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。...，可能数据量非常庞大，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
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
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。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营，主要分享和研究业界开源项目，学习资源，程序设计，学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。...机器学习研习社 目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营。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。
SDN分析的两大功能 SDN分析的第一个功能是保持管理层对网络的可视性，SDN分析应通过记录来自网络控制和数据平面的实时遥测来提供设备和控制器的可见性，包括路由拓扑，性能指标和流量数据。...记录的数据有助于实时取证以确定问题的根本原因。 SDN分析的第二个更重要的功能是提供管理智能。...一旦SDN分析软件提出了基于遥测数据的解决方案，SDN控制器或运维人员可以在网络中进行配置。 SDN分析的典型用例 随着服务提供商不断为SDN创造新的用途，数据分析的重要性越来越突出。...这些用例需要能够记录和基线网络路由、流量和性能数据，以提供计算最佳网络配置的机器学习算法。 数据分析所处位置 为了使分析切实有效，分析功能必须在SDN体系架构中的正确位置。...这就是为什么SDN架构中分析和自动化层诞生的原因，鉴于SDN分析的重要性，传统的双层SDN架构需要扩展，以包括基于分析的业务流程层，如图2所示，该层将管理可见性和智能化并向SDN控制器提供服务。
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。...但是偏相关系数可能是4步截尾，也可能是13步截尾的。因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?
市场的这种变化使消费者对家用电器的期望不再仅仅是一个简单的功能满足，而是更多的细节体验和技术创新。 通过洞察家用电器的消费特点，有利于确定市场的未来趋势，从而积极应对市场变化。...▼ tecdat在家电品牌网络调研项目中，倾听主流电商平台上网民消费者对于家电的各种看法，我们发现在人们的消费理念不断发生变化的今天，家电早已不是一件单纯的满足功能需求的物品，更是一种消费者对自己个性化...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。 ?...一方面是家庭经济水平提升，促进了消费者的业余爱好消费，另一方面消费者对新产品的兴趣也推动了对智能产品的需求。 ? ?
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...的app文件夹 __init__.py: 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 /...需要的配置打包成一个Class settings.py: 提供一些目录的绝对路径和其他杂项 /db/: 存放数据库相关文件 models.db: SQLite3本地文件 /migrations/: Flask...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
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...model_coef = model.coef_ #获取模型自变量系数并赋值给model_coef model_intercept = 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 new_x = 84610 pre_y = model.predict
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。...多表联结 上面只获取到第一次下单用户的用户id、第一次下单日期。而题目要求如果同时下单了包含多个课程的订单，则按照“语文、数学、英语”顺序排序。 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....【本题考点】 1.涉及到“每个”的问题，要想到《猴子从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”或者“窗口函数”来解决 2.考查对多表联结的应用 3.考查对order by中自定义排序的使用 推荐：如何从零学会
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。...销售额最低的是蜜粉，眼影。
时间因素是B2B销售预测的关键因素： 销售过程是漫长的并会划分为多个阶段 财政年度被划分为不同的报告周期（例如，季度） 销售是离散的，而不是连续的 结论就是，在B2B销售中，不准确的结束时间将比不准确的机会金额对销售预测的影响更大...你需要了解你的管道中各个阶段的持续时间，用此知识去识别哪些业务机会持续的时间过长或者关闭的日期是不准确的。根据你的客户类型，交易大小，区域等将你的销售管道进行划分，以取保这些分析的相关性。...尊重销售流程 你的销售流程不是管理的点缀：他是一个销售生产线以及一个分析工具。如果销售人员总是跳跃阶段的话，这表明你的流程设计的不好或者你的业务机会管理不善。这将最终影响你的预测。 4....比较，判断和记录 在历史转化率，持续时间以及赢单率（你的动态的销售管理）都会帮助你的销售代表改善业务机会关闭时间的主观性 5....倒推销售流程 衡量结束日期的一个好的方法是从此结束日期倒推整个销售流程。
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。...我们即获得了合并销售数据和目标的查询 5.将生成的新查询“销售进度”载入Power BI界面，新建列，输入以下公式，我们即得到了目前的销售完成进度。...后期销售数据更新，此处刷新即可得到最新的完成进度。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。...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
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。...合同就是对他们和客户之间沟通的总结，PM不必在意之前发生了什么，只要读懂合同即可。 2. 费用和回款 差旅费和报价内容 如何收费？按照人天计算还是总包费用 如何回款 3....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)
先来看看本期的案例数据： [1240] 可以看得出来，这是一份日期不断档的数据，案例数据很简单。 （示例文件会放到知识星球中，小伙伴们可以搜索“PowerBI丨需求圈”，文章结尾处会有二维码。）...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！...将数据导入到PowerBI中如下： [1240] 编写如下代码，生成日期表： 日期表 = GENERATE ( CALENDAR ( MIN ( '示例'[日期] ), //注意：这里需要替换成你自己的数据...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。...箱），创建寄售补货的销售订单（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...，并创建退货的系统发票1箱以及红字增票 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...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 建立一个售达方，十个送达方 建立三个售达方，十个送达方 建立十个售达方，这十个售达方同时也是送达方 如果期望随时可以查看到十个门店的各自寄售数量
CDA数据分析师 出品 作者：真达、Mika，数据：真达 今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。...测试数据包含127037笔客户资料；字段个数与训练数据相同，目标字段没有值。字段的定义可参考下文。 下面我们开始吧！ 03 数据读入和预览 首先开始数据读入和预览。...下面，我们基于训练数据集进行探索性数据分析。...描述性分析 首先对数据集中数值型属性进行描述性统计分析。...往来时长：此数据基于过去一年的数据，客户的往来时间范围在10~299天之间，平均往来时长为154天。 是否响应：平均来看，客户对车辆保险感兴趣的概率为12.25%。 2.
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...最终我们数据调整美化后，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
日常销售报表，时间是非常重要的维度。前一文，我说明了如何不用公式，实现日期自动转换为年、季度、月、周等形式（点击文末阅读原文查看），以便进行业务分析。...但有时，业务逻辑比较复杂，或者数据源不规范，仅凭点击鼠标无法满足对时间维度的分析需求，需要我们用点公式。下面介绍在零售业界常用的几种日期公式使用形态。...（注：此处操作以Power BI Desktop为例，在Excel当中的操作步骤相同） 一、不借助外界数据源，新建完整的日期列表 有时，我们需要这样一张完整的全年日期明细表，方便与业务数据结合。...二、依据当前时间进行日期动态变化 我们每天需跟踪截止昨天的销售数据，昨天是个相对的位置。4月25日的昨天时4月24日，4月24日的昨天是4月23日。如何脱离手工，当前日期动态变化？...三、销售数据要截止到上个月月底怎么办？ 每个月月初，我们要回顾上个月的销售数据，数据截止月底最后一天。如果数据中有完整的日期列，我们可以直接点击鼠标找到最后一天。
项目需求 1）汽车销售分析报告 根据外部数据从市场需求、消费能力、企业竞争、品牌竞争几方面来分析乘用车的市场销售情况。...2）销售绩效分布 外部数据和内部数据相结合，从销售区域、车型、时间等多个维度分析本企业的业绩完成情况。...项目设计 1）区域分析 各区域今年的销售情况及与整体销售的占比； 各区域销售情况(销量和收入)的同比及环比情况； 2）车型分析 各车型12个月的销售趋势； 各车型在不同时间段销售同比及环比情况； 各车型的销售排名...① sql分析 # 不同区域的销售本月、上月、同期数据，以及收入本月、上月、同期数据 select areaname 区域名称, sum(case when stat_month =...绘制动态图过程中，有一个关键点需要注意： 最终效果如下： 2）车型销量的同比、环比分析 ① sql分析 # 不同车型的销售本月、销售同期、销售上月 select carclass 车型,
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