有一张销售记录表 t_sales，它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因，目前只能看到两个字段：month 和 quantity，它们分别对应的中文描述是月份和售额。
通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 亿邦动力整理：根据数据魔方的相关资料，汇总了淘宝（含天猫）2014年6月份，部分类目中销售排名前十的品牌销售额和相关数据，仅供参考。此前已公布了女鞋、女装、男装、箱包类目数据，此处新增零食、大家电、生活电器、家纺、珠宝、男鞋。 类目数据如下： 零食： 销售前十名的品牌依次是三只松鼠、百草味、友臣、楼兰蜜语、周黑鸭、好想你、良品铺子、费列罗、西域美农、新农哥。 销售排名第一的三只松鼠成交金额超过5600万元，成交笔数达到220万。百草味成交金额
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进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜， 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了，近日朋友又问了一个实际工作中的问题，恰巧也与分组有关，便整理之后，与众位朋友共享，再谈 Power BI 分组的博大精深。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，从而挖掘原因。
案件回顾 饭团销售额下滑 酒馆的热销菜品之一饭团，近几个月销量比去年同期少了约2成 酒馆给出了47种菜品，三个月内每天的销售数据（问题：什么原因导致了饭团销量的下降？） 菜品销量变化分析 将数据存储为csv格式，导入python。为了直观的看看饭团销售额的时间序列，画出饭团3个月内的销售额时间序列图。 menus.日期 = pd.to_datetime(menus.日期) import matplotlib.pyplot as plt import pylab menus.index = menus.i
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
全球十大半导体供应商在2021年第二季度的销售额比2021年第一季度增长了10%。 IC Insights本月发布了8月版的2021年《麦克莱恩报告》（McClean Report），报告分析了2021年第二季度的25大半导体销售领导者。该研究简报主要介绍了第二季度的十大供应商。 半导体销售包括IC和光电、传感器及分立器件（O-S-D）两大品类的销售额。图1显示了2021年第二季度的十大半导体销售领导者。该名单包括总部位于美国的六家供应商、总部位于韩国的两家供应商以及总部位于台湾的两家供应商，其中包括四家无
帕累托法则俗称80/20法则，即约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。例如，20%的客户贡献了80%的收入，20%的产品贡献了80%的销售等等，意在帮助我们抓住工作中的关键事项。那么如何快速的进行帕累托分析？本文分别介绍下帕累托分析在Excel和Power BI desktop当中的应用。
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
更新完Pandas基础教程，后台有不少旁友留言，想要了解怎么用Python提升处理数据的效率，或者说怎么用Python自动处理多张Excel表格，于是乎便有了本文。这篇文章算是Python数据分析实战的第二个独立案例。
下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。
制作该10种折线图所用的数据均来自于以下： 数据源提取： 链接： https://pan.baidu.com/s/1qSV9xnN9JGyoy_SqXvcEEw 提取码： 69mk 10种折线图Tableau工作簿下载地址： https://public.tableau.com/profile/.63722048#!/vizhome/Tableau10_15965373925630/1 第1种折线图 效果展示： 制作要领： 首先将订单日期拉到列，销售额拉到行； 右击订单日期选择离散； 再右击订单日期
Python是实现RPA的工具之一，且RPA要复杂的多，远不是会Python这么简单。
尽管这是个物质极大丰富的年代，但是服饰销售仍然不能摆脱二八定律。什么是二八定律？百度百科的词条解释如下：
消费升级是政府倡导的产业升级的大概念。家电行业是消费升级的重要板块。家电类的产品线上渗透率较高，因而通过对线上销售数据的分析，可以对家电行业的增长情况和变化管中窥豹。
在数据科学和分析领域，Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供一些示例来演示它们的强大功能。
2024年3月8日，Nat Rev Drug Discov发表文章Top companies and drugs by sales in 2023，介绍了2023年销售额最高的公司和药品。
前一篇《SQL Server中With As的介绍与应用（二）--递归的使用》我们介绍了一下SQL中With As的递归应用，本章我们直接通过递归的方式实战操作一下，看看使用的效果。
4月6日，美国半导体产业协会（SIA）公布最新报告，今年2月，全球半导体销售额创下了近14年来最糟糕的表现，较去年同期大跌20%以上，原因是半导体业者在历经疫情2年期间的芯片短缺后，如今正试图摆脱库存过剩的局面。
在其他选手还在高歌猛进的时候，星巴克却戛然而止，离中秋节还有遥遥一周就把月饼下架了！
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。我们都知道销售目标是销售的起点，销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此，将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。 销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中，去年的2月和今年的2月可能天数不同，无法全部复制。还有就是月份中的周末时间，有些月份存在4个周末，有些月份存在5个周末。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。这个表中有销售日期和销售额，我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表
7月12日消息，据国际半导体产业协会（SEMI）发布的最新预测数据显示，2023年全球半导体制造设备销售额恐将同比下滑18.6%，降至874亿美元。
本文共1200字，建议阅读8分钟。 用SQL写代码时一般不用再关心变量、循环的具体动作，但要操心表、字段这些概念上的计算过程。
之前采总写了篇文章，对帕累托分析进行了优化，对帕累托法则不熟悉的读者，此处再普及下：
我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
很多人都知道80/20帕累托法则（20%的人掌握着80%的财富），而ABC分类法可以说是该法则的衍生，目的是把握关键，分清主次。
2022年3月11日，Nat Rev Drug Discov发表文章，简要回顾了2021年制药公司和药物的销售额Top10。
1月30日消息，日本半导体制造装置协会（SEAJ）27日公布统计数据指出，日本半导体设备销售额已实现连24个月同比增长，不过增幅正在持续减小，创7个月来最小增幅。2022年全年销售额则创下历史新高纪录。
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析，全部过程大约耗时30分钟。
在正式开始之前，云朵君为大家准备了一些常见的基础的电商分析基础知识，对于数据分析小白较为友好，电商分析大佬可酌情查看，若有写得不好的地方，还望大佬纠正，共同进步！
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
几乎所有的可视化对象都是需要排序的：按照可视化对象数值大小，按照字母顺序排列，等等。
大家好，今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作，并将这些图表在仪表板上进行联动，从而更直观的定位已有问题。
3月27日消息，据日本半导体制造设备协会（SEAJ）近日公布的统计数据显示，日本半导体制造设备销售额已经连续5个月呈现环比下滑，月销售额续跌破3,000亿日元大关，创8个月来新低。
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标
今天讲解的是如何利用Python来按需求批量提取EXCEL表格数据，然后进行保存。在用excel进行工作时，这样的操作在日常办公中是经常会用到，而用Python实现将会大大提高工作效率！
我们需要求出当月每星期的平均销售额，然后再根据当日的销售额去对比看下完成比例情况。
随着学习PBI的深入 ，各种操作技能也都逐渐被掌握，那么指标的动态化是必然会去尝试的一件事情。
新应用软件需求的飞速发展，对芯片容量和计算速度提出了更高的要求。 北京时间3月6日，据国外媒体报道，根据美国半导体行业协会（SIA）周一晚间发布的数据显示，今年1月全球半导体销售额增长22.7%，达到创纪录的376亿美元，实现连续18个月增长。 在所有的国家和地区中，1月美国半导体销售额同比飙升40.6%，创有史以来最大增幅；欧洲销售额增长19.9%，亚太及所有其它地区销售额增长18.6%，中国市场销售额增长18.3%，日本销售额增长15.1%。 经历了PC端的繁荣，智能手机的爆发式搭载。如今半导体行业仍
美国半导体协会（SIA）于本周一发布了今年5月份全球半导体的销售情况，数据显示，5月全球半导体的销售额同比下降14.6％至331亿美元，而去年同期为387亿美元，这也是整个行业连续五个月出现负增长。
第一步；数据文件获取（1.导入数据 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息）； 第二步；数据预处理（1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的数据观察和可视化4.汇总变量类型）； 第三步；数据挖掘（1.逻辑回归 2. 决策树 3.随机森林 4.三种模型比较验证）； 第四步；展示与解读（1.描述统计分析 2.描述及模型解读）
ChatGPT是一种基于自然语言处理和机器学习技术的人工智能模型。它可用于生成文本、回答问题和翻译等任务。在数据库管理和数据分析领域，SQL 是一种常用的查询语言，用于从关系数据库中检索和操作数据。生成SQL语句可以帮助用户快速高效地提取数据，从而提高生产力。
比如说，假设某公司一月份销售额 1000 万，二月份销售额 500 万，为了体现各地区的销售额变化，我们可以画一张瀑布图如下。
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