销售同事从店铺后台导了一份活动期间的所有订单数据给我，如下图： 这个数据乍看之下觉得很全面，但是针对prime活动来说没有一点帮助，因为我们要分析的是为什么活动会挂掉的原因。 所以真正对我们有用的数据应该是物流数据。 一、提出问题 为什么店铺的prime活动会挂掉？ 二、分析问题 1、根据亚马逊后台给出的数据我们的prime及时送达率只有90%，低于标准。 3、分析了商品从下单到签收的一系列流程我列出了几个主要环节：打单时间、发货时间、送货时间。 三、理解数据 现在回过头来看销售给的店铺数据是不是觉得一点用的都没有？ 1.店铺一共648条数据，通过整理分析得到以上图表 2.造成未及时送达的主要原因在于未及时发货 3.快递公司单日和一天内送到的占比是97.2% 4.分析166条未及时发货数据，发现打单到发货时间集中在1 7.店铺之前做的prime活动范围里面有12个城市是快递公司无法保证两日达的，所以店铺需要把这12个城市给剔除出去。 ---- 本文来自找到工作社群会员，在实际工作中是如何面对问题进行分析的。
【面试题】 某店铺的商品信息表中记录了有哪些商品 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。 问题：计算商品A，商品B，在2019年的总销售额和每月销售额 【解题思路】 我们来分析一下问题，销售额 = 商品单价 * 数量。 其中，商品单价在商品信息表中，商品数量在订单明细表中。 用多维度拆解分析方法来拆解下问题，销售额需要满足：是商品A和商品B的销售，销售时间是19年，订单状态为已支付。 要分别计算商品A和商品B的销售，需要使用分组统计。 因为要保留订单明细表中所有的数据，因此我们选择以订单明细表为左表，进行左联结。联结键为商品ID。 筛选结果表t2包含19年所有数据，如果直接求和显然不符题意。要计算1月份的销售额，要在聚合前加上if条件判断函数。
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零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 通过分类货品销售额指标的分析，可以了解： （1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。 此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况。 2、坪效可以为订货提供参考，及定期监控确认店内库存是否足够，坪效的分析意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额。
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。 这些厂商分别代表着大数据分析市场的不同方面。我们将结合之前文章中提到的特点，对这些产品进行对比，看这些产品是如何满足企业用户的业务需求。 如何选择最适合的大数据分析软件？ 分析师的专业知识和技能。 另一方面，这样的大数据分析工具可能只可以作为更大软件许可协议的一部分才能够购买。 规模小点的厂商，如KNIME、Alteryx和RapidMiner，收入主要来自许可授权和支持少量大数据分析产品。 大数据分析软件的市场可能让人找不到北，但是我们希望，本系列采购指南文章能够帮助你更好地理解大数据分析软件能够带给企业什么好处，帮助你更好地区分主流大数据分析产品和工具。 现在，我们特分享主流大数据分析软件厂商一览表。
分析网址：'aHR0cHM6Ly9tbXMucGluZHVvZHVvLmNvbS9nb29kcy9nb29kc19saXN0' 1.介绍-为什么要逆向anti-content参数 用代码访问后台数据不带 因为它Ajax请求每个页面都要anti参数 所以我们下断点之后随便点个按钮都能用 已经断下来了，这个aa1d开头的js文件(你们的不一定叫这名)，可以把其他断点取消了，现在来着重分析这个。 new (n("eDaA"))({ serverTime: t }).messagePack() 2.3 代码分析 n("eDaA") 我第一眼看这不就是个webpack吗 当时觉得还是以前的玩法
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。[1] 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。 精选数据挖掘和机器学习软件列表 ? ? ?
欢迎使用SPSS软件，这是一款非常强大的数据分析工具，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域中的数据分析和研究。 SPSS软件的核心功能是数据分析，它可以帮助您处理和分析各种类型的数据，包括文本、数字、图像等。SPSS软件的界面非常友好，使用起来非常简单。您可以通过菜单栏、工具栏和图形界面来操作SPSS软件。 在数据分析方面，SPSS软件提供了丰富的功能和工具。您可以使用SPSS软件进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析等各种类型的统计分析。 SPSS软件还支持数据可视化，可以帮助您更好地展示和解释数据。除了基本的数据分析功能，SPSS还提供了高级的数据挖掘和预测模型功能。 总之，SPSS软件是一款非常实用、易于使用的数据分析工具，它可以帮助您更好地处理和分析数据，从而为您的决策提供更准确的支持。
小编说：Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件，最近几年快速风靡全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景。如果你对Druid还很陌生，那赶紧跟着本文快速了解一下吧。 大数据分析和Druid 大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。 为了解决数据实时性的问题，大部分公司都有一个经历，将数据分析变成更加实时的可交互方案。其中，涉及新软件的引入、数据流的改进等。数据分析的几种常见方法如下图。 ? 支持流式数据摄入 很多数据分析软件在吞吐量和流式能力上做了很多平衡，比如Hadoop 更加青睐批量处理，而Storm 则是一个流式计算平台，真正在分析平台层面上直接对接各种流式数据源的系统并不多。 查询灵活且快 数据分析师的想法经常是天马行空，希望从不同的角度去分析数据，为了解决这个问题，OLAP 的Star Schema 实际上就定义了一个很好的空间，让数据分析师自由探索数据。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078图片scRNA-seq整合介绍两个或多个单细胞数据集的联合分析带来了独特的挑战 这些方法首先识别处于匹配生物状态的跨数据集的细胞对（"锚"），可用于校正数据集之间的技术差异（即批处理效应校正），并对不同的实验条件进行scRNA-seq比较分析。 1.为下游分析创建一个 "整合 "的数据检测方法2.识别两个数据集中都有的细胞类型3.获得在对照组和刺激组细胞中都保守的细胞类型标志物4.比较数据集以找到细胞类型对刺激的具体反应设置Seurat对象为方便起见 ，我们通过SeuratData软件包处理这一数据集。 这个函数对每个数据集/组进行差异基因表达测试，并使用MetaDE R软件包中的元分析方法结合p值。例如，我们可以计算出第6组（NK细胞）中不论刺激条件如何，都是保守标记的基因。
这一篇给大家推荐一个空转分析的优秀软件---SpaCET，文章在Estimation of cell lineages in tumors from spatial transcriptomics data ，2023年1月发表于NC，个人感觉软件集中了空转分析的重要功能，包括细胞互作和共定位，软件在SpaCET。 SpaCET是一个R包，用于分析癌症空间转录组学(ST)数据集，以估计肿瘤微环境中的细胞谱系和细胞间相互作用。简单地说，SpaCET首先通过整合常见恶性肿瘤的基因模式来估计癌细胞的丰度。 图片 安装 # install.packages("devtools") devtools::install_github("data2intelligence/SpaCET") 示例一、依据内置数据集分析空间数据 spatialFeatures=c("Malignant","Malignant cell state A","Malignant cell state B"), nrow=1 ) 图片 示例二、依据匹配的单细胞数据集分析空间数据
需求分析是软件定义时期的最后一个阶段，它的基本任务是准确回答“系统必须做什么？” ? 用思维导图对需求分析进行了简单的总结 ? 1、在结构化分析方法中，“数据字典”是建模的核心，有三种建模方式，每一种方式对应有一种相应的工具来描述 （1）、数据模型，用实体-联系图描述； （2）、功能模型，用数据流图描述； （3） 2、在结构化分析方法中，数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型。没有数据字典，数据流图就不严格，然而没有数据流图，数据字典也难于发挥作用。 只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起，才能共同构成系统的规格说明。 3、还有一点需要注意的是，在需求分析阶段结束之前，系统分析员应该写出软件 需求规格说明书，以书面形式准确的描述软件需求。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078Seurat软件学习2-scrna数据整合分析：https 一旦生成，该参考可以通过细胞类型标签转移和将查询细胞投射到参考UMAPs等任务来分析其他查询数据集。 返回的对象将包含一个新的Assay，它持有所有细胞的综合（或 "批量校正"）表达矩阵，使它们能够被联合分析。 然后我们可以使用这个新的整合矩阵进行下游分析和可视化。在这里，我们对整合后的数据进行缩放，运行PCA，并使用UMAP对结果进行可视化。整合后的数据集按细胞类型分组，而不是按技术分组。 celltype, dims = 1:30)pancreas.query <- AddMetaData(pancreas.query, metadata = predictions)因为我们有来自完整集成分析的原始标签注释
SpeedSeq是一款开源的基因组数据变异分析软件，主要功能如下 alignments, 序列比对 variant detection, 变异检测 functional annotation, 突变位点的功能注释 该软件最大的特点就是快速，对于50X的人类全基因组数据， 原始的fastq到vcf文件只需要13小时左右，对应的文章发表在nature methods上，链接如下 http://ucgd.genetics.utah.edu 源代码保存在github上，链接如下 https://github.com/hall-lab/speedseq 该软件按照功能，拆分成了以下5个子模块 1. align 该模块将双端测序的fastq数据比对到参考基因组上 ，然后进行markduplicate, sort, index等步骤， 和GATK流程中的数据预处理步骤一致，用法如下 speedseq align \ -R "@RG\tID:sample1\tSM 对于全基因组数据的分析，使用speedseq可以大大加快处理速度。
如今不管在什么行业领域中，拥有好的数据分析是很重要的，所以一款好用的数据分析软件是非常必要的，那么Mac平台数据分析软件有没有推荐？mac os系统有什么实用的数据分析软件吗？ 小编带来了几款数据分析软件，非常强大，一起来看看吧！ 1、ATLAS.ti 8 for Mac(定性数据分析工具)汉化版ATLAS.ti 8 for Mac是一款功能强大的定性数据分析软件，是针对大容量文本、图像、音频和视频数据进行定性分析的强劲工作台。 2、Stata 15 for Mac(强大的数据分析计算软件)永久激活版Stata mac版是一款强大的数据分析计算软件适用于管理，分析和绘制定量数据的统计软件，可以执行各种统计分析，能够处理时间序列， 3、Minitab Express for Mac(数据分析统计软件)激活版Minitab Express mac版是Macos上一款数据分析统计软件，用户录入数据后就可以进行数据的统计和分析工作了，拥有速度快
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。 R 软件由一组数据操作，计算和图形展示的工具构成。相对其他同类软件，它的特色在于： 1.有效的数据处理和保存机制。 2.完整的数组和矩阵计算操作符。 3.连贯而又完整的数据分析工具。 R来自统计界，是一个通用分析统计环境，Weka的起源是在计算机科学，因此专门为机器学习和数据挖掘而设计。在选择分析软件时，你需要仔细考虑你的数据挖掘的目标范围内的各种因素，包括预测潜在部署模型。
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