引言 销售数据分析是对超市销售数据进行分析，从而制定相应的营销策略。 数据反映了2014-2020年间该超市的销售数据，共三张表，分别是订单表、退货表、销售人员表。 分析场景: 作为超市的运营分析人员, 必须了解数据, 现实中关于零售部门常见的问题： 1. 销售额在增长, 但是利润并没有 2. 提出的问题: 哪一部分导致的问题? 3. 数据源 本次数据来源于 Tableau 自带的超市案例 图：数据源-表连接 1. 公司购买书架类家具占据了多数，到了2020年，书架主要由消费者购买。 Tableau学习-超市示例操作 - 简书 Tableau可视化分析实战：超市分析报告之销售分析案例 · 语雀 Tableau 面试问题及答案_w3cschool 一天入门Tableau--你也可以 -
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加，市场竞争也很激烈。 该数据集记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额，包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
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交叉表是一种特殊的透视表，往往用来统计频次，也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。 扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为： crosstab(index, columns, values=None, rownames=None , colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False) 其中，参数aggfunc用来指定聚合函数，默认为统计次数 本文使用的数据文件为C:\Python36\超市营业额2.xlsx，部分数据与格式如下： ? 下面的代码使用交叉表分析上面Excel文件中的数据，分析各员工上班情况以及在不同柜台的业绩。 ?
原始问题描述见：Python统计Excel文件中超市营业额明细数据 本文给出使用pandas处理该问题的参考代码： ? 运行结果： ?
Ensembl Regulation 91 ensembl=useMart("ENSEMBL_MART_ENSEMBL") all_datasets <- listDatasets(ensembl) #看看选择的数据库里面有多少数据表 ，这个数据库的检索主要是三个函数getBM,getSequence,getLDS, 其中getBM这个函数可以部分用select语句替代。 filter来控制根据什么东西来过滤，可是不同数据库的ID，也可以是染色体定位系统坐标 Attributes来控制我们想获得什么，一般是不同数据库的ID Values是我们用来检索的关键词向量 Mart 八，选择其它数据库来进行查询，比如snp数据库 当然还有一些数据库的小技巧，第一个是参数 archive = TRUE，设置只用能获取的数据库 然后是设置特定选取hg19对应的信息。 getBM函数的，因为biomaRt是在线数据库，本来只能用它自己的getBM系列函数，但是为了对接其它bioconductor系列包，也可以用select函数来操作这个在线数据库。
1.读取数据 数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates 2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量" 30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额，并添加到数据中 5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的，可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda 从上图可以发现，8点至10点是超市一天中的销量高峰期，然后17至19点又有一个小高峰，所以这两个时间段搞促销效果会比较好！
禾丰是一家零售公司，在Q城市已经有多家直营连锁超市，为了扩大竞争优势，决定开设更多的门店，以覆盖更多的空白市场。但是，禾丰公司在Q城已经深耕多年，从之前的开店经验上，目前比较难轻松找到空白的开店区域。 因此管理层希望通过数据和分析获得精准开店选址的建议，减少开店的风险。 通过对Q市所有店铺初步探索分析后，决定选取一家销售业绩居中、销量稳定的门店，作为初始的分析对象。 我们提取了门店中的经营数据和会员数据，这些数据清晰就记录了会员消费的时间、客户来源、消费次数、消费客单价、产品分布等数据。 结合客户提出的开店需求，那目前需要解决的是，这家门店到底覆盖了多大的区域？ 至此，就可以在北部开一家新店，并且通过数据能够计算出新店与老店的距离，让新店服务新顾客，尽可能地少分流老店客户。 ? 数据与传统选址的对比 这样数据驱动选址的方法，可以比较多运用在超市、母婴专卖、牙科诊所、美容美发、主题餐厅、宠物店上。 ----
禾丰是一家零售公司，在Q城市已经有多家直营连锁超市，为了扩大竞争优势，决定开设更多的门店，以覆盖更多的空白市场。但是，禾丰公司在Q城已经深耕多年，从之前的开店经验上，目前比较难轻松找到空白的开店区域。 因此管理层希望通过数据和分析获得精准开店选址的建议，减少开店的风险。 通过对Q市所有店铺初步探索分析后，决定选取一家销售业绩居中、销量稳定的门店，作为初始的分析对象。 我们提取了门店中的经营数据和会员数据，这些数据清晰就记录了会员消费的时间、客户来源、消费次数、消费客单价、产品分布等数据。 结合客户提出的开店需求，那目前需要解决的是，这家门店到底覆盖了多大的区域？ 至此，就可以在北部开一家新店，并且通过数据能够计算出新店与老店的距离，让新店服务新顾客，尽可能地少分流老店客户。 image.png 这样数据驱动选址的方法，可以比较多运用在超市、母婴专卖、牙科诊所、美容美发、主题餐厅、宠物店上。 欢迎和我交流互动： 个人微信二维码.jpg
数据猿导读 金融大数据服务平台“知微云”完成数千万元融资；贵交所与人民日报共同推出《国策说》，用大数据的方式数说两会；苏宁推出大数据智能工具“数据超市”，聚焦数据营销市场……以下为您奉上更多大数据热点事件 二、苏宁推出大数据智能工具“数据超市”，聚焦数据营销市场 在日前举办的苏宁易购2017合作伙伴大会暨418大促动员会上，苏宁方面正式推出了大数据智能工具“数据超市”。 此外，“数据超市”还会为用户提供专业的数据分析服务，寻找用户痛点，为营销策略的调整提供分析支持。 ? 届时该笔资金将用于技术研发与市场拓展等方面。 ? 七、信息化解决方案供应商“锐网科技”新三板挂牌上市 信息化解决方案供应商“锐网科技”日前对外发布公告称，公司已经成功登陆新三板挂牌上市。
---- 序言： 这次写的超市管理系统，实现的功能有账户的注册、登录，超市商品类别的添加、修改和删除以及商品的添加、修改和删除的功能。 用户注册之后把注册信息导入数据库；用户登录时候查询用户表，方可登录进去；商品类别和商品的增加也如注册信息一样，把信息导入商品类别表和商品表。 超市管理系统的一些功能还没有完善，后续还会更新顾客登录超市系统后，只能拥有查询商品的权限，并且还可以实现购买商品的功能。 1、首先是建立数据库表： ? ? ? ? 2、实现主页面： ? jTable1MousePressed(java.awt.event.MouseEvent evt) { int row=jTable1.getSelectedRow();//获取行数
来源：https://blog.csdn.net/qq_44859533 ---- 序言： 这次写的超市管理系统，实现的功能有账户的注册、登录，超市商品类别的添加、修改和删除以及商品的添加、修改和删除的功能 用户注册之后把注册信息导入数据库；用户登录时候查询用户表，方可登录进去；商品类别和商品的增加也如注册信息一样，把信息导入商品类别表和商品表。 超市管理系统的一些功能还没有完善，后续还会更新顾客登录超市系统后，只能拥有查询商品的权限，并且还可以实现购买商品的功能。 1、首先是建立数据库表： ? ? ? ? 2、实现主页面： ? jTable1MousePressed(java.awt.event.MouseEvent evt) { int row=jTable1.getSelectedRow();//获取行数
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 [今日3篇文章] 1.数据中的城市，城市中的数据 2.解密：“女博士”如何领导美帝神秘机构DARPA 3.2014年可穿戴设备之非官方报告 作者:凯尔·格雷科（Kael 当然，并非所有的城市数据集都像卫星影像一样在本质上就是可见的。有很多数据需要配合城市空间信息，才能够理解和应用——也就是说，它们要在城市的背景之下才能发挥出作用和力量。 沙特阿拉伯的移动电话渗透率超过198%——这个令人惊讶的数据表明该国的许多人拥有一部以上的移动设备。我们整合了超过一万个不同信号发射塔的近亿条日常通话。 在城市主干道周边的数据再次与OD数据完美契合，然而我们通过OD数据看到城市中心的东南方向有些非常有趣的行为，遗憾的是我们没有在车辆数量数据中找到可以对照的数据。这是一个未来可以继续探索的问题。 这项技术有能力对超载的主干道、启动整个城市日常拥堵的特定地点进行量化。类似的研究已经发现，只是来自少数地区的少数司机造成了主要道路的拥堵。
当你在逛超市的时候，你有没有想过商场里的商品的摆放方式有什么讲究？随着新零售时代的到来，超市如今已经开始逐渐转向精细化运营时代。 面对成千上万商品，通过数据收集和分析技术不断提升销售效率是零售超市们如今最关心的事情。其中，如何让货架空间最大化是其中的关键因素之一。 （图片说明：超市中常见的货架摆放方式） 一般来说，POS机附近的货架会为客户提供最大的曝光度。顾客在排队结账时客观上必须浏览这些列表商品。 每年在零售店还会推出数千种的新产品。面对如此大数据量的问题，优化就变得非常困难。 但是我们的目标很明确：就是通过整合摆放策略，最大化超市的销售总额。 作者 | Deepesh Singh 编译 | 数问团队 题图 | 视觉中国 ▍数据侠门派 本文数据侠 Deepesh Singh 是一位数据科学爱好者。
已知文件“超市营业额.xlsx”中记录了某超市2019年3月1日至5日各员工在不同时段、不同柜台的销售额。部分数据如图所示： ? 要求编写程序，读取该文件中的数据，并统计每个员工的销售总额、每个时段的销售总额、每个柜台的销售总额。 参考代码： ? 运行结果： ?
与此同时，我们每个人都应该意识到，当企业无可避免地需要使用和维护大型数据库时，黑客更容易从中提取数据并将之出售在黑市上，这会引起人们极大的担忧。 不难想象，数以千万计的数据点引起了黑市网站的一系列活动，犯罪分子购买和出售盗取的记录，就像小孩子交易棒球卡一样。 图中，被盗取的数据在一家黑市网站被挂牌出售 所幸的是，安森的医疗记录并没有成为这次泄露数据中的一部分。 失窃记录的黑市市场是很大的，而且它正变得越来越大。在2014年发表的题为“网络犯罪工具和失窃数据的市场-黑客的集市“的报告中，兰德集团揭露出以营利为目的的网络犯罪的黑幕。 另外，从2005年至2012年间持续不断的欺诈，导致了超过1亿6千万条记录从纳斯达克，JC Penney公司，7-Eleven便利店，Heartland服装公司，及其他公司中被窃取。
3、超级智能城市不能局限于某些模式:早期的智能城市建设以政府独资模式为主，随着企业的 深入参与，未来智能城市建设将呈现多种模式并存的局面。 4、超级智能城市平台不能造成数据孤立。 5、超级智能城市不能被动应对数据安全:超级智能城市数据安全防御将借助新技术，从被动防 御转变为主动防御转换并实现持续监管。 6、超级智能城市不能缺少政府、实施企业以及公众三方共同参与合作。 4、能力层面 颠覆性科技的使用需要新技术和能力的支持，尤其是与数据相关的技术与能力。超级智能城市需要大量的“数据科学家”，需要了解人类行为机制的专家去转变人们的行为。 4、超级智能城市平台不能造成数据孤立。 ? ▲企业通过提供技术支持推动智能城市建设中政府部门数据的融合与存储 当前各物联网平台处于孤立分离状态，各领域数据割裂。 随着技术与政策推进，未来数据孤立将被打破，未来的物联网平台连接将更加全面，增强了数据收集功能，各领域数据将融合，从而真正创造了价值。 5、超级智能城市数据安全防御将从被动转变为主动并实现持续监管。
无人超市的运作原理 “无人超市综合利用了人工智能、图像识别技术、射频感应扫描技术、大数据、云计算、计算机软件等技术，把支付系统集成到门禁系统，把货物软件与支付系统捆绑，如微信、支付宝，进行支付，利用监控系统和人脸系统来保证购物安全 用通俗的大白话解释就是： 第一步：进店，用户打开智能手机，通过微信或支付宝扫码获得电子入场券(签署数据使用、隐私保护、微信、支付宝代扣协议等条款)，通过闸机认证后，进入无人超市进行购物。 大数据解码无人超市的今生 对于传统零售行业来说，传统销售渠道，都存在着不可避免的弊端。 传统渠道下企业并不能了解到用户真实的需求，以无人超市为代表的自助销售终端具备与用户接触并获取相关数据的能力，这些销售数据是直接、实时、有效的，对于产品陈列、补给、生产乃至整个业务流程具有重要指导意义。 无人超市与大数据的紧密结合，通过采集和分析消费数据，透过消费行为识别顾客需求，划分类别，摸清不同群组消费者的个性与共性，从而在日常消费中进行精准引导、营销。
为什么选择数据集市 数据安全性：由于数据集市仅包含特定于该部门的数据，因此可以确保没有物理上的意外数据访问（比如财务数据等）。 高性能：由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。 数据集市类型 从属数据集市，从现有数据仓库构建从属数据集市。 采用自上而下的方法，将所有业务数据存储在一个集中的数据集市，然后在根据需求进行分析。 独立数据集市，独立数据集市是一个独立系统，无需使用数据仓库即可创建，并且专注于一个业务功能。 数据从内部或外部数据源中获取，经过精炼，然后加载到数据集市，直到业务分析结束为止。 混合数据集市，混合数据集市集成了来自当前数据仓库和其他运营源系统的数据。 它结合自下而上方法，帮助企业集成数据集市。 数据集市和数据仓库的区别 ? 所以，对于大型企业来说，数据湖，数据仓库，数据集市都是共存的，针对不同的用户和部分使用。
腾讯云数据湖构建（DLF）提供了数据湖的快速构建，与湖上元数据管理服务，帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构。DLF包括元数据管理、入湖任务、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。借助DLF,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率，方便的管理散落各处的孤岛数据…...
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