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618全网报告

全网又了多少呢?我们一起来看看《618全网报告》吧。????????????????????????????推荐阅读阿里P8新人包养事件,当事人主管回应已辞退! 推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士,硕士组成的团体发起并运营,主要享和研究业界开源项目,学习资源,程序设计,学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。 主要享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python,大等前沿知识、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。

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常用的日期参形态

日常报表,时间是非常重要的维度。前一文,我说明了如何不用公式,实现日期自动转换为年、季度、月、周等形式(点击文末阅读原文查看),以便进行业务。 但有时,业务逻辑比较复杂,或者源不规范,仅凭点击鼠标无法满足对时间维度的需求,需要我们用点公式。下面介绍在零业界常用的几种日期公式使用形态。 (注:此处操作以Power BI Desktop为例,在Excel当中的操作步骤相同)一、不借助外界源,新建完整的日期列表有时,我们需要这样一张完整的全年日期明细表,方便与业务结合。 二、依当前时间进行日期动态变化我们每天需跟踪截止昨天的,昨天是个相对的位置。4月25日的昨天时4月24日,4月24日的昨天是4月23日。如何脱离手工,当前日期动态变化? 当然如果你仅仅需要在Excel工作簿展现当前日期用today函就好。三、要截止到上个月月底怎么办?每个月月初,我们要回顾上个月的截止月底最后一天。

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    【学习】SAS应用-公司

    的时间是从1月1日到10月30日。 原始的内容包括:日期、发票号码、人、地区、商品代码、商品类型、商品大小类、量、商品单价。 在步里我又根原始生成了另外两项月份、金额。其中月份从日期中取得而来,金额=量*商品单价。 先对进行简单统计:? 蓝色代表额,红色代表量。 可以看到日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,预测后面两个月的额。? 通过饼图筛选出额比较突出的地区。? 通过饼图筛选出额比较突出的人员。? 下面按日期对额做时间序列:? 可以看出自相关系是拖尾的。? 可以看出偏相关系是截尾的,因此可以选择自回归模型作为选定模型。但是偏相关系可能是4步截尾,也可能是13步截尾的。 下面即对接下来两个月的进行预测:? 由于太多,所以只截取一部出来。

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    python爬虫——天猫iphonX的

    01.引言  这篇文章是我最近刚做的一个项目,会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目,该项目是关于苹果机(iphoneX)的,是网络爬虫和的综合应用项目。 03.抓取天猫iphoneX的  因为本项目抓取指定商品需要使用 JSON 模块中相应的 API 进行,因为返回的是 JSON 格式的,而从搜索页面抓取的商品列表需要 HTML 本文就不具体描述了,下面具体对我们抓取的天猫商城iphoneX的进行。   用 SQL 语句IphoneX(按颜色)比例  既然都保存在Mysql库中,那么我们不妨先用 SQL 语句做一下统计,本节将对iphoneX的量做一个比例统计。 某一个颜色的iphoneX量iphoneX量第1类和第2类的差值(百比)  用 Pandas 和 Matplotlib 对胸罩比例进行可视化  接下来将使用 Pandas

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    十张图,如何赋能

    今天我们就拿举个例子,具体看看到底啥样的有用。 ? 1 让有用的秘诀问一个简单的问题:你在用手机的时候,会去了解内存怎么运作,cpu怎么处理吗?不会! 在企业里也是这样。虽然背后有学、统计学、运筹学、计算科学、机器学习等等复杂原理,但是业务部门既看不懂,也不在乎。你简单告诉我:“干啥能出业绩”就行了。特别是部门。 比如拿电话举例,操作流程与潜在问题,可能长这样(如下图)?所谓:业务一张嘴,跑断腿。拆解完流程,了解痛点后,你会发现:没有一个高大全的模型,能一口吃下所有问题。 5 为啥平常做的都没啥用看完上文,可能同学们已经发现了:为啥平时做的没啥用:大部公司的脱节的很厉害。 作为师,一不懂流程,二不懂组织结构,三不懂话术技巧,每天就知道把额=客户*转化率*客单价的公式翻来覆去的写,拆成各个城市的写。这种东西铁定没啥大用处。

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    python化运营实例---预测

    来源:https:pan.baidu.coms1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw第一步:导入库import re import numpyfrom sklearn import linear_modelfrom matplotlib import pyplot as plt第二步:导入fn = open(C:Users***DesktopPython化运营chapter1data.txt)all_data = fn.readlines()fn.close()第三步:预处理x=for single_data in all_data: temp_data=re.split(t|n,single_data float(temp_data)) y.append(float(temp_data))x=numpy.array(x).reshape()y=numpy.array(y).reshape()第四步: = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept第七步:预测new_x = 84610pre_y = model.predict

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    在线教育案例:如何

    image.png【面试题】有一张“课程订单表”,包含4个字段:用户id、下单日期、下单id、学科。 汇总查询“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“组汇总”解决该类问题。 按用户id组(group by),第一个订单的记录是指“下单日期”这一列最小的值(汇总用min函)image.png查询结果:2. 多表联结上面只获取到第一次下单用户的用户id、第一次下单日期。 而题目要求如果同时下单了包含多个课程的订单,则按照“语文、学、英语”顺序排序。这就要获取到表里的其它。可以把上面查询结果作为表a1,和“课程订单表”(记为表a2)进行多表联结。 【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“组汇总”或者“窗口函”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SQL

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    品类宝贝关联深度解

    他们忽略了关联最重要的一个环节,就是卖啥东西,如何定价,才是消费者心理最想要的。本文将带你一起解读女品类宝贝的关联。 针对关联其目的非常明确:当一个消费者购买其中一个产品的情况下,有多大的可能性会同时购买另外一个多个产品。 1.3 如何阅读关联关联结果主要反映不同商品之间的共同购买概率,以一个假设的结果为例:买单记录显示,购买了A商品的买单共有200个,其中有80个会同时购买B商品。 二、 女品类的宝贝关联状况2.1 概况这里为淘宝网3月1日~4月15日女品类中的全部交易,包括1650万条商品记录,涉及415万种商品。 五、对卖家的关联营建议总体而言,结果显示虽然淘宝女品类早已陷入了典型的红海竞争,但本类目中商品的关联并未成为卖家在认真操作的一个重要营行为,绝大多卖家只是被动的随意进行商品关联的搭配组合

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    这么做,看了拍手叫好

    很多同学抱怨,很难做。能用的很少,领导们的期望却很高,总指望通过能直接提升业绩,咋办!今天我们系统解答一下。形式有很多种,不带入具体场景是很难讨论的。 因此我们来个具体场景:某互联网交易平台,通过线下团队招揽企业入住。目前部领导找到师,希望能做一些精准,为一线赋能,提升生产力。问:这个项目该怎么做? 如果脑子里的是真实的问题,我们可以:1、做ppt的时候,直接做《必胜攻略》,把发现和对应的解决办法写在一起,打包输出。 如果脑子里的只有饼图线图条形图,即使真上一个产品,最后结果也是:报表打开率5%,只有团队老大和统计砖员俩人会看,看完还甩一句:我早知道了,你说这有啥用……这个场景还能继续比如:企业背景改为 :toC类,传统美容院企业背景改为:toC类,汽车线下团队改为:电话一线改为:大区经理一线改为:运营的产品改为:广告的产品改为:产品大家可以自己思考下,这些看似一点点的变化会带来什么区别

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    五步法,做一份优质的

    很多同学抱怨,很难做。能用的很少,领导们的期望却很高,总指望通过能直接提升业绩,咋办!今天我们系统解答一下。形式有很多种,不带入具体场景是很难讨论的。 因此我们来个具体场景:某互联网交易平台,通过线下团队招揽企业入住。目前部领导找到师,希望能做一些精准,为一线赋能,提升生产力。问:这个项目该怎么做? 如果脑子里的是真实的问题,我们可以:1、做ppt的时候,直接做《必胜攻略》,把发现和对应的解决办法写在一起,打包输出。 如果脑子里的只有饼图线图条形图,即使真上一个产品,最后结果也是:报表打开率5%,只有团队老大和统计砖员俩人会看,看完还甩一句:我早知道了,你说这有啥用……三、这个场景还能继续比如:1、 企业背景改为:toC类,传统美容院2、企业背景改为:toC类,汽车3、线下团队改为:电话4、一线改为:大区经理5、一线改为:运营6、的产品改为:广告务7、的产品改为:产品大家可以自己思考下

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    亚马逊商品爬虫报告

    从电商大来看,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。?

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    原来图表应该这么做

    前几天在浏览微博的时候,看到某家公司的月度的的一个展示的图表,觉得挺有意思,为什么说有意思呢,因为这家公司在图表的呈现上给人的感觉就是这家公司每个月的都是增长的,我们先来看看这家公司对外的一个图表 这个图表来源于该公司的对外的一个展示,在这个图表里我们可以看到貌似好像每个月的都是增长的,但是你细心的下发现他每个月的都是月份的叠加,2月的是 1月+2月, 3月的是 所有通过这个图表,不管每个月的是怎么样,基本上我们看到的图表貌似都是增长的。所有我们想来改一改这个图表,改成一个正常的图。 ,次坐标等比的原则来进行0刻度的对齐3、X轴坐标的下移,因为有负值,所有会覆盖到X轴的坐标,这个时候我们要考虑坐标的下移 最终我们调整美化后,呈现的效果如下: 这个图表才是真实的每月的,我们可以看到每个月的和每个月的增幅 ,所以在做 ,图表呈现的时候,的思路,逻辑才是最关键的。

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    需求丨周

    先来看看本期的案例:可以看得出来,这是一份日期不断档的,案例很简单。(示例文件会放到知识星球中,小伙伴们可以搜索“PowerBI丨需求圈”,文章结尾处会有二维码。)咱们先来思考一下思路。 要进行周,就必须要有周维度这个概念!说到这,相信小伙伴们已经反应过来了,添加日期表! 将导入到PowerBI中如下:编写如下代码,生成日期表:日期表 = GENERATE ( CALENDAR ( MIN ( 示例 ), 注意:这里需要替换成你自己的 MAX ( 示例 ) ),注意 这个函,是根DATE日期列,生成一个年度第几周的函。它的第二参只有两个选项:1和2。输入1表示周日是第一天。(国外的星期一)输入2表示周一是第一天。 开始编写代码:聚合 = SUM ( 示例 )周其实主要就是三点:上周同期、周累计、周环比的问题。上周同期没啥好说的,白茶这里就不赘述了。CALCULATE搭配DATEADD即可。

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    II

    编写一个 SQL 查询,查询购买了 S8 手机却没有购买 iPhone 的买家。 注意这里 S8 和 iPhone 是 Product 表中的产品。

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    III

    price | int |+------ ------+---------+这个表没有主键,它可以有重复的行.product_id 是 Product 表的外键.编写一个SQL查询,报告2019年春季才出的产品 即仅在2019-01-01至2019-03-31(含)之间出的商品。 product_name |+-------------+--------------+| 1 | S8 |+-------------+--------------+id为1的产品仅在2019年春季 ,其他两个产品在之后

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    进度跟踪:目标的动态合并

    作为一家零公司,我们每天跟踪进度,会将额与目标进行比对。现实的情况是,历史储存在进存系统中,目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。 例如如下情景:我们在一个工作簿中有每天更新的为虚拟,且经过简化处理在另一个工作簿中有当初给每家店铺设立了目标为虚拟,且经过简化处理我们想每天更新,自动查看进度完成了百之多少 实现这个需要两步:1.将当月每天的汇总2.将汇总的与总的目标进行比对这种极简化当然Excel中用一个公式Sumif直接就完成了。 此处我们介绍下Power BI desktop中的实现方式(Excel中使用Power Query实现与以下操作一致)1.将目标工作簿加载到Power BI中2.选中“”查询,点击 “组依”,按照以下设置进行组我们即可得到汇总的月度3.以“店铺名称”为基准,将“”和“目标”进行合并查询4.给新查询起个新名字进度,将目标展开我们即获得了合并和目标的查询

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    实战 | 奥迪汽车的可视化大屏(SQL+Tableau)

    【作者导语】本项目主要针对奥迪汽车的形况做可视化,主要是务于决策者、项目经理等领导,用于做决策。      2)折线图自动重复播放     3)地区交互展示     4)车型交互展示上下滚动查看更多项目简单介绍 该项目是2018年的是一个项目,主要针对奥迪汽车的形况做可视化,这个项目主要是务于决策者 项目需求1)汽车报告 根外部从市场需求、消费能力、企业竞争、品牌竞争几方面来乘用车的市场情况。 2)绩效布 外部和内部相结合,从区域、车型、时间等多个维度本企业的业绩完成情况。 ① sql# 不同区域的本月、上月、同期,以及收入本月、上月、同期select areaname 区域名称, sum(case when stat_month = 201801 then

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    】零O2O如何做

    回访问卷投诉主要包含:投诉类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、后印象等。   以上相互关联,比如活动效果时,需要访问量的变化,注册下单转化率的变化,促商品和正常商品量的变化。  怎么?   因为人员不熟悉业务,对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。  比如,某个品类占比突然降低,这可能是因为市场部推广方式的改变,也可能是遇到季节因素。 建立商品维度表,综合考虑商品所有维度,比如价格、型号、外形、品牌、规格等维度,把商品根不同维度区各品类各维度的量,增加高量维度商品品类占比,精简低量维度商品品类占比。   通过跳出率,在顾客容易跳出的页面显示推荐内容,吸引顾客继续留在网站。  顾客印象问卷投诉能发现顾客不满意的地方,在网站建立投诉通道,客部门要对新、老顾客回访。

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    滋生不良线索:为B2B周期清理

    本文长度为1964字,预估阅读时间5钟。引言:我们创造的比以往任何时候都多——但是大部都不好。这对于B2B营人员及其线索产生(Lead Generation)线索意味着什么? “我一点都不惊讶”,预测性行为公司高管,SYNTASA的首席执行官Jay Marwaha说到,“是驱动决策汽车的电池,而企业仍然在质量方面存在巨大的问题。” 整合来自其平台一年的线索。从2016年9月到2017年8月,该公司364万条线索中55%的都是好的。重复阻塞库是迄今为止最大的问题,占不良线索的三之一。? 然而,大部都很脏,这对于B2B营人员来说尤其有问题,因为他们的线索质量将受到负面影响。不良线索就像滚雪球,将会导致时间和金钱的浪费,并损害声誉。 现就职于中国移动12582基地,运营支撑部产品汪一枚,也兼职着运营喵工作,主要涉及政企农村信息化、农村电商、等领域,热衷于产品。审校简介Sarah,广告人一枚,iCDO原创及翻译志愿者。

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    需求丨购物篮

    给我做个高大上的购物篮! 白茶:(支付宝到账####元!)好嘞! 在实际业务中,商场物品的摆放是否对营有所影响?所策划的营活动是否真正的起到了促价值?活动赠品的使用效果如何? 购物篮是啥? 这些问题,其核心点都是一个问题——关联度问题。 说的通俗易懂点,就是学概念中我们学过的交集概念的实际用法。 模拟: 这是基本的案例,导入到PowerBI中,并且添加一个日期表,其模型关系图如下: 但是问题也来了,我们想要做关联度,那么就需要有一个可以切换的维度,白茶在上面就已经提过,核心概念是交集 先对客户购买人次进行统计: 购买人次 =COUNTROWS ( VALUES ( 明细 ) ) 结果如下: 但是好像不对劲。 别急,添加四象限图! 嘿嘿,其实就是一个散点图,BOSS不会懂得。 添加一个散点图,再别添加两条均值线: 说白了,就是在散点图中添加两条均值线来

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