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数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）

从报告日期来看基本上是每个月的25号形成报告，然后每个月生成一份，在利用Microsoft时序算法中对数据是有要求的： 1、要求分析数据序列必须含有时间序列，并且序列值为连续...这个可以理解...如果没有连续值就谈不上推测...我去...这下面的几种产品在05年、06年就没有任何销售记录，这有两种可能，第一种是这两个产品从06年才开始引进销售的，所以之前的数据没有是正常的，当然还有一种极端的情况那就是这两年这个产品销售量就为0...看来这些数据开始日期真是从05年7月份开始，然后到08年6月结束，而且这之间每个月份的数据都是连续的，也就是说从开始到结束连续的每个月都有值，我们向下面拖。 ?...简单点讲就是时间序列的重复迭代时间间隔，比如本篇文章中用到的时间轴就是为每个月更改一次，且周期为年为单位，所以我们将这个参数设置成12，意思是每十二个月重复一次。 ?...我们后面的文章将解决这个问题，通过预测我能明确地预测出明年甚至后年每个月份的销售业绩和销售额度是多少！拿着这份报告你就可以理直气壮的去找BOSS，剩下的事就是他去做了....

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瀑布图有什么用？用python怎么画？

比如说，假设某公司一月份销售额 1000 万，二月份销售额 500 万，为了体现各地区的销售额变化，我们可以画一张瀑布图如下。 ?...通过对比，发现销售额下降了 50%；通过细分，发现不同地区的销售变化差异较大，其中上海地区的销售额增加了 30 万，湖北地区的销售额下降了 150 万，其他地区的销售额也都有不同程度的下降。...读取数据 首先，我们导入所需的库，并从 Excel 文件中读取不同地区的销售额数据。...= pd.read_excel('data/不同地区的销售额变化.xlsx', index_col=0) sale ?...[1] total = trans.sum().销售变化 # 设置瀑布图中每个项目的变化 step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1)

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利用 Python 分析了某化妆品企业的销售情况，我得出的结论是？

需求：希望全面了解此某妆品企业的销售情况，帮助企业运营领导层了解企业整体销售运营情况及商品销售情况，为该企业的营销策略提供相对应的建议和销售策略。...） 商品销售额对比（一级、二级，找出最低、最高） 区域销售额对比（下钻：区、省，找出最低、最高） 探索不同商品的销售状况，为企业的商品销售，提出策略建议 不同月份的各个产品的销售额占比情况 产品相关分析...其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售、一个订单可包含多个商品。...以上说明用户购买特定产品具有周期性； 4、从地域来看，东部地区是消费的主力军，其中江苏省、广东省、浙江省的销售额最大。...可以增大市场投放量；也可以考虑在该地区建仓，节省物流等成本； 5、用户：重点维护购买次数在10次-35次之间的用户群体； 6、留存率在99%，证明用户对产品有一定的依赖性； 7、从同期群分析来看，新用户明显减少

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Python 分析销售情况

） 商品销售额对比（一级、二级，找出最低、最高） 区域销售额对比（下钻：区、省，找出最低、最高） 探索不同商品的销售状况，为企业的商品销售，提出策略建议 不同月份的各个产品的销售额占比情况 产品相关分析...其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售、一个订单可包含多个商品。...35%左右，份额最低的是西部地区。...以上说明用户购买特定产品具有周期性； 4、从地域来看，东部地区是消费的主力军，其中江苏省、广东省、浙江省的销售额最大。...可以增大市场投放量；也可以考虑在该地区建仓，节省物流等成本； 5、用户：重点维护购买次数在10次-35次之间的用户群体； 6、留存率在99%，证明用户对产品有一定的依赖性；

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Python与Tableau相结合，万字长文搞定传统线下连锁店数据分析

4.2.7 工作日的销售情况 周日的销售金额最少。 ? 4.2.7 工作日的订单量 ? 4.2.8 时间段的销售金额、订单量 该商城销售额、订单量在7-20点这个时间段较高，12点有个谷底。 ?...每个月的复购率 # 保存临时数据，用于构建每月的复购率的DataFrame month_list = [] rate_list = [] # 循环计算每个月的复购率，这里直接遍历每个月 for every_m...# 按月份提取每个月用户的R、F、M值 RFM_data_all = data.groupby(['year_month', 'Client']).agg...# 获取每个月份的列表，循环遍历计算上个月与当前月的留存率 year_month = every_month_user['year_month'].unique() # 保存月留存率的列表 list_month_rate...针对F为50以下的群集1，这类购买次数较少，总的销售金额也在5K以下，这类的产品，可以采取部分下架。针对F为50以上的产品，这类产品购买次数稍多，采取维持的状态。

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帕累托分析模板

比如我们想快速的做出2017年1/2/3月，北京/杭州/上海分店，酒类/咖啡/饮料不同类别商品的帕累托图，并且知道ABC类商品都有哪些？C类商品的占比每个月是上升了还是下降？...3.Addcolumns的作用是在该All表的后面加入一列“销售额列”，求得每种商品的销售额。 ? 4.Addcolumns的妙处是刚刚添加完的这个“销售额列”可以再次被利用起来。...只不过我用了个小技巧，把销售额的柱形颜色设置为白色，所以在白色背景下隐藏了起来，再利用图表右上角的排序功能按照销售额由大到小降序排列。 ?...在SQLBI网站上有记载动态ABC的实现方法，难度评级为4级（还没有5级的），也就是顶级，原因之一是因为它的公式基本是按照ABC制表逻辑构建，并且利用辅助表把70,20,10分类，公式很长。...如果你是图书馆管理人，发现80%的人都在阅读经济类书籍，可以把有限的预算更多的花在该类图书上；如果你负责仓库管理，发现有10%数量的货品占据了所有货品价值的80%，可能由此设定对该部分货品每周盘点，而其他的货品可以每个月或者每个季度做一次盘点

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案例实操｜手把手教你搭建 RFM 客户价值分析模型

5.2 各个地区分店的销售额 了解了该超市的整体销售额情况之后，再对不同地区分店的销售额占比情况进行分析，以便对不同地区分配下一年度的销售额指标，和对不同地区分店采取不同的营销策略 首先按照Market...从占比图中可以看出APAC地区销售额占比最大，为28.4%，而Canada地区的销售额占比最少，只有0.5%，说明市场几乎没有打开，可以根据公司的总体战略部署进行取舍，从而根据销售额占比分配下一年的销售额指标...通过上图大致可以看出，在各大地区销售额都比较高的是电子产品，可以根据企业的整体战略部署适当加大对各地区该品类的投入，以便扩大优势。...5.3 销售淡旺季分析 根据超市的整体销售额情况和不同类型产品在不同地区的销售情况，再对每年每月的销售额进行分析，根据不同月份的销售情况，找出重点销售月份，从而制定经营策略与业绩月度及季度指标拆分。...通过图基本可以看出，该超市2011～2014年每一年的销售额同比上一年都是上升趋势，而且很容易发现该超市的旺季是下半年，另外在上半年的销售额中发现6月份的销售额也是比较高的，所以可以在6月份开始加大一些运营成本

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泰迪杯A题通讯产品销售和盈利能力分析一等奖作品

针对表SalespersonData,首先计算出每个经理的总合同数，再通过各个经理的成交合同数求出各个经理的成交率。...我们可以通过销售经理在某地区某日期的成就率，求出该时销售经理的总销售合同即以成交的合同和非成交的合同，再通过成交合同比上总合同数求出该经理的成交率： job3 = salespersonData.loc...["合同数"].astype("int") job3 输出为： total = job3.groupby(["销售经理"])["合同数"].sum() total 输出为： man_rate...因为列”地区“，”国家“，”服务分类"中存在汉字，而逻辑回归只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据...充分利用媒体设备，将产品需求量较少的产品广播宣传，调查当地用户习惯，有针对性的改良不同类型的产品在该地区的适应性。在非洲东部地区有高销售额和高收益，其他地区应该多向该地区学习。

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最实用的帕累托分析模板

比如我们想快速的做出2017年1/2/3月，北京/杭州/上海分店，酒类/咖啡/饮料不同类别商品的帕累托图，并且知道ABC类商品都有哪些？C类商品的占比每个月是上升了还是下降？...3.Addcolumns的作用是在该All表的后面加入一列“销售额列”，求得每种商品的销售额。 ? 4.Addcolumns的妙处是刚刚添加完的这个“销售额列”可以再次被利用起来。...只不过我用了个小技巧，把销售额的柱形颜色设置为白色，所以在白色背景下隐藏了起来，再利用图表右上角的排序功能按照销售额由大到小降序排列。 ?...在SQLBI网站上有记载动态ABC的实现方法，难度评级为4级（还没有5级的），也就是顶级，原因之一是因为它的公式基本是按照ABC制表逻辑构建，并且利用辅助表把70,20,10分类，公式很长。...如果你是图书馆管理人，发现80%的人都在阅读经济类书籍，可以把有限的预算更多的花在该类图书上；如果你负责仓库管理，发现有10%数量的货品占据了所有货品价值的80%，可能由此设定对该部分货品每周盘点，而其他的货品可以每个月或者每个季度做一次盘点

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Python基础语法之函数

终于能够运行Python代码了。...def 关键字 function_name 函数名 arg1 函数参数 return 返回值关键字 我们先来看一个例子，想要输出每个月的销售额，我们以前也能够实现这个功能。 ?...13000') print('4月 11000') 函数调用 PrintMoney() 结果 1月 10000 2月 12000 3月 13000 4月 11000 通过上面的案例能够发现，想要输出每个月对应的销售额只要调用函数名称就能实现...当然我们的需求都是不断提高的，我想要根据输出的月份输出对应的销售额，不想一次性把所有的销售额都显示出来。...不能使用任何的标点符号； 函数名是区分大小写的。 函数名不能是保留字。 希望通过函数的介绍，能够实现越来越多代码功能，我们共同进步，下期见。

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ES 常用聚合函数

这里注意,上面的按照月份统计,如果1月份没有数据,es进行分桶时并不会展示1月份的数据,那么显然不符合需求,所以需要让1月份以0显示出来,代码如下 GET food/_search?...12月份,按照每个月份进行数量的统计....是为了过滤count为0的风筒,如果min_doc_count为1就会过滤掉extended_bounds产生的空白填充,这就自相矛盾了. 3.4 统计今年一年内的每个月食品的销售情况,并按每个月的销售数量进行排序...,计算出了每个月的销售额,并且通过cumulative_sum计算除了当前月份和前面所有月份的累计销售额. 4、Auto-interval date histogram 官方文档 自动直方图,自动直方图会按照指定的桶数量去计算...interval,在某些场景下使用还是用方便的,比如统计今年每个月的食物的销售情况,就可以指定桶数量为180,代码如下: GET food/_search?

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特别教程-CronTrigger教程

本教程旨在解决创建cron表达式的一些谜题，为用户提供一个资源，让他们可以在论坛或邮件列表中提问之前访问这个教程(减少在论坛或者邮件中的提问)。...格式 cron表达式是由空格分隔的6或7个字段组成的字符串。字段可以包含任何允许的值，以及该字段允许的特殊字符的各种组合。...表示每个月的最后一个工作日中午12点触发。 #：用于指定月份的"第n个"星期XXX*(格式：n#p，表示月份的第p个星期n，n由1开始，1表示星期日)。...在每个月的第15天上午10点15分触发 0 15 10 L * ? 在每个月的最后一天上午10点15分触发 0 15 10 L-2 * ?...在每个月的倒数第二天的上午10点15分触发 0 15 10 ? * 6L 每个月的最后一个星期五上午10点15分触发 0 15 10 ?

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30分钟，教你从0到1搞定一次完整的数据可视化分析！

新增列计算毛利额，计算公式为销售额-成本额，点击确定： 探索性分析 要分析的是8月毛利数据异常的原因，我们可以采用层层递进的方式进行分析，先看看集团利润的总体趋势分析，首先我们制作图表来查看每个月的总体销售额和销售额环比...创建图表组件，把销售额和销售额环比拖入横轴，日期拖入纵轴，图表自动生成，可以看到图表自动显示为柱状图，使用组合图，将销售额环比用折线图表示，销售额用柱形表示，然后再调整图表的标签、数轴、警戒线等等...此时可以看到图中显示显示销售额数据稳中有升，8月份更是环比增加了12.31%。...我们发现了造成了毛利下滑的可能因素，但是并不知道真正是哪个地区/产品的成本价格出了问题，所以下面我们可以从地区来寻找成本问题的突破口，专注于分析 8 月份的异常数据区域，这时候就要用到可视化中经常碰到的数据地图...FineBI的仪表板采用的是画布界面，可以在仪表板上自由布局，对仪表板的背景、组件、图表等做一系列个性化配置： 根据自身需要，调整文字、配色和背景，点击预览，就成了一个简单可视化分析仪表板，完成的作品可以导出为

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Python进行数据分析Pandas指南

接着，对清洗后的数据按产品类别进行分组，并计算了每个类别的总销售额。最后，使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额，并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...('Top 10 Products by Sales')plt.xlabel('Total Sales')plt.ylabel('Product')plt.show()分析销售额的区域分布我们可以分析销售额在不同地区的分布情况...# 按地区分组并计算总销售额region_sales = sales_data_cleaned.groupby('Region')['Sales'].sum()# 创建饼图显示销售额在不同地区的分布情况...分析销售额的季节性变化我们可以进一步分析销售数据的季节性变化，了解销售额在不同季节或月份的表现。...')plt.xticks(rotation=0)plt.show()探索销售额和利润的关系我们可以分析销售额和利润之间的关系，找出销售额高但利润低的产品或地区。

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巧用数据分析表达式，让数据指标创建更简单

，如产品表，销售表，来分析每个产品的库存量，销量，以及哪个时间比较销量比较好，因此可以动态增加库存来保证货源的充足，需要更进一步的数据分析。...，可以增加计算字段，该需求在 Wyn BI 数据可视化大屏设计器中，通过新增计算字段形成销售额这样的指标，Wyn BI工具中所提供的计算表达式，即可实现常见的数学处理，如加减乘除，字符串加工处理，如截取某一部分字符内容...WAX简介-WAX计算表达式 在实际展示仪表板过程中，经常需要展示销售情况的数据，比如销售额，销售利润等。这些都是在数据集或数据模型中直接存在的数据字段，可以直接拖拽使用。...因此总有一些棘手的小需求，牵动着IT人员的心，比如根据地区，统计上一月的成本利润率，根据产品类别，计算环比增长率，那么“上一月”“环比”总是动态改变的，即本月是8月份，那么上一月份就是7月份，随着时间推移...因此IT 人员总希望能够一劳永逸，使用一个变量来始终获取当前月份的上月份，而不需要每个月都来修改。

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数据仓库基础介绍

这里需要注意的是每个Hierarchy树的根节点一般都设置成所有成员的汇总（Total），当该维未被OLAP中使用时，默认显示的就是该维上的汇总节点，也就是该维所有数据的聚合（或者说该维未被用于细分）。...而年的那层Level中包含2006、2007…2015这10个成员，每一年又包含了4个季度成员，每个季度包含3个月份成员……这样似乎顺理成章多了，我们就可以基于Hierarchy做一些OLAP操作了。...以测试部测试软件的Bug为例。每个Bug都是一个事实。这个Bug的状态在数据字典里可能设计成新建，转派，修复，拒绝等等。那么在事实表中Bug表中有一个字段为Status。...例如，用户分析“各地区、城市的销售情况”时，可以对某一个城市的销售额细分为各个年度的销售额，对某一年度的销售额，可以继续细分为各个季度的销售额。...操作查看例如上海市在3月份的电子产品的销售情况，这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现的问题。

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受华为Mate60系列冲击？苹果大中华区营收大跌12.9%！

苹果公司在该季度营收同比增长2%至1,195.75亿美元，结束了过去连续四个财季的营收同比下滑，营收也高于分析师预期的1,179.1亿美元；毛利率为45.9%，相比去年同期增长了2.9个百分点，略高于分析师预期的...45.3%；营业利润为403.73亿美元，同比增长12.1%；每股稀释利润同比增长16%至2.18美元，创历史新高，同时也略高于分析师预期的2.1美元。...需要指出的是，苹果的这些产品在去年并没有得到重大升级，同时苹果还因一项专利纠纷，使得其新款的Apple Watch在美国遭到了禁售； 服务业务销售额同比增长11.3%至231.17亿美元，创历史新高，但仍略低于华尔街预估的...在苹果的财报新闻稿当中，苹果透露，第一财季服务销售额创历史新高的背后，其活跃设备的数量现已突破了22亿，并且活跃设备数量在所有产品和地区均达到史上最高水平。...苹果CEO库克（Tim Cook）在接受采访则解释称：2024年财年第一财季仅有13周，而上年同期为14周，另外美元相对于人民币的升值，这些都对苹果在中国的销售额造成了不利影响。

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高级可视化 | Banber图表联动交互

在弹出框中，分别填写：参数名（用来进行筛选的参数，如地区、姓名、部门等），参数类型（可选择文本、数值、日期），默认值（图表初始要展示的条件，如华南-对应地区、张三-对应姓名、销售1部-对应部门等）。...以销售报表为例，这里我们需要按区域筛选每个销售部门每个月的销售情况，参数名填写“事业部”，参数类型选择“文本”，默认值填写“PC”。 ?...说明： 【参数类型】必须要与数据表中作为条件的字段类型匹配，如数据表中的地区是文本类型，那么参数类型必须选择参数类型为：文本 【默认值】为图表初始要展示的条件，如果默认值为空，则图表显示的为所有数据，如设置默认值为华南...，则图表显示的是华南地区的数据，若默认值为空，则图表显示的是所有地区的数据 3 设置图表数据 我们先设置事业部图表，拖拽一个条形图到编辑区域，选中图表，点击编辑数据。...这里我们需要按事业部筛选下属销售部门的销售情况，将“部门”拖拽到分类（X轴），将“总销售额”拖拽到数据，用总销售额做一个升序排序。 ?

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