年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？...下面以一家电商平台的数据为例，目前能够使用的数据：有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据： ?...通过上图，我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况，获得如下信息： 1、净利润为负的产品很多，折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大，并且颜色为红，说明很大销售额的产品都在赔钱，这些产品的累计销售额很大，但都是大折扣促销的产品，以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
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。...您可以清楚地看到数据之间的大小关系变化，在切换图表类型时能够清晰跟踪数据在不同展示方式下的对照关系。...在使用 WynBI 仪表板时，最终用户不仅可以通过切片器筛选数据，还能通过联动分析发现数据不同维度的表现，也能在钻取分析模式下深入探索数据背后的真实原因。...多页面：数据可视化大屏往往需要展示多个方面的数据，而 Wyn Enterprise 提供的多页面功能，可以让您在一个仪表板中分配展示不同的数据故事，无需任何的代码开发工作。...您也可以访问Wyn Enterprise产品官网，了解更多信息 葡萄城年末福利 微信传播图---年末促销.png 葡萄城2018年末促销正在火热进行中，如想获得更多信息，请访问葡萄城官网促销页面 关于葡萄城
6大数据风口己过 大数据从起风到现在显然风头已经被人工智能盖过，换言之大数据被鼓吹的年代已经过去，甚至曾经鼓吹大数据，必须要设立企业的首席数据官的公司，说了5年之后也对此不了了之。...大数据的成效比实在差强人意也是让人们看到了大数据难做的原因之一。 7.数据保鲜难 大数据进入非互联网行业时，面临的主要难题在数据采集。...数据采集不全面则可能分析结果无价值，而全方位的采集又可能使得采集成本过高。同时，任何行业的大数据都面临数据保鲜周期短，数据易过期的难题。...8.数据养黑市 大数据行业发展导致数据价值日益提升，因此黑客的主要攻击目标也就被集中到了数据之上。企业不仅需要为采集到的数据及时的进行分类、处理、存储和分析，也需要为数据的安全负责。...在网络环境日益复杂的情况中，黑市里的数据正在越来越多，保护数据的成本也在增加。 来源：网络整理
无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...修改表结构需要长时间锁表 同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟 影响正常数据的操作,阻塞数据 因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择
丰富的报表元素，可创建各式各样不同布局的报表 设计器中提供了表格、矩表、图表、迷你图、数据条、图片、条码(37种)、子报表、文档目录、文本框、复选框等报表元素，可创建二维表格、多维数据透视表、聚合文档、...而且可对表格单元格设置条件格式化，添加进度条、迷离图等数据可视化效果。...变化多样图表功能，为数据展示提供更多选择 基于数据绑定的探索式图表功能，在以往图表的"数据+分类+系列"概念基础上，增加了颜色、形状和大小三种数据表达方式，并提供切换坐标系、旋转角度等样式选项，让报表中数据的表达更加直观...多种报表功能，用户更容易理解和分析报表数据 在线设计器中，可连接多个数据源到一个报表中，并为报表添加查询参数，设置数据钻取、数据深化、跳转至 URL 等交互功能。...葡萄城 2018 岁末促销 关于葡萄城年末促销的更多信息，请访问葡萄城年末促销页面 关于葡萄城 赋能开发者！
1.读取数据 数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额，并添加到数据中...5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的，可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现，8点至10点是超市一天中的销量高峰期，然后17至19点又有一个小高峰，所以这两个时间段搞促销效果会比较好！
将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 图数据...☞重构子图 子图重构一般出现在数据运维阶段。...当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时，需要对图数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入，节省资源的同时可以进行快速批量操作。...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点，三个子图变一个子图...重构时一般都是批量操作数据，在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题，存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 图数据☞重构子图
那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。...数据图：则是以数据节点为基础来进行分析图，模式图：则是以数据整个关系模型来进行分析数据。可能解释存在错误，望指正。我之前主要是接触数据图一块的东西，模式图没有太多了解。...这里明确的表示了图数据是干什么的，同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护图数据CRUD，并且维护图数据的索引建立和更新。是对图数据操作的一个对外接口。
文章目录 一、数据流图 ( DFD ) 简介 二、数据流图 ( DFD ) 概念符号 1、数据流 2、加工 ( 核心 ) 3、数据存储 4、外部实体 三、数据流图 ( DFD ) 分层 1、分层说明...2、顶层数据流图 3、中层数据流图 4、底层数据流图 一、数据流图 ( DFD ) 简介 ---- 数据流图 ( Data Flow Diagram ) : 在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在..., 第二层是 0 层数据流图 , \cdots , 最底层是 底层数据流图 , “顶层数据流图” 与 “底层数据流图” 之间是若干 中层数据流图 , 中层数据流图 需要进行编号 , 从 0..., 系统内部模块之间的数据交换 是没有体现的 ; 3、中层数据流图 将 “顶层数据流图” 进行细化 , 细化后的 0 层数据流图 , 与 顶层数据流图 比较没有变化的部分 : 外部实体 , 外部实体与系统之间的数据流..., 要保证 上一层数据流图 与 下一层数据流图 保持平衡 , 这就是 数据流图平衡原则 ;
Wyn Enterprise 作为平台型产品，能够满足企业用户安装即用的需要；同时，作为工具型产品，也能够非常方便的与其他系统进行集成，包括：报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、...欢迎您加入官方QQ群，与我们一起开启您的数据发现之旅 如果您希望与更多 Wyn Enterprise 的用户交流使用心得，请加入产品官方QQ群（群号：869635873）。...关于Wyn Enterprise Wyn Enterprise 专注于商业智能和数据分析的需要，将BI和报表融为一体，一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、在线报表设计、数据可视化等多项功能...您可以将其与ERP、CRM、OA等业务系统，以及钉钉、企业微信等APP进行深度集成，持续交付BI和报表功能，助力您的客户发现数据的价值。...葡萄城 2018 岁末福利 关于葡萄城年末促销的更多信息，请访问葡萄城年末促销页面 关于葡萄城 赋能开发者！
数据侠 Kelly Ho 想使用数据科学的方法，为两个品牌的运动鞋销售情况做一个理性分析，看看在鞋子的商业世界中，这两家究竟谁更胜一筹。...从左边的图可以看到，一些阿迪球鞋的评论数超过500，有一款评论数超过2500个，这意味着许多消费者愿意花100到200美元买一双跑鞋或运动休闲鞋。...而价格的分布图进一步显示，不论评分如何、评论数怎样，从中位数来看，阿迪的跑鞋利润更高。耐克如果想提升利润率，可以考虑提高价格来更好地靠跑鞋赚钱。 评价和评分是用户对产品感受的最好体现。...其余时间的评论的稀少证明，这款鞋只有在促销时会有人买。FinishLine的销售策略看起来管用了，但也可能说明这款鞋定价过高，所以人们只有等他降价才会买。...在另一款耐克的热销鞋款，女子的 Huarache 款方面，大多数评论发表于2015年末，到2016年中这一段时间里评论数逐渐下降。这之后促销又开始，直到2018年初，延续接近2年。
随着中国移动4G在12月6日正式发牌，云计算、大数据等技术大量兴起，社交网络、大平台化的日益普及，以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌，移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场...作为老牌OA商，泛微也把移动OA作为市场新突破口，在年末进行大促销。最近泛微称，其在移动OA上营销额度已突破2000万。...号称“市场占有率最高”的致远软件在年末也发起新一轮新产品文宣与推广活动。...显而易见，年末企业对于移动办公需求将出现爆炸式增长趋势，所以众厂商正抓紧最后的黄金时间抢占市场。而谁能在这块领域这段时间抢占制高点，抢到最大蛋糕，求新求变是关键。
于是，人们将年终这些企业的表现看作是它们能否顺利度过资本寒冬的关键，同所有O2O企业一样，家装O2O企业在年末同样上演了打折促销的价格大战。...这些家装O2O企业的表现说明他们都在利用各自的优势进行年终的促销大战，试图通过这种方式为自己能够顺利度过资本寒冬汲取能量。...纵观家装O2O市场，我们不难发现，它们选择的年末促销方式有着属于它们自身的特征。...目前正在发生着的家装O2O年末大战只不过是这些企业在谋求度过资本寒冬的一种独特的方式而已，用姜文的话来讲就是“躺着就把钱给赚了”，而家装O2O的年末大战则是“战着就把整个市场的份额给占了”。...只有这样家装行业才能发生本质的改变：设计能够通过大数据技术进行高度整合，施工能够通过技术进行直接且有力的控制，材料能够通过物联网技术进行全方位的互联……家装行业的所有环节通过技术发生翻天覆地的改变之后才能真正迎来家装
DOCTYPE html> 五分钟上手之饼状图...Echarts饼图之-玫瑰图数据交互 test.html var names = []; //类别数组（用于存放饼图的类别
数据结构–图 于2020年11月1日2020年11月1日由Sukuna发布 1.图的定义和术语 1.图 图G由顶点集V和关系集E组成,记为:G=(V,E),V是顶点(元素)的有穷非空集，E是两个顶点之间的关系的集合...若图G的任意两顶点a,b之间的关系为无序对(a,b), 则称(a,b)为无向边(边）,称该图G是无向图。 无向图可简称为图。...2.完全图 3.网:带权的图 4.子图:对图 G=(V,E)和G’=(V’,E’)， 若V’ V 且 E’ E，则称G’是G的一个子图 5.度:与顶点x相关联的边(x,y)的数目,称为x的度，记作TD...6.图的连通性质 对无向图G： ● 若从顶点vi到vj有路径,则称vi和vj是连通的。 ● 若图G中任意两顶点是连通的,则称G是连通图。...的最短直接路径,我们发现C到F的距离为8,比无穷大小,更新值为8,把F中的相邻结点记为C 注意:在找最小的结点时,要忽略已经进入U集的结点的值,这是B进入结点,遍历一遍B到每个结点的距离,发现5<6,更新数据集
图 定义：Graph=(V,E) - V：顶点(数据元素)的有穷非空集合 - E：边的有穷集合 图的名词和术语 顶点：图中的数据元素。...、 完全图 - 顶点：n，边：e - 无向完全图：含有 e=n(n-1)/2 条边的无向图 - 有向完全图：含有 e=n(n-1) 条弧的有向图 [在这里插入图片描述] 稀疏图：e<nlogn 稠密图...--- 图的邻接表表示 对每个顶点vi 建立一个单链表，把与vi有关联的边的信息链接起来，每个结点设为3个域； 一部分是单链表，用来存放边/弧的信息 另一部分是数组，主要用来存放顶点本身的数据信息 [在这里插入图片描述...用途：邻接矩阵多用于稠密图；而邻接表多用于稀疏图 结点表中的结点的表示 [在这里插入图片描述] - data：结点的数据域，保存结点的数据值。...边结点表中的结点的表示 [在这里插入图片描述] - info：边结点的数据域，保存边的权值等。 - tailvex：本条边的出发结点的地址。 - headvex：本条边的终止结点的地址。
图这种数据结构相信大家都不陌生，实际上图就是另一种多叉树，每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点，而在计算机中表示图其实很简单，只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图，顶点可以采取数组...（其实图还有很多其他的概念，例如子图，连通图，强连通图，最小生成树，有向完全图，无向完全图等等，但这些概念网上一搜你就知道是什么，所以这里不会再继续聊这些无聊的概念了，直接上图这种数据结构的相关代码）...所以实现图这种数据结构并不困难，难的是实现图相关的算法。 2.图的两种遍历方式 1....bfs这两种遍历方式相信大家是不陌生的，深度优先遍历需要借助函数栈帧，也就是函数的递归调用来实现，不断的向深处递归，满足某一条件时递归结束，开始回溯往回走，广度优先遍历需要借助队列，因为每遍历某层的某个数据元素...，为了让他所连接的下一层在下次也能够遍历到，那就需要按照FIFO的方式将他下一层相连的元素push到data structure中，这种访问方式刚好就是队列这种数据结构的特性。
1-1 无向连通图至少有一个顶点的度为1 错误： 无向连通图考点： 1....邻接表存储结构 2-1 若无向图G =（V，E）中含10个顶点，要保证图G在任何情况下都是连通的，则需要的边数最少是 竞赛图（强连通）边数 = n(n-1)/2 = 45; 从其中任意拿走一个点，边数...：有向图中的极大强连通子图称作有向图的强连通分量. 2.第1点中的极大强连通子图：把图的所有结点用最少的边将其连接起来的子图. 3.一个顶点也是极大强连通子图. ...； 2-6 如果G是一个有36条边的非连通无向图，那么该图顶点个数最少为多少？...无向竞赛图阶： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 边数： 0 1 3 6 10 15 21 28 36 有向图就*2; 对于36条边来说，9个点一定是竞赛图：强连通图十个点，可以满足
提示：queue 输入 测试次数t 每组测试数据格式为： 数组大小m,n 一个由0和1组成的m*n的二维数组 输出 对每个二维数组，输出符号"1"围住的"0"的个数，即围成的面积。...我没看出来这道题和图有什么关系？ 用BFS的，是在外围扩大一圈0，这样可以走进去。
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