么这段的内容对PM来说是缺失的。...如何你觉得合同内容里任何不对，立即联系销售和领导，并发邮件报备 2. 合同里没有定义的，原则都是不需要提供的！考虑客户关系的话，双方商量处理（譬如是否收费，是否在这个时间内提供)
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