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。
[1240] 有时候做销售分析，经常遇到需要能够灵活的切换一些东西，本期呢，白茶决定研究研究灵活的报表——动态数据。 [strip] 上图是白茶做的一份示例的动图，但是如何实现这种动态的效果呢？...( '产品表'[成本] ) ) 以及利润： 利润 = [销售金额] - [销售成本] 其结果如下图： [1240] 基础准备工作完成，接下来开始建立动态的数据维度。...[1240] 点击输入数据，填好自己的表名称。在列1里面输入自己需要的维度字样。 [1240] 白茶选择将表名、列名统一命名为“财务维度”。这里需要提醒一下，这个表不需要与其他表格建立任何的联系。...到这里基本上我们前期的准备工作都已经完成了，那该如何将财务维度、数据连接在一起呢？...", [销售金额], BLANK () ) 说一下什么意思，就是利用IF和SWITCH的条件判断作为中转，将我们输入的维度数据与事实数据建立关系，最终我们使用的，是上面的这两个代码。
我经常被问到的一个问题是："如何能让销售人员成功"？一些经理认为是培训，定义一个目标市场并构建一套销售剧本。当然，这些都没有错，但是还忘记了一个非常重要的因素：干净的客户数据。...我从没有听到过哪个销售经理说过他们喜欢质量差的数据。但是也从没有想到他们会像今天这样渴求干净数据。企业一般都清楚自己有数据问题，但是他们不清楚问题有多大。...这是一个非常严重的问题，因为客户希望我们提供个性化的，1对1以及实时的体验。能提供这些体验的唯一方式就是有丰富和清洁的数据基础。在正确的时间提供正确的数据给你的销售团队将会大大提高他们的竞争力。...这个销售云Lightning的免费工具可以识别影响销售效率的客户数据问题——包括无效的Email，错误的电话号码，缺失的名字等等。 希望将你的客户根据行业，收入以及地址进行分类？...Data Assessment也可以做到，帮助管理员更好的了解他们的客户和潜在客户。这是实现清洁数据的第一步帮助销售团队更快更智能的销售。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 2017年1月，挪威道路协会报告了过去十年挪威汽车销售情况。...报告中提到，电动汽车销量创历史新高，同时电动汽车普及程度也是全球最高，全电动和插电式混合动力汽车占所有新车销量的 40.2%。...该数据集统计了挪威各汽车品牌十年来的月销量数据，包括年份、月份、制造商、销售量和占某月全部汽车销量比重的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了某商店枝形吊灯的销售情况，包括枝形吊灯商品名称、到货日期、折扣情况和制造商等信息。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集是一家电子商务公司在土耳其提供的草药产品在2012、2013年的销售数据，包含土耳其语的日期（2012-2013年）、性别、城市...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
引言：我们创造的数据比以往任何时候都多——但是大部分数据都不好。这对于B2B营销人员及其线索产生（Lead Generation）/销售线索意味着什么？...坏数据的多米诺效应 脏数据每年给经济造成数万亿美元的损失，我们将回到这个问题上。市场和销售团队受到的影响尤其大，因为人们往往会频繁地跳槽。 对于那些B2B营销人员来说，坏数据会导致不良的销售线索。...数据质量不佳会减慢销售流程，这也意味着没有及时抓住销售线索，或者说根本就没有。...整合来自其平台一年的销售线索。从2016年9月到2017年8月，该公司364万条线索中55%的数据都是好的。重复数据阻塞数据库是迄今为止最大的问题，占不良销售线索数据的三分之一。 ?...结论 现代营销人员拥有比以往更多的数据，并使用比以往更多的工具将其整合到他们的业务中。然而，大部分数据都很脏，这对于B2B营销人员来说尤其有问题，因为他们的销售线索质量将受到负面影响。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) Yeezy运动鞋和Nike x Off-White运动鞋成为了近年来销售最火爆的运动鞋款。...该数据集记录了50种不同款式的Nike x Off-White和 Yeezy运动鞋销售情况，包含近10000双鞋的销售数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 近年来，家庭游戏机等设备的销量呈上升趋势。...该数据集记录了1972年以来游戏机的销量数据，包括游戏机名称、制造商、发布年份、销量等信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
定期的来检查电脑的安全系统，以及一些其他的系统安全问题，可以有效的预防电脑漏洞的出现以及安全隐患的出现。现在来了解一下linux主机安全基线检查脚本怎么做？...linux主机安全基线检查脚本 linux主机安全基线检查脚本是Linux主机安全维护当中重要的一环。通过主机安全基线检查脚本可以有效的防止和提前发现一些主机问题。...安全基线检查脚本里面包含多项内容，所以在进行安全检查的时候，应当对每一项细致的内容都进行安全检查。这个可以从网上搜索一些教程来自己检查，也可以让专业的it服务人员来帮助电脑进行系统检查。...安全基线的检查内容 上面已经提到linux主机安全基线检查脚本是非常重要的一件事情，那么在安全基线的检查当中，都有哪些内容需要检查呢？首先是要进行共享账号的检查。还有多余账户锁定策略检查。...除此之外，安全基线的检查内容还有好多，在进行专业的脚本检查时，应当全部检查毫无遗漏。并且定期进行检查，防止其他的漏洞出现。 以上就是linux主机安全基线检查脚本怎么做的相关内容。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一年内在纽约市房地产市场上出售的每栋建筑或建筑单元（公寓等），包含已售建筑单元的位置、地址、类型、销售价格和销售日期等信息...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
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...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。...我们要统计的是某一个颜色的销售数量占整个销售数量的百分比，这里需要统计和计算如下3类数据。...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
【面试题】 以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师： 1）从数据中你看到了是什么问题？你觉得背后的原因是什么？...【分析思路】 根据之前讲过的“数据分析解决问题的步骤”来解决业务问题。 一、明确问题： 1.明确据来源和准确性 从时间、地点、数据来源这3个维度来展开确定数据的来源和准确性。...时间：9.6~9.12日的一周销售数据 地点：全网销售 数据来源：后台导出，数据准确无问题 2.业务指标理解 与面试官沟通后，得知日报中的指标定义如下： 销售额=付费人数*客单价 付费人数=用户数*转化率...把一周销售数据可视化，结果如下： 只有一周的数据，还没法确定“和谁比”，需要把前几周的数据画出来。通过和面试官沟通，给了下面前几周的数据。...（1）客单价 假设1：客单价下降导致本周末销售额下降 对比前几周的客单价数据，发现本周五进行了促销活动。活动过后，女性用户都减少了购买，导致周末销售额出现大幅下降。所以得出结论假设1成立。
image.png 【面试题】 以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师： 1）从数据中你看到了是什么问题？...时间：9.6~9.12日的一周销售数据 地点：全网销售 数据来源：后台导出，数据准确无问题 2.业务指标理解 与面试官沟通后，得知日报中的指标定义如下： 销售额=付费人数*客单价 付费人数=用户数*转化率...把一周销售数据可视化，结果如下： image.png 只有一周的数据，还没法确定“和谁比”，需要把前几周的数据画出来。通过和面试官沟通，给了下面前几周的数据。...把前两周的数据可视化，结果如下： image.png 将前两周数据和本周数据进行对比（下图），发现本周末（9月11日、9月12日）数据出现了下降。...（1）客单价 image.png 假设1：客单价下降导致本周末销售额下降 对比前几周的客单价数据，发现本周五进行了促销活动。活动过后，女性用户都减少了购买，导致周末销售额出现大幅下降。
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。
同样，在我们日常的工作中，假的、错的数据也是比比皆是，在每个公司（或大部分公司）的销售部和财务部是最可能产生有问题的数据的地方。 数据的真实性是数据化管理的基石，是神圣不可以侵犯的。...三、数据的时效性 说数据的时效性的前提是该数据一定是真实的并且是客观的。在笔者十几年的销售工作中，发现数据的时效性这个概念，被一些销售人员基本淡忘了。...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。...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？...销售/市场经理们，丢掉你们身边的计算器吧！
事实上，Salesforce CEO 马克.贝尼奥夫对Rudnitsky的销售策略印象深刻，在他自己的“云攻略”书中用专门一章来描述他，马克将他的策略描述为Rudnitsky剧本。...未来发展企业级的销售团队，Salesforce一开始招聘了来自Ariba的Jim Steele来管理全球的销售团队。 ? Salesforce 前期的销售总监 Jim Steele....虽然招聘了Steele，Salesforce CEO 马克贝尼奥夫又联系了David Rudnitsky，他之前是在Ariba的明星销售。 ?...根据Benioff的建议，Rudnitsky为他的团队（全球金融服务部）创建了第一个销售指导，但是由于非常成功，后来被整个企业销售团队所采纳。 ?...正如马克所说，下面的一些点子也许并不是革命性的，但是正真能拿来使用的销售人员也不是很多。下面就是这11条规则： ? Mike Nudelman/Business Insider 1.
那么，为什么第一幅图中没有说明Leading的存在呢，原因是我们通常在绘制一行英文或者中文时，Leading的高度为0。我们看一个证据图，下图是在绘制英文文字时调试取得的数据。 ?...公式推导过程如下： 中线到BOTTOM的距离是(Descent+Ascent)/2，这个距离又等于Descent+中线到基线的距离，即(Descent+Ascent)/2=基线到中线的距离+Descent...有了基线到中线的距离，我们只要知道任何一行文字中线的位置，就可以马上得到基线的位置，从而得到Canvas的drawText方法中参数y的值。...附 Android获取中线到基线距离的代码，Paint需要设置文字大小textsize。.../** * 计算绘制文字时的基线到中轴线的距离 * * @param p * @param centerY * @return 基线和centerY的距离 */
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...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_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
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。 ? ?
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