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。 ?
“ 前期，已经针对京东平台的米酒销售状况进行了初步分析，从那一刻起其实就想对淘宝平台进行类似分析，以作对比。...01 — 基本情况 分析平台： Win10X64+Python3.7+Excel2016 数据概况： 进入淘宝首页以“米酒”为关键词，直接搜索前100页（每页默认48条）商品信息，除去部分爬取失败的商品外...对这些商品的标题、售价、月销量、总评数（一定程度上可反映累计销量数）、商家所在城市、商家信用等级等信息进行采集，作为分析的数据样本。...为便于分析对比，对销售量分布区间进行截断【0-100】 03 — 哪里人最喜爱米酒？...06 — 其他几个值得关注的信息 最后，挖掘数据样本中几个值得关注的信息： 商品样本共4395个，其中需要邮费的商品为414个，占比约9.5%； 4395个商品共由1517个商家销售，其中895个商家上架了多个商品
本文提供了UN/EDIFACT（行政、商业和运输行业电子数据交换）标准下的SLSRPT销售报告定义和规范，该标准在欧洲、大洋洲国家和一些亚洲国家普遍使用。...UN/EDIFACT SLSRPT：Sales Report Message UN/EDIFACT SLSRPT 销售报告用于以电子方式给贸易伙伴传送与产品或服务销售相关的消息，包括：特定产品的标识符、...该消息包含指定时期其一个或多个地点的销售数据，通常用于买方发送给他们的供应商，这些信息可以让贸易伙伴进行统计和分析以支持他们生产、补货、计划等其他模块的调整。...SLSRPT销售报告基于与行政、商业和运输有关的普遍做法，不依赖企业或行业的类型，国内和国际均可应用。...除了中间数据库方案，还可根据实际情况选择Excel、CSV、API调用等多种方案，安全精确快速的进行SLSRPT 销售报告的数据传输。
它是一个能够将数据表格转化为直观图表的AI智能体解决方案。通过这款工具，您只需上传数据表格，即可自动生成数据分析报告以及数据图表，让销售数据洞察变得前所未有的简单。...效果 销售数据表格内容： 销售数据分析总结： 销售数据分析图表： 教程 整体框架上，主要是使用了插件和工作流的组合模式，完成整个流程。...，在整个过程通过「消息节点」进行实时输出 系统提示词： 你是一个销售总监，帮我根据以下数据写一个销售数据报告，先分析销售数据给出概括以及总结和建议， 然后报告内容可以包含【柱状图】【折线图】【饼图】【雷达图...案例： 销售数据报告 一、数据概括 从提供的数据来看，涵盖了 2023 年 1 月 1 日至 1 月 5 日不同产品在不同地区的销售情况。...{input}} 当销售分析报告内容生成完成之后会询问用户是否需要生成图表信息，当用户选择「不要生成」结束流程。
PowerBI小练习:虚拟自行车公司销售分析报告 ?...说实话，数据分析本身就属于实操性较强的技能，同样半小时，用眼睛琢磨和动手探索，效果差异好多倍 今天依然是练习，要求提高了些，除了分析数据，还要给出文字说明 因为图文结合，才是一份完整的分析报告 试想，如果你给领导一份只有炫酷图表...，而无文字说明的报表，除了赞叹几句图做得好看，还会有然后吗 分析报告的本质，就是发现优势，继续保持；发现劣势，建议改进 ?...今天的案例，来自一家虚拟自行车公司的销售数据，其中订单时间横跨4年，产品有3大类17小类共计94个，客户来源于2个国家36个行政区，数值保留了三项，分别是销量、单价、金额 由于数据维度比较丰富，因此可以分析的角度也可以很...分析报告的形式可以是word，也可以是ppt，只要能把想表达的意思讲清楚说明白就行 照例还是抛砖引玉，我对总的销量金额做了份粗浅分析，用三页PPT阐述问题和建议 ?
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
他们在做销售分析的时候，随意选取数据，根本不考虑数据的时间概念。其实数据的时效性在销售数据分析过程中占据非常重要的作用，举一个事例大家就明白了。...答：系统会根据产品前六个月的平均销量来自动采购（有数据分析，很有道理） 问：A产品平均月销量是多少？ 答：每月568箱，现在库存488箱（理直气壮，有数据支持） 问：查一下上月销售多少箱？...在接下来的文章中，我有一些题目，你可以测试一下自己的数据化思维值！ 作为一个公司的销售或市场经理，你每天都会收到各式各样的数据报告。如何快速的发现其中的问题数据？...特别是当你面对批量的数据报告的时候尤为管用。只是你有没有下意识的运用它。试想一想，你的下属花了一个下午做出来的报告，你只需要5秒钟就能判断出来他的报告中的数据是有错误的，还不告诉他错在哪里。...这样的话，一份销售报告你会很快的“看完”，并发现其中的问题，同时还节约了你宝贵的时间！也只有这样才能确保你建立在数据分析基础上的策略是最正确的！
前面的文章中我已经使用了一个入门案例动态销售报告来带领大家入门PowerBI的入门学习，基于动态销售报告，我可以在来进行细化处理销售目标表中的数据。本文的主题就是销售目标的分析。...这些时间因素都会对销售趋势造成一定的影响。 回到数据源结构，我们回顾一下动态销售报告中的销售明细数据。...一、汇总销售数据 在销售明细表中，有每一天，每一单，每个商品的详细记录数据，我们只需要对每天的销售金额进行汇总，可以借助DAX函数SUMMARIZE进行数据汇总处理。 ...由于销售数据存在不确定性，尤其是小的销售店铺可能存在销售数据差异比较大，所以我们需要通过计算平均销售额来计算出具有参考价值的数据。 ...到这里我们已经完成了销售系数的建立过程，接下来我们开始处理销售目标数据 四、销售目标分析 我们要将销售目标细化到每一天，就需要通过计算2019年每个月的不同星期的销售情况，与销售目标和销售系数进行匹配
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
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） ?
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
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.
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。...其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售、一个订单可包含多个商品。
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
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
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。...优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。...下载方式在小黎子数据分析公众号回复括号内【DAXDATE】内容获取文件。 3、使用M函数创建日期表 使用M函数就需要切换软件到PowerQuery中。...这里还可以通过导入网络上的节假日，天气数据使得日期表属性更加丰富，便于后续的分析场景使用。 ...前面我们也提到过按月进行计算同比数据有时候我们需要查看累计同比数据，举个例子：业务部门需要将1-6月半年的数据和去年的1-6月累计数据进行对比分析，这个时候我们只需要将销售相关度量值替换为累计销售额。
右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。...我们需要分析销售数据，所以我在销售明细中模拟了2018年和2019年的数据。将它们放置在销售明细文件夹中。销售数据结构如下图： ? 店铺信息直接模拟了十一个店铺如下图： ? ...获取数据后我们需要对数据进行数据处理，合并数据，转换数据，处理成我们需要制作报告的样式方便分析数据。...= DIVIDE('销售明细'[本年销量],'销售明细'[本年销售笔数]) 五、制作可视化报告 1、添加图片，选择图像菜单，选择小黎子数据分析二维码 ?...本文的示例地址：动态销售报告
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
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