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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。
上一篇零售超市数据分析中，我们知道了仅有数据分析的过程和一些结果可视化的图片并不足以说明问题，只有辅以「明确的标准」，才能得出相对可靠的结论。否则单看销售额曲线一直向上，就一定能说明公司的经营在进步吗？加上了增长率曲线和一些业务比例后，发现因为电商的冲击，前五年的情况其实并不乐观，后来调整后才开始好转。
作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具。
本文旨在通过分析数据分析职位从业人员数量得出各地市数据分析行业发展水平及就业环境难度情况，无奈从业人员数据无法获取，故从各地市数据分析岗位招聘需求角度来分析，我想两者应该是正相关的。
以前的 “原理+代码” 系列，侧重的是以通俗易懂的方式来讲解一个模型/算法（比如随机森林，不平衡采样），然后再配上注释详细的代码，方便读者学习基本原理和代码实现，最终实现快速上手并为深入学习打下一些基础。
准确来说，我是一名非本专业的转行数据分析师，不但成功转了行，还创立了城市数据团，开设了多门数据分析网红课，学员人数已超过十万人。以上三个问题是我在从事数据分析工作后经常被问到的。
如果真的要说程序员普遍常用的语言，那应该就是 SQL 了。 作为一门和数据库打交道的语言，无论是前端、后端，还是运维、web 开发，多少都需要写一些 SQL，尤其是随着互联网业务数据量的暴增，现在业务人员（比如产品经理、运营、财务人员），也需要懂得 SQL，数据分析已经是每一个岗位都必备的技能。 除了工作中常用，我主张学习 SQL 的另外一个原因：它是一门半衰期很长的语言，诞生至今 40 多年，SQL92 和 SQL99 这两个标准一直沿用到现在，这意味着掌握 SQL 是一件一劳永逸的事情，至少在你的职业生
大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师，从非本专业成功转行，创立“数据团学社”“城市数据研习社”，运营数十万人社群，联合发起“城市数据团”。
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
大数据时代是现代生产力水平发展到一定阶段的必然产物。数据不断产生，而且越来越多。尽管当今“大数据”潮流让我们获得了海量数据，但掌握这些海量数据本身并无意义，真正的意义体现在对数据信息进行专业化的处理。这就使统计学面临新的机遇和挑战，应用统计学应运而生。 突显实践分量 走进首都经济贸易大学统计学院院长纪宏的办公室，首先映入眼帘的是墙上贴的各种柱形图、折线图、饼形图。记者凝视许久，仍看不出什么“名堂”。“你可能不熟悉统计学，我给你举个例子。假如统计学是一把大刀，那么统计学学硕就是‘铁匠’，他知道如何打出一把好刀
大数据分析？一听就高大上。大数据分析对非专业人士来说，常常给人一种遥不可及的感觉。但是大数据分析真的那么难吗？妈妈其实都可以告诉你——会做饭就会大数据分析！做饭和大数据有什么关系呢？请仔细看下面分析： 第一阶段： 菜地里的毛菜（原始系统的数据，有错误，不精准，毛菜有泥巴，有黄叶子），相当于ERP，PDM系统里面的原始数据。 第二阶段： 从菜地里采集到家，分门别类的堆在一起（初步去掉泥巴，黄叶子，分类堆放），相当于从原系统到ODS,ODS的意思是操作数据，即原始系统中的操作数据的一个副本，与原始数据是一模一样
作者：Donna Ferguson 翻译：朱潇男 校对：Shawn 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 不管你是否是某一超市的积分会员，你的支付方式是信用卡还是现金，那些大型超市都了解你的一举一动。 我们都知道超市会通过分析我们的购物信息来进行精准推送-包括一些个性化的购物券及优惠等等。比如说你几个小时前刚刚购物完，现在正准备坐下来看部电影的时候，发现已经有广告推送给你-而且是跟你刚刚买的东西紧密相关的，这时你会有何感受？ 或者，Tesco（乐购，英国
你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过...
你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过……
我们在做人效分析的时候，都绕不开公司的财务的数据分析，因为我们的人效都是建立在公司的财务数据的基础上的，所以说为什么人效是体现人力资源价值的一个关键的指标，因为你人效的改进是可以帮助公司提升财务数据的。今天我们就来分析一家上市的零售业公司，和大家分享下如何做财务的分析。
下面是未来2个月主要的分享内容： 一、数据分析和数据挖掘内容 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足 6、以解读银行报表为例，如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例，如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 二、咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司 2、顶级咨询公司平均分析母婴市
今天给大家分享几个我收藏的宝藏公众号资源。涵盖了Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化、算法与人工智能等优质资源，关注之后肯定会大有收货~
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。（简单理解就是：提取相关数据，运用相应算法，得出实用结论）
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
导读：前几篇Tableau文章中，分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法，今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
2022，注定是不平凡的一年，疫情当道、国际动荡、经济不景气。在此背景下，小火龙想和大家聊聊「数据分析岗位是否还有前途」。准备从事数据分析的同学是否要入行？已在行中的同学是否要转行？
对话发生在小编的朋友小美（是的，谁还没有个朋友呢？）和她的GEEK男友阿猿之间。 作为一个油光满面的直男程序猿，分不清口红色号，不爱逛街购物，但又架不住女朋友的“河东狮吼”。 但勉强出门陪着小美逛了一圈超市的他，什么都没拿，竟然以他直男的思维给小美整出来一个《超市N宗罪》！ “这个超市的付款方式不合理，不应该排长队的……” “超市的选品推荐也不够好，不应该……” 这位宇宙直男小哥哥就以这样的方式勾勒出了他心里完美超市的蓝图。 【这才是程序猿小哥哥逛超市的正确打开方式】 难道这样的直男真的
超市管理员维护超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据，消费者查询超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据。
<数据猿导读> 随着产业升级，越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品，大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据，而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播，消费者的评价数据成为新的金
日常出行离不开地图导航，你有没有想过结合地图能做出哪些炫酷的可视化作品？6月22日的数据侠公开课中，来自城市数据团培训教育部的负责人胡颖分享了城市空间数据可视化作品，来看看她是如何从城市设计的视角转变到用数据去理解城市物理空间的？
现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。
举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
提到大数据搜索，作为全球最大的搜索引擎google，同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据，发明了GFS分布式文件系统，也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架，有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
前两篇推文中，我们知道了在分析数据时，指标选取以及确定标准的重要性。如果没有时间回顾，可以快速过一下下面两幅总结图。该系列的前两篇文章都是针对单一的指标进行分析，分析思路也比较初级。
互联网的红利烧红了一个新的职业：产品经理。一夜间，人人都是产品经理。很多成名大佬喜欢说：“其实，我是一名产品经理”，不论之前是写博客的还是说相声的。边装低姿态，变暗示自己产品领域倍专业，居功至伟。名头可以随便起，但是作为一个产品经理的核心功力：用户需求分析，就没有那么容易忽悠了。让我们从一个故事说起： 从前有一个国王，国王有个极其娇惯、任性、无比作的公主，这个国王又无比的宠爱这个公主：不管这个公主有什么愿望，国王一定满足。终于有一天，公主说：“父王，我要月亮！”，于是国王叫来一个臣仆，说把月亮给我女儿给
“《数据安全法》以及后续的《个人信息保护法》，明确了个人数据的授权要求，规范了个人数据的流动和使用，将进一步促进业内的良性竞争。”
本文将介绍微服务架构和相关的组件，介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景，因此不会涉及具体如何使用组件等细节。
笔者过去从事的行业为鞋服零售行业，零售行业说是靠天吃饭的行业一点不过分，所以可想而知，天气数据对我们的作用是何等之大，销售的追踪和分析，若加上天气这个维度，可以更加准确地分析到有价值的数据洞察。
今天，随着数据量的不断增加，数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库，通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前，我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师，并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery，AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译，未经许可不得转载。 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本
单维度分类推文中，我们切分了在线时长和车费收入这两个指标，并将他们分别考量。最后得出该份数据中司机们工作强度和日收入层级的情况。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：在中国，众多企业正在思考如何使用大数据分析来提升市场份额。但大数据分析是否有如预期有效？ 全英最大的超市连锁企业乐购(Tesco)市值暴跌，连巴菲特都承认自己“犯了一个大错误”，殊不知这家公司在大数据应用与用户洞察上方面仅仅稍逊于同行亚马逊。是公司的分析失误，还是零售行业本身不受大数据影响，低价才是王道？本文将通过乐购的案例，为盲目追求大数据应用的企业敲响警钟。 作者:Michael Schrage 乐购承认虚估利润数亿美元，公司市值被腰斩至十一年中最低，乐购董事
早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析
在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢？
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
会员顾客重要吗？当然重要，看看你身边的零售业或零售品牌们，基本是无一不会员制。你再仔细看看你会发现有的企业只是在模仿，而有的却是在经营会员制。因为大家都把会员制当成稳定销售来源的一种重要渠道了。大家都在攫取顾客的销售价值，而很少有企业通过数据分析去挖掘顾客的附加价值！ 我把会员顾客的价值分为销售价值和附加价值。销售价值顾名思义就是会员可以带来的相对稳定的顾客群和稳定的销售额的价值，附加价值就是通过对会员的购买记录进行分析从而创造差异化的管理以及根据分析结果指导决策的价值。本文不谈策略，只谈零售行业如何通过
春节临近，一些城市新冠疫情又出现了反复，让希望顺利回家过年的人们多少增添了压力。最新消息显示，北京市丰台区、大兴区出现了新冠病毒感染人员，部分社区又开始了全员核酸，人们希冀疫情早日消除的同时，也盼望着大数据、人工智能等新技术发挥更多更大的作用。
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