作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。
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：
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。
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
终于 PowerBI 完成了在 2019 年的进化。对于 12 月来说，最大的更新就是提供了主题设置，这使得我们彻底摆脱编写一个从来都不应该编写的JSON来设置主题文件。
Wyn Enterprise 将 BI 和报表融为一体，创新性的在线报表设计功能，提供类似微软 Office 产品的使用体验，功能丰富却极易上手。对软件公司而言，无需修改源码，即可完成客户定制化的报表需求；对企业 IT 部门而言，让业务部门自主设计报表的畅想变成了可能。
背景 美团点评作为全球最大的生活服务平台，承接超过千万的POI，服务于数量庞大的活跃用户。在海量数据的前提下，定位运营业务、准确找到需要数据的位置，并快速提供正确、一致、易读的数据就变得异常困难，这些困难主要体现在以下方面： 取数门槛高，找不到切合的数据，口径复杂不易计算，对运营人员有一定的技能要求，人力成本增大； 数据处理非常耗时，缺少底层离线数仓模型建设和预计算支撑，Ad-hoc平台查询缓慢； 数据不一致，不同渠道口径不一致，缺少对杂乱指标的统一管理； 数据反馈形式不友好，缺少数据可视化的形式，无法呈现
自开始吆喝知识变现并推出视频课程，已经过了一个季度的时间，总想做一次宣传，但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录，索性我把自己的商业机密公开，来个PowerBI学以致用，让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
在消费升级的助推下，电子零售渠道变得成熟稳定，而且还在不断增强，多渠道竞争不断变化，和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。
帕累托分析（Pareto Analysis），也被称为80/20法则、关键少数法则，是一种常用的管理工具，用于识别和处理影响业务的主要因素。
随着婴幼儿市场主力消费人群逐渐转变，母婴行业进入新时代，传统实体店以及纯粹的电商都难以满足消费者的需求。所以，线上线下零售以及内容平台相结合成为母婴市场发展的新方向。
人工智能时代，数据和算法以及硬件资源是非常重要的，相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值，数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要，甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量，这些都看中的是数据中蕴含的价值，需要等待数据科学家去进一步挖掘，拂去表面的迷雾，深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位，很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于，随着我们不断挖掘数据，进而发现有用信息时，呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是，大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据，并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢？本文汇集了5个开源数据可视化工具，这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
流程图，顾名思义是一种表达工作流流程的框图表示方法，经常使用不同的框代表不同种类的步骤，并且每两个步骤之间使用特定方向的箭头进行链接。如今，除了工程、计算机、设计等传统领域，流程图已经成为一种被公众广为接受可视化视图。
作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
这是「进击的Coder」的第 719 篇技术分享 来源：数据 STUDIO “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行 EDA 来研究数据集中内在的信息。自动化的 EDA Python 包可以用几行 Python 代码执行 EDA。在本文中整理了 10 个可以自动执行 EDA 并生成有关数据的见解的 Python 包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决 EDA 的需求。 DTale
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
最近有段视频很火，《CCTV重磅新闻：美国超级间谍潜入中国！就在你身边》！描述了借助iPhone手机的定位功能，记录了您的所有行踪。
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题： 1.如何去唤醒招募进来的沉默会
随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展
解决问题的核心在于拆解，即将整个问题分解成若干单元，逐一突破。不会解决问题是因为不会拆分问题的结构、无法厘清问题的种类，也没有将帮助思考的辅助工具用到极致
作者：沈浩老师，中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
gitee地址：https://gitee.com/CoreUnion/CoreShop
据说，全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。这个“啤酒＋尿布”的购物篮组合，就是关联分析的一个经典应用场景。简单来说，关联分析就是在大量数据中找到最常出现的组合。
《“十四五”新型城镇化实施方案》提出围绕提升城市治理能力智慧化水平提高数字政府服务能力。推行城市数据一网通用、城市运行一网统管、政务服务一网通办、公共服务一网通享，增强城市运行管理、决策辅助和应急处置能力。构建“人、企、地、物、政”五张城市基础要素全景图。
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
618购物大促销已经过了，但是今年大家的热情相比此前热情大战购物节减少了很多，今年不少消费者选择了“冷静”，没有抢购、没有冲刺，有的减少了下单的客单价，有的减少了购买数量。很多网页反馈说对购物节似乎不那么在意这种促销活动了，羊毛薅不动了，已经没有几年前参与大促时的满满兴致。
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。
Hierarchical Clustering（层次聚类）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本分成不同的类别或簇。该算法将数据样本看作是一个层次化的结构，在每个层次上不断合并最近的样本，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。Hierarchical Clustering算法不需要事先指定聚类个数，可以根据数据的结构自动划分成簇，因此被广泛应用于数据分析和模式识别领域。
大家都知道，BI可以在分析客户行为，对比竞品数据，预测新的增长点等很多方面来帮助企业，但这一切都必须基于对数据的理解。可以说BI的核心就是数据决策，交互式数据可视化作为BI的核心体验，应用场景非常广泛。
经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离，同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。
和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于品牌商和电商平台是非常重要的环节。而促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
对于互联网应用和企业大型应用而言，多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行，而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此，对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。
作者：冯忠旗原文：https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
