在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化,让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个: 1、数据分析层面:在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的,只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比,通过PowerBI智能时间函数,可以更加方便的计算累计销售额(YTD),同比(与去年同期对比),环比(与上月对比)等指标。 2、图表层面:使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比,环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
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。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》,作者羊艺超,经出版方授权发布,转载请标明文章出处。
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。
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:
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。
3月份chatGPT是不安分的、微软是不安分的、那么勇哥就应该安分?不可能,绝对不可能。简单来说,勇哥3月份成功的把chatGPT3.5集成到bg-tinkle软件中发布了v1.0.5版本。集成后的bg-tinkle对于数据库的修改、统计、删除等操作就都是一句话的事了,非常NICE。
这是一个关于在线音乐零售平台的用户消费分析案例,在网上到处可见,听闻不少培训机构也用于数据分析案例。我大概看了一些其他的文章,基本是千篇一律。
窗口函数(Window Functions)是SQL标准中的一个高级特性,它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下,对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算,同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
为了满足数据查询和分析的需求,可以使用ClickHouse的SQL查询语句来完成各种操作。
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。
年销售额超过10亿美元的上市药物,被称为“重磅炸弹(blockbusters) ”。
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》,这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
和聚合函数相似,但是对于每一组记录,无论多少行,聚合函数只返回一行值,而分析函数对其中每一行记录都返回值
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke,数据爱好者,主攻方向:数据分析,数据产品化。
11月25日消息,日本半导体制造装置协会(SEAJ)24日公布了最新的半导体销售数据,显示今年10月日本半导体设备销售同比增长超2成,今年1-10月累计销售额同比增长近3成,创历史新高。
在报表项目中,经常会碰到数据库压力非常大影响整个系统性能的问题。由以下的传统方案的结构示意图能够看出。所有数据存储和源数据计算都放在数据库完毕。当并发訪问量较大的时候,尽管每一个报表的数据量不大,还是会造成数据库压力过大。成为性能的瓶颈。多数数据库厂商提供的jdbc接口数据传输比較缓慢。在并发量较大的情况,对报表系统性能的影响也非常明显。
本文作者 吴昊:腾讯SaaS加速器导师、SaaS战略及营销顾问,具有20年企业信息化和6年SaaS营销团队创新经验。 SaaS的PFM如何确认?也许定义某个概念的第一步是界定它的用途。 圈内圈外对PMF的多个定义 SaaS的PMF(Product-Market-Fit,产品市场匹配)标准应该如何定义?我查了一下,关于toB的PMF在网络上主要有以下3种说法: ◆ 完成10个客户签约(与客单价有关,客单价低的数量要求更多;同时,按我一贯的说法,客户一定是真金白银付钱的) ◆ 硅谷那边有说要累计完成2
时间和窗口一直是Flink在流处理领域的一个王牌武器,也是Flink的理论基石。在Flink中,时间和窗口分别代表着“时间语义”和“时间窗口”两个概念。之前我们学习了关于数据映射(map操作)、过滤(filter操作)、分组(keyBy操作)、归约聚合(reduce操作)等各类操作,Flink的功能在我们看来已经很丰富了,那么时间窗口和时间语义又是为何而生?又帮助我们解决了什么问题呢?
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:
在之前的推送中,曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法,其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单,非常易于操作。 这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。 接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示: library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌",
期货制鞋服企业分析产品销售状况一般有两个时间维度,一个是自然年月维度,比方1-3月属于Q1,4-6月属于Q2。另外一个维度是订单季,一个订单季的产品销售可能会跨越若干自然时间季度。比方订单属于20Q1的产品,可能在2019年12月就到货销售,2020年5月仍然有库存在售。
在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题,例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析,在Power BI中我们需要使用TOPN函数,TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数,RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据,TOPN可以获取前几名数据,但是不会对数据进行排名。
TopN 的需求场景不管是在离线计算还是实时计算都是比较常见的,例如电商中计算热门销售商品、广告计算中点击数前N的广告、搜索中计算搜索次数前N的搜索词。topN又分为全局topN、分组topN, 比喻说热门销售商品可以直接按照各个商品的销售总额排序,也可以先按照地域分组然后对各个地域下各个商品的销售总额排序。本篇以热门销售商品为例,实时统计每10min内各个地域维度下销售额top10的商品。
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。
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义,还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
本文比较简单,只是某个客户在进行报表制作初期碰到的一个小问题,略作描述,以示避坑。
正如在现实中一样,很多当前时刻的状态只取决于上一个时刻所做的决定而不是受所有历史所做出的的决定的影响,比如灯泡的以后发光的寿命只和当前是否发光有关、某一个时刻的销售额只与现在已知的累计销售额有关和过去任一时刻的累计销售额无关、人生以后的路只和当下的路有关而不是取决于过去等等,这种在概率学上成为无记忆性,一般指数分布是属于无记忆的概率分布,而马氏链属于无记忆的随机过程。
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先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术。面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织。强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃。
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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。
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
6月19日,拼多多发布了618手机“真香”战报。截至18日23:59的数据显示,在全网最高性价比的优势下,平台手机类目在618期间继续保持了强劲势头,全类目销售额同比增长148%,订单量同比增长118%。
Dell'Oro 集团副总裁 Sameh Boujelbene 表示:"我们预计 2023 年的市场表现将非常出色,连续第三年实现两位数增长,并创下新的销售记录。虽然诸如积压订单正常化、数据中心容量消化和支出优化等挑战可能会暂时影响 2024 年的市场增长,但我们预计会迅速反弹,在整个预测期内销售额将恢复两位数增长。”
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
有很多小伙伴常常问到含有递归特性的 Power BI DAX 计算问题,这在 DAX 中应该如何解呢?
继在婴幼儿奶粉、白酒等领域探索多元化后,饮料行业巨头娃哈哈又看上了机器人。娃哈哈进军机器人领域已经不是什么新闻了,日前,娃哈哈集团董事长宗庆后在B20结束后接受媒体采访时表示“我们已经把公司自己要用的机器人都开发完了。”但,大力推广自主机器人应用就能拯救每况愈下的娃哈哈吗? 娃哈哈这次给家门口举行的G20盛会赞助了1500万瓶饮用水,按照娃哈哈每小时54000瓶的生产速度,只需不到12个工作日赶工。据报道,这是目前饮料行业内最快的灌装线,从吹制成型到罐装水,停留时间不到2秒,瓶盖从制作到完成封装,全程30
原告(被告):刘某某,男,1974年出生 被告(原告):亚信科技(中国)有限公司 刘某某向法院提出诉讼请求: 请求法院判令亚信公司: 1、支付我违法解除劳动关系赔偿金507 701.09元; 2、支付我2019年1月1日至2020年7月6日期间销售提成222 963.21元; 3、承担本案诉讼费用。 事实与理由: 我于2012年6月11日入职亚信公司处,担任资深销售专员。2020年7月3日,亚信公司向我发送了《解除劳动合同通知书》,以工作严重失职给公司造成重大损害为由违法解除与我的劳动关系,我并未构成严重
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
请编写 SQL 查询,计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
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
在MySQL数据库中,多表查询是一种非常实用的技术,它允许用户在一个查询中跨多个表检索数据。通过将来自不同表的数据组合起来,我们可以得到更全面、更准确的结果。多表查询在处理复杂业务逻辑或数据关联紧密的系统中具有重要意义。本文将深入探讨MySQL多表查询的原理、技巧和实践,帮助你更好地理解和应用这种强大的工具。
订单明细表中记录了商品销售的流水;"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。
这是群里面的讨论文件,数据不是特别的复杂,喜欢动手的小伙伴可以按照图片自己搞一份。(@飞天篮球猪大佬当时出的题目是:求出第一笔成交日期,以及第一笔成交时的花费金额。)
有一张订单记录表 t_order_033 包含 订单ID(order_id),商户ID(shop_id),订单时间(order_time)和订单金额(order_amt),请查询出过去至少存在3天销售额连续增长的商户
【导语】本篇文章是关于某化妆品企业的销售分析。从分析思路思路开始带大家一步步的用python进行分析,找出问题,并提出解决方案的整个流程。
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