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
[财务][数据化分析][帆软]报表设计-数据分析(op=view) 1. 概述 数据分析模式也可以查看报表，但是其可以对报表结果进行不分页预览及在线分析：排序、二次过滤等。...下面我们以内置的行式报表—数据纵向扩展 .cpt 模板为例，来看看数据分析的使用方式以及其一些属性的设置。 2....数据分析(op=view) 1）打开设计器，在模板面板中找到doc/Primary/DetailReport/行式报表—数据纵向扩展.cpt。...数据分析设置 数据分析设置仅对 数据分析 预览模板生效。 在设计器中点击模板>模板 Web 属性>数据分析设置，就可以对数据分析页面进行设置。...4.2 含有多层父格的同数据集子格无法数据分析 当单元格存在多层父格，且与父格属于同一个数据集，则无法使用数据分析功能。
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。
无论是在大型工程、软件开发、系统制造之类的项目管理中运用报表数据分析的方法及时掌握项目运行情况，也能科学准确的预测项目成本与风险。...常见的会将项目中的各种资源、工时、材料、效能等数据形成分析报表、大屏看板。...葡萄城行业报表模板库此次发布了包含人员效能分析、项目资源分析、计费工时分析、结算时间分析等8张在项目管理中运用的典型报表模板。...基于葡萄城为全球300万报表用户提供工具和服务的基础，行业报表模板库凝聚了各行业经典报表模板，用户无需安装任何报表开发软件，即可浏览、设计并下载数百套行业报表，有效降低报表开发的门槛和难度，使人人都能成为报表开发专家...通过行业报表模板库，用户不仅可以查看各行业的经典报表布局及样式，还可快速体验报表高级应用中的钻取、联动、跳转、自定义过滤以及打印等功能，并通过模板库自带的报表设计器快速查看报表实现方式和数据结构，以“所见即所得
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
问题原因是商品转换新供应商时没有删除掉旧供应商对应关系导致，请备份数据库后执行以下语句重新生成商品与供应商对应关系表： use hbposv8 --删除商品与供应商关系表 delete t_bd_supcust_item...branch_no =(select sys_var_value from t_sys_system where sys_var_id like '%g_branch_no%' )) --更新日汇总数据
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.
后台管理程序中 报表基本功能。 课程内容： 1. 分析数据模型 2. datatables,Echarts3基础实例 3....一段时间内 同一地区 不同温度的天数占比（饼状图） 二、企业贸易数据统计 有出口，进口； 或者核销数据，未核销数据 以及 逾期未核销数据。...三、技术选型 页面需要显示 报表（折线图、柱状图、饼状图）和表格数据显示。 jQuery, Echarts3, datatables. 交互效果： 1. 选取表格数据中 某几条或者几列进行统计。...为方便数据的筛选以及快速的处理这些数据，引入 TypeScript(ES6的过滤数据功能)， Angular2(数据绑定功能) 四、数据模型 结合前两个实例分析，如果企业贸易数据的进出口数据统计中，只统计进口数据...，这时的数据模型和气温数据是相同的。
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。
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
而对存货进行报表分析显得尤为重要。对于存货分析,SAP提供了一大堆MC.*的报表，但基本无企业用，因为大部分是基于信息结构,非常不准确!也很难利用起来。...下面是库存分析中的一些名词解释： 一.存货周转率 制造企业中存货所占的流动资产比重较大，存货的变现能力将直接影响企业资产的利用效率。存货的变现能力，一般用存货的周转率来反映。...存货周转率是衡量和评价企业购入存货、投人生产、销售收回等各环节管理状况的综合性指标，具体有存货周转率(存货周转次数)和存货周转天数,相关公式为： 1.存货周转率=销售成本/平均存货 其中平均存货=（存货年初数...+存货年末数）/2 2.存货周转天数=360/存货周转率=（平均存货*360）/销售成本 一般来讲，存货周转率高表示存货周转速度快，存货的占用水平越低，资产流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快...从最初的第一次入库根据总消耗数扣除,一直扣除到最近的一次入库,象本例历史总消耗数为6250个,则采购第63次(63*100>25*250)就满足消耗,后187再根据入库时间计算呆滞,这种每次抓所有历史业务的报表基本上是无法跑出数据的
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。...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...最后我们做了外训机构的培训数据分析，选择机构，机构的具体课程，然后从机构培训组织，讲师评估，人均课时费用这个维度来做分析，我们从图上的数据图表来选择得分相对较高但是费用合理的机构，为来年的机构和课程选择做参考...对于培训模块的数据分析，从部门的角度和机构的角度来从时间维度和自身横向的对比很重要，我们可以结合我们自身培训模块的实际情况，通过数据报表来描述现在的数据，发现问题，解决问题，然后进行数据的预测。
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
数据分析的基本概念 在进行数据分析之前，我们需要了解一些基本概念。以下是一些常见的数据分析术语： 数据仓库：数据仓库是一个存储大量数据的地方，通常用于支持数据分析和决策制定。...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。...我们可以使用以下步骤进行数据分析： 收集数据：我们可以从订单数据库中收集数据，包括订单号、产品ID、订单日期、客户ID、地区和销售额。 数据清理：我们需要对数据进行清理，删除重复的数据和缺失的数据。...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...在进行数据分析之前，我们需要清理数据、建立数据模型，并使用查询和数据可视化工具来分析数据。
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)
在DAX函数中，有过专门的时间智能函数，比如：XTD本期至今（年/季/月），TOTALMTD，TOTALQTD，TOTALYTD，但是唯独没有“周”这一说，很典型的中国式报表。...要进行周分析，就必须要有周维度这个概念！说到这，相信小伙伴们已经反应过来了，添加日期表！...（中国式报表） 生成的结果如下： [1240] 建立模型关系： [1240] 到这里，我们的准备工作基本完成。...开始编写代码： 聚合 = SUM ( '示例'[销售金额] ) 周分析其实主要就是三点：上周同期、周累计、周环比的问题。 上周同期没啥好说的，白茶这里就不赘述了。...然后呢，利用CALCULATE+FILTER的经典模式，聚合年周相同的销售数据，同时利用MAX进行判定，让数据的计算维持在事实表范围内，以免出现很多没有销售数据，但是出现累计的情况。
1、 业务背景 业务背景1如下： 某公司供应日用品给某大型连锁超市，平时按照正常节奏发货给超市，但此发货并非结算依据，每月底超市根据当月流水中销售给消费者的数量，与该公司进行结算，剩余未销售部分仍然为该公司的库存...寄售的定义 客户寄售是将产成品首先发送到客户处，这个过程不是销售的过程，而是库存转移的过程，等客户消耗掉这些产品后，才算销售过程。 整个过程分为二个步骤，首先是库存转移，而后是实际消耗完做结算。...（订单类型KB Fill-UP），仓库发货给客户（50箱），针对寄售补货订单创建发货单并发货过账； 2)、 当月月底客户确认使用（30箱），则创建寄售消耗的销售订单（销售订单类型KE Issue）、发货单并发货过账...4)、原材料上涨，我公司不得不涨价，而超市不允许涨价，我公司综合考虑后决定撤离该超市，所有未销售的21箱需要退回，创建寄售退回的销售订单（订单类型KA Pick-up），数量21箱，针对该订单创建发货单...查看寄售库存归属在售达方的编号下 注意：寄售库存归属在特定客户下的售达方下的影响之一 如果贵公司有大量客户属于寄售形式，其中有一个客户为大型连锁超市，在全国有三个分部财务中心（开票中心），每个分部有10家门店，在系统中建立客户主数据时有三个选择
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