image.png 【面试题】 有一张“课程销售订单表”，包含4个字段：用户id、下单日期、下单id、学科。...汇总分析 查询“每个用户第一个订单”，涉及到“每个”，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的要用“分组汇总”解决该类问题。...这就要获取到表里的其它数据。可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 使用多表联结，查询每个用户第一个订单的记录： image.png 查询结果： 3....【本题考点】 1.涉及到“每个”的问题，要想到《猴子从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”或者“窗口函数”来解决 2.考查对多表联结的应用 3.考查对order by中自定义排序的使用 推荐：如何从零学会
每家公司PM和销售如何合作都有自己的规则和潜规则，but anyway销售总会给项目团队一个重要的文档：合同。 合同具备法律效力，是项目的最高指导，在开始项目之前PM和团队一定要仔细阅读。...或者附件 注：在项目团队介入之前，销售，售前，市场或者老板肯定已经和客户交流了一段时间，那么这段的内容对PM来说是缺失的。...费用和回款 差旅费和报价内容 如何收费？按照人天计算还是总包费用 如何回款 3. 项目交付物定义 4.开始和截至日期，甚至是具体时间点 最后强调两点 1....如何你觉得合同内容里任何不对，立即联系销售和领导，并发邮件报备 2. 合同里没有定义的，原则都是不需要提供的！考虑客户关系的话，双方商量处理（譬如是否收费，是否在这个时间内提供)
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...因此，建议公司在执行大数据分析计划时对项目目标进行准确的分析，这更容易实现业务目标。...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...步骤3：统计分析 统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。...使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。...因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。...案例：挖掘购物数据中的频繁项集与关联规则 下面我们通过一个案例来进行具体的讲解。 我们要分析的是购物问题，采用的技术为关联分析。...使用 MADlib+PostgreSQL 完成购物数据的关联分析 针对上面的购物数据关联分析的案例我们可以使用工具自带的关联规则进行分析，下面我们演示使用 PostgreSQL 数据库在 Madlib
之前发了增广数据或者间比法的分析方法，R语言还是有点门槛，有朋友问能不能用Excel或者SPSS操作？我试了一下，Excel肯定是不可以的，SPSS我没有找到Mixed Model的界面。...数据： augmented design data 测试品种：1~17 对照：A~E 表中上面是编号，下面是产量 ? 结果 经过繁琐的计算后，得到三个结果，方差分析、矫正值和LSD 方差分析 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...合法的数据分析应当采用先进的技术手段和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。例如，使用加密技术保护敏感数据，建立严格的数据访问权限管理制度，定期进行数据安全审计和风险评估等。...5.2 从事数据交易,应当进行数据来源审查从事数据交易中介服务的机构提供服务，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。...因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家规定进行安全评估。其他数据处理者在中国境内运营中收集和产生的重要数据需要出境的,也要安全评估。
因此要认真了解本公司的销售组织，才好区分高层、中层、基层的需求。 ? 2 如何让数据对基层有用 一线销售是最辛苦、最累、压力最大的人。...类似这样，对每个环节的问题进行认真梳理，能发现很多机会点，诸如： 1、提高拨打成功率 2、选择更有效话术 3、减少搜资料库难度 4、关联促销信息 每一个点可能都有2-3项数据分析要做，虽然做的辛苦，...3 如何让数据对中层有用 在面对外呼组长、城市经理、销售团队经理这些中层管理时，就得换个思路。作为中层管理者，拼刺刀级别的一线操作只是他们关心的一个环节。...更多的工作，会放在如何定计划、如何组织工作、如何激励/约束下属上（如下图）。 ? 注意：和忙的晕头转向的一线不同，中层管理者有时间坐下来，认真思考方案，看看数据的。...作为高级管理，协调资源，保障支持，排除潜在问题（甩锅给别人）都是比直接下场开干更重要的事，因此专题分析的逻辑可以围绕如何区分销售/其他部门协同问题角度入手，拆出多个专题来深入解读（如下图） ?
，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。...”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型： ''' 定义函数：分割销售日期，提取销售日期...分析每月的消费金额 接下来，我销售时间先聚合再按月分组进行分析： #将销售时间聚合按月分组 gb = groupDF.groupby(groupDF.index.month) print(gb) monthDF...分析药品销售情况 对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计，并按降序排序： #聚合统计各种药品数量 medicine = groupDF[['商品名称','销售数量
大家应该都用Python进行过数据分析吧，Pandas简直就是数据处理的第一利器。但是不知道大家有没有试过百万级以上的数据，这时候再用Pandas处理就是相当的慢了。...那么对于大数据来说，应该用什么处理呢？ 在公司的日常工作中，其实会使用Spark来进行大数据分析偏多。企业数据的分析始于读取、过滤和合并来自多个数据源的文件和数据流[1]。...Spark数据处理引擎是这方面的佼佼者，可处理各种量级的数据，其传输速度比Hadoop系统快100倍。...对于这个连通图问题使用Pyspark如何解决呢？...作为数据从业者，工作越来越离不开Spark，而无论你使用Python、Scala或Java编程语言，实际上都可以调用Spark实现大数据分析的高效操作。
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说其中的第三阶段--如何进行数据质量分析，希望对大家有所帮助。...在该系列的上一篇文章中，我与大家讲述了可以用表和字段作为基准，进行分析的4个维度以及采用的相应的方法，接下来为大家讲解下常用的字段级别和标级别的分析方法。...字段级别分析 关于字段级别的分析，主要的方法有缺失值分析、异常值分析、值域分析、数据分布分析和字段内容分析等，下面分别进行说明。 缺失值分析 数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...异常值分析 异常值分析主要针对字段中的异常数据进行分析。常见的异常数据包括空字符、NULL值、被截断的字符串、乱码和其他录入错误的值。针对字符类字段的统计分析方法，常见的有正则匹配法、长度统计法等。...故可以对异常值数据进行溯源，从根本上规避；或采用代码来兼容异常数据的处理方式。 值域分析 值域分析主要是分析字段值的统计指标。eg：针对数值型的统计指标有最大值、最小值、中位数、均值、极差值和方差等。
如何利用数据仓库优化数据分析 首先数据分析又是干什么的呢？...基于业务需求，结合历史数据，利用相关统计学方法和某些数据挖掘工具算法对数据进行整合、分析，并形成一套最终解决某个业务场景的方案（刚入门数据分析的浅显思考）。...听团队小伙伴说，在数据分析的过程种有大部分的工作都是在处理数据（大部门分我认为是60%工作量），所以为了提高工作效率和质量，借助数据仓库进行数据分析是一个很好的选择。 如何来使用数据仓库呢？...反馈数据，数据分析在做完整个分析方案后，可以和数据放仓库小伙伴一起分享成果，让数仓同事学习数据分析思路的同时，也可以更好的规划模型，从而进入良性循环。...总结 数据仓库和数据分析都存在的组织架构在很多大团队会有，很多小团队是没有专门的数据分析人员或者数据仓库人员的，二者是合为一体的。
在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ?...可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ?...下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。...因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?...下面即对接下来两个月的数据进行预测： ? 由于数据太多，所以只截取一部分出来。
从电商大数据来看，销量Top9的家电品牌，低端价位产品在以价格取胜的品牌中依然占比较高，可以发现，500-1000元价位的定价产品已经崛起。 ?...同时，大数据告诉我们，家电中个性化、休闲娱乐、生活品质、消费电子类、家庭型等元素都被更多的网民所亲睐。 ?
小米手机销售数据分析和爬虫 2021年毕业设计 项目截图 项目结构 在自定义的Flask项目通用结构(类似于Django)的基础上添加爬虫和数据分析文件夹 /app/: 类似于Django...声明这个文件夹是一个 python package views.py: 提供渲染网页模板的蓝图 api.py: 提供后端API的蓝图, 使用 Ajax POST 方式访问 models.py: 提供可操作的数据库...ORM对象和定义数据模型 decorators.py: 提供装饰器, 例如: 要求用户必须登录的视图装饰器 utils.py: 提供一些自定义函数 /conf/: 项目的配置文件夹 __init__.py...存放css文件 /js/: 存放js文件 /images/: 存放图片 /templates/: 存放 Jinja2 网页模板 /spider/: 存放爬虫程序 /data_analysis/: 存放数据分析程序...manage.py: 用于启动服务端, 进行数据库的初始化、迁移、升级等 push.sh: 一步推送至远端仓库的shell脚本 requirements.txt: pipreqs生成的引入的第三方库清单
我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理...False Promo False SchoolHoliday False StateHoliday_cat False dtype: bool 让我们继续进行商店分析...如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。 第一，让我们按销售量、客户等比较商店。...我们可以得到相关性： 客户与销售（0.82） 促销与销售（0,82） 平均顾客销量 vs促销（0,28） 商店类别 vs 平均顾客销量 （0,44） 我的分析结论： 商店类别 A拥有最多的销售和顾客。...商店类别 B的每位客户平均销售额最低。因此，我认为客户只为小商品而来。 商店类别 D的购物车数量最多。 促销仅在工作日进行。 客户倾向于在星期一（促销）和星期日（没有促销）购买更多商品。
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估...model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步：销售预测
作者：唐绍祖 SPSS是一款非常强大的数据处理软件，那么该如何用SPSS进行数据分析呢？ 1....1.6 统计功能 CDA数据分析师认为SPSS统计功能是进行数据分析要重点掌握的模块，通过此功能可以完成绝大部分数理统计模型分析，其中包括：回归分析、列联表分析、聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析...如何用SPSS进行数据分析 首先，要了解数据分析的一般流程是什么？ CDA数据分析师将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程： ?...2.5 可视化分析 数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。 其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握： ?...以上就是关于如何用SPSS进行数据分析的简单介绍了，如果想了解更多的内容，欢迎扫描下方二维码，咨询相关课程哦~
3）选择【分析工具库】，点击【确定】： ? 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示： ? 安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。...回归分析 在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？...这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示： ?...使用Excel的数据分析功能 1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】： ?...以上数据表格和图表都说明公式y=0.01028x-27.424是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示： ?
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