2.计算超大码 ---- 将库存数据导入Power BI后，新建列，计算男女的超大码。 此处，男鞋的超大码定义为46码以上，女鞋为39码以上。
作者寄语 新浪财经-外盘商品期货品种代码表数据 更新接口 "futures_hq_subscribe_exchange_symbol" # 期货-外盘-品种代码表 外盘-品种代码表 接口: futures_hq_subscribe_exchange_symbol...目标地址: https://finance.sina.com.cn/money/future/hf.html 描述: 新浪财经-外盘商品期货品种代码表数据 限量: 单次返回当前交易日的订阅的所有期货品种的品种代码表数据...futures_hq_subscribe_exchange_symbol_df = ak.futures_hq_subscribe_exchange_symbol() print(futures_hq_subscribe_exchange_symbol_df) 数据示例
在服饰店铺货品运作过程中，期初我们将新品配发到各个店铺，随着时间推移，店铺销售表现各不相同，我们需要定期将货品进行调拨，大的原则是将各款货品从销售不好的店铺调拨到销售好的店铺。...如果不仔细检查调拨结果，大的纰漏可能有以下两种： 上次调拨到A店的某款货品本次又调拨出去，货品基本没有在店铺停留太多时间（物流也需要运输时间执行调拨）。...上次从A店调拨出去的货品，本次又调拨进来，造成重复劳动。 针对此问题，我简要写了个宏，可以实现快速检查。只需要将本次调拨明细和上次调拨明细粘贴到表中，点击“运行”按钮，即可查出可能的问题点。...调拨整合货品是货品日常运作中的一个大环节，有什么可以提升效率的想法欢迎探讨。
在服饰店铺货品运作过程中，起初我们将新品配发到各个店铺，随着时间推移，店铺销售表现各不相同，需要定期将货品进行调拨，大的原则是将各款货品从销售不好的店铺调拨到销售好的店铺。...如果不仔细检查调拨结果，大的纰漏有以下三种： 上次调拨到A店的某款货品本次又调拨出去，货品可能没有在店铺停留太多时间（物流也需要运输时间执行调拨）。...上次从A店调拨出去的货品，本次又调拨进来，造成重复劳动。 本次相同货品从A店调拨给B店，C店又调拨给A店，A店刚打包又拆包。 使用Power Query可以制作个自动检核工具，剔除这些异常。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
今天我们对物流行业数据进行简单分析，数据来源：某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据 解决问题： 1、配送服务是否存在问题 2、是否存在尚有潜力的销售区域 3、商品是否存在质量问题 分析过程...：月份 三、数据分析并可视化 接下来我们按上面一步步开始。...名字，数据量，格式等，可以得出： 1.订单号，货品交货情况，数量：存在缺失值，但是确实量不大，可以删除 2.订单行，对分析无关紧要，可以考虑删除 3.销售金额格式不对（万元|元，逗号问题）,数据类型需要转换成...lambda x:x.month) data 数据分析并可视化 我们回到一开始的问题，现在开始解决 问题1、配送服务是否存在问题 我们分别从月份维度，销售区域维度，货品维度，货品和销售区域结合四个角度来开始探讨...分析这个问题，我们需要依次算出拒货率，返修率，合格率。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
功能特点 GreaterWMS提供了全面的仓库管理功能，包括入库、出库、库存管理、质量管理、统计分析等方面。 该软件提供了多种货品管理方式，包括普通货品、追溯货品、组合货品等。...库存管理方面，GreaterWMS支持实时库存管理、按照批次管理、过期品管理、库龄分析等功能。 进出口管理方面，该软件支持采购订单管理、销售订单管理、退货管理等功能。...支持多种报表输出功能，可以生成各种统计报表，帮助企业进行数据分析和决策。...创建仓库和货品信息 在启动软件后，需要创建仓库信息和货品信息。用户需要按照软件的提示，填写仓库和货品相关的信息。 入库管理 在货品入库后，需要进行入库管理。...报表输出 用户可以通过软件生成各种统计报表，用于进行数据分析和决策。 总之，GreaterWMS是一款功能全面的仓库管理软件，可以帮助企业有效的管理自己的仓库，提高物流服务效率。 开源项目:
比如，买手分析商品数据，倾向于查看货品本身的数据，销量、销售折扣、销售毛利等等。这种分析有严重的BUG：忽略了人在背后的推动作用，也忽略了货品所在的“场”-即卖场空间。...举个极端的例子，两个商品指标完全相同的货品，同样的销量，同样的毛利，其中一个货品花巨资明星推广，卖场橱窗展示、海报展示，另外一个货品只是简单陈列。你认为哪个商品为公司赚了更多的钱，未来更有潜力？...王厚东老师总结得很精辟：客户分析最难的是准确还原客户的消费场景和动机；业务分析最难的就是准确还原运营场景和驱动因素。 本视频试图在还原商品数据分析场景上给出一个解决方案。
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
各大主流自媒体平台早已打破BAT(腾X，B度，A里)的霸主地位，成为移动互联网流量的新兴贵族。各类自媒体视频和图文平台，因为其符合时间碎片化的人们生活，也成为继...
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。 ...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。 ...3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。...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。
结合我对各大电商及社交平台的数据、营销工具及产品的实践和研究，以及此次抖音818新潮好物节的前后，我还专门对巨量引擎进行了深入分析。...本文将从电商数据链价值的角度，深入解读商家面临的营销决策痛点的核心原因，以及对巨量云图的破局思路进行详细分析。...三是巨量云图通过有效挖掘店铺的“问题货品”和分析目标人群的创意和商品的内容偏好，明确出“品类与内容”的关系，从而促进短视频直播的种草效果。 巨量云图如何助力品牌商家生意增长？...前面分析过，在兴趣电商的模式中，内容将货品的使用场景变得更具象化，场能否留住消费者，优质的内容输出是非常关键的。...，分析200～1000元价格带的白酒市场的已购人群，通过画像和流转率，总结得出想要主推200～1000元货品的目标下，应该主推的人群方向。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
进销存管理软件对于商业贸易型企业的帮助是必不可少的，从货品销售出货单据的打印，到货品单据的清点核算，再到库存预警，从进出库记录的生成，再到退换货返修。...到财务收支的盘点，再到企业策略分析，进销存管理软件都为企业解决妥妥当当的，使用了进销存管理软件，企业的管理才可以松一口气。...轻松录入数据，放心等待结果 除了录入简单的基础数据以外，别的什么都不用做，放心等待报表结果，这就是进销存管理软件应该具有的使用效果，只要通过单据形式把该录入到软件里的数据都正常录入后，软件就会自动进行运算...让产品的库存统计更加实时、准确 仓管员进销存管理软件的另一个应用目的在于让仓库库存统计更有效率，通过日常货品进货单据和货品出货单据的录入，软件将对不同的货品核算各自的库存数量，并以实时仓库的形式，为用户展现货品的库存数量...，仓管人员专门进行货品管理。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
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