在实际的销售情况中,经常能遇到为了销售而准备的销售活动,那么如何评价一次活动准备的是否成功呢?
TOTAL函数系列共包含三个函数:TOTALMTD函数,TOTALQTD函数,TOTALYTD函数。
NEXT系列一共包含四个函数:NEXTDAY函数,NEXTMONTH函数,NEXTQUARTER函数,NEXTYEAR函数。分别代表次日、次月、次季度、次年。隶属于“表函数”。
OPENINGBALANCE系列函数一共包含三个函数:OPENINGBALANCEMONTH函数,OPENINGBALANCEQUARTER函数,OPENINGBALANCEYEAR函数。
这个系列的函数相对而言比较简单,顾名思义,计算每个时间粒度的第一天,隶属于“表函数”,但是返回结果是单列单行的表,某些时候可以作为“值函数”使用。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。
该报表显示了阿迪达斯每个季度的店铺数量,以及到2020年底的店铺数量(注意年底数量=Q4数量),另外,还显示了每个季度的开店数量,关店数量,净开/关店数量。
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
写文章的目的在于之前面试的时候,提到某一个时间序列项目的特征工程处理。我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作,然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理,因为这样面试官才会跟你有共鸣,能更好的理解你说的特征工程是什么。
数据分析总是离不开各种指标和术语,最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语:用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。
本文包含大量实操图、表,建议收藏后慢读 本文作者 吴昊:腾讯SaaS加速器导师,独立SaaS顾问,纷享销客前执行总裁,新书《SaaS创业路线图》作者。 本文章节 实操场景 主管理单、基层团队周例会、销售VP周会等等 销售过程管理的七大模块 业绩预测、客户报备、商机总储备、商机阶段管理、拜访&试用等过程管理、丢单归因分析 销售管理的三层结构 一个商机阶段较为复杂的业务团队(客单价>=2万元)如何管理? 如何在团队规模还不大时,沉淀好管理数据,为将来全国中大规模团队做好管理方法和数据准备? 销售一把手
Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的「分析结构化数据」的工具集。Pandas以NumPy为基础(数据表示和运算),提供了用于数据处理的函数和方法,对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持;同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起,非常轻松愉快的实现数据的可视化展示。
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实” , 将环境描述为“维度”。
如果你管着一份10000条的客户数据,有一天,老板拿着一个500人的表告诉你,这表上的500位客户的信息发生了变动,而且变动的变量很不规律,如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....,叫你在10000条的那个客户主数据中改一下,你怎么办? 用合并?用IF筛选有没有变动?还是一个一个手动去改?都不需要,用update语句更新一下即可。 本节目录: 6.1 使用SET语句复制数据集 6.2 使用SET语句堆叠数据 6.3 使用SET语句插入数据集 6.4 一对一匹配合并数据 6.5 一对多
1、Pandas是python的一个数据分析包,为解决数据分析任务而创建的; 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具; 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法;它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一;
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
从这期开始,大猫课堂将会推出一个新的系列:R练习50题,目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作,例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享,我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题,特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案,所以我们在这里提供我们的版本。
在实际的生活中,我们使用最频繁的一个概念就是环比,日环比、周环比、月环比等等。但是在实际需求中,还有一些特殊的环比需求:
在通过GEE计算遥感的地表参量以后,我们就需要对计算出来的数据进行统计。GEE上面画图的功能并不是很齐全,得到的效果也不尽如人意。因此我们就需要将GEE对区域的统计量进行导出,导入到本地以后,再进行绘图。
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
Power BI中DAX函数非常多,功能非常强大,下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数,这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比,为了更方便后续的可视化展示数据,我们新创建可视化展示的页面,创建一个新表存储后续展示的度量值,具体操作如下:
资金流向是观测股票市场的一个重要指标,目前A股市场可以获取到的资金流数据主要包括:
在之前写VR360时有一个统计页面(https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html),在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句,当时也是参考了一些资料才写出来的。在平时开发中,涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数,其他关系数据库也是类似的,我是以mysql为例,比较简单还免费嘛。话不多说,下面直接列出常用的时间统计sql语句,记录下来方便以后学习巩固。
一般来说,我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前,总是要进行数据清理的工作。因为没有一个模型能用一些杂乱无章的数据来产生对项目有意义的结果。
分别分为6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
Stata 提供了许多用于处理日期和时间数据的函数,这些函数能够帮助我们在字符和数值之间进行转换,以及将不同类型的时期数据进行彼此间的转换。相信大家都有这样的经历,当我们在 Excel 单元格中输入 “2022-07-20”后,单元格会自动转换成“2022年7月20日”,右键单击此单元格后可进一步选择 “设置单元格格式” ,并在众多格式选项中选择 “日期” 栏,最后选择按照我们的要求呈现出来的时期数据。此时 Excel 表格中的时期数据可被用于计算。
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
分别表示月末最后一天/季度末最后一天/年度末最后一天。还记得白茶之前曾经写过关于半累加的文章么?如果对于CALCULATE函数使用不习惯,那么可以尝试使用本期这三个函数。
(一) 开始时间 StartofMonth/StartofQuarter/StartofYear A) 语法 StartOfMonth ( <Dates> ) StartOfQuarter ( <Dates> ) StartOfYear ( <Dates>, [YearEndDate]) 位置 参数 描述 第1参数 Dates 包含时间的列 可选第2参数 YearEndDate 结束日期是一个年份常量值 B) 返回 表——只有一个值的单列日期表 C) 注意事项 第一参数日期的格式可以有以下几种 有关日期时
BOSS年龄大了,看不懂可视化插件,就希望能有一个表格,简简单单就行,但是需要让表格自动标记颜色。
PREVIOUS函数系列一共包含四个函数:PREVIOUSDAY函数,PREVIOUSMONTH函数,PREVIOUSQUARTER函数和PREVIOUSYEAR函数。
本节介绍如何利用SAS写一份数据报告,给出数据的基本信息。 从3.11开始的内容,是留给处女座的,主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一,我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 本节目录: 读取数据(下) 3.1 使用SAS过程步 3.2 用where语句构造子集 3.3 用proc sort为数据排序 3.4 用proc print打印数据 3.5 用format改变打印外观 3.
假定每月的销售记录都有客户名字这一项,且每月的客户信息都是只增加不删除的情况,求出每个月增加的客户名字表。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者:Ralph Sueppel 随着量化基本面研究的发展,很多宏观经济指标的预测,也可以使用量化模型进行建模。今年对于宏观指标的Nowcasting模型一直是很多学者和机构研究的热点。金融市场的Nowcasting主要
在HANA开发中,经常会遇到一些业务数据不连续,但是在最终输出的时候要求连续展示,尽管对应的业务数据为空。这时生成序列数据是非常重要的一步。HANA提供了多种用于生成不同类型序列的函数,以下是一些常用的序列生成函数以及它们的详细用法。
对于很多新兴行业来说,用户留存都是一个比较突出的问题。因为用户就代表着市场的占有率,也代表商业的大盘,盘子越大,能产生的价值也越高,因此越来越多的企业开始重视用户留存的问题。
ENDOFMONTH函数,ENDOFQUARTER函数和ENDOFYEAR函数三者都隶属于“时间智能函数”,属于“表”函数,当然,有些时候也可以作为“值函数”使用。
今天给大家分享一个数据分析案例:线下连锁水果店销售数据分析案例,分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家,真正意义上做到收藏即学会。
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集,由消费者提供,他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
很久没有更新公众号了,这里大猫的R语言课堂给大家说声抱歉。由于两位作者这半年以来实在是太忙了,捱到了国庆假期,终于抽出时间来更新公众号,在此也祝各位水友双节快乐!!!
全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息,请参阅 相关期刊文章。
如果你有思考或好奇心,一定会有疑问:苹果的季度业绩为什么时间这个早?2022 年 1 月 27 日(北京时间)竟然公告的是 2022年Q1的业绩???跟我们平常理解的自然年的季度划分不一样,比如我们通常认为,2022年 Q1 会是 2022年1、2、3月。
前言 在本文中,以每日加密货币价格时间序列为例,以选择其中一个加密货币,通过巧妙地合并,我们将创建一个可存储的(例如HDF5,CSV文件格式)和可重用的N-CryptoAsset投资组合的文件。接下来,对于任何手动定义的时间间隔,我们将应用主成分分析(PCA)去实现建立一些模型,最后基于几个主要组件的分析来识别高度相关的加密货币。 520 找个好人 Python中的 N-Cryptocurrency组合 考虑任何资产的单一(每日抽样)收盘价时间序列。 它有开始和结束日期。 如果我们使用的数据来源是直接通
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型,如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
相比朴素法,就是考虑了季节性,也就是说将同期的最后一次观测值作为本期的预测值,比如预测本周的数值,那么就将上周的周一观测值作为本周的周一预测值,上周的周二观测值作为本周的周二预测值,以此类推。
Pandas 是在金融建模的背景下开发的,正如你所料,它包含一组相当广泛的工具,用于处理日期,时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种,我们将在这里讨论:
在DDoS攻击方面,2018年第三季度相对平静。所谓“相对”,是因为主要资源上没有出现很多高级别或者连续多日的DDoS攻击。然而,犯罪分子攻击能力日趋增强,而攻击的总数却丝毫没有显示出下降的迹象。
在项目实施的过程中,柱形折线图可以说是我们使用频率较高的可视化图形之一,默认的呈现效果如下图:
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