MRR能够体现持续的销售额增长，并且能够反映用户流失的情况。...，或者加购/升级服务所增加的收人 downgrades: 对应的减项 churn：表示纯流失造成的收入减少 4.用户身价LTV 4.1 LTV说明整个用户活跃的订阅周期的营业额，帮助市场部门策划活动，销售策略执行提供快速衡量投入产出比的标准...5.用户复购/复订率 5.1 定义：复订率，也就是付费用户留存率，在当期数据并不充足的情况下，比流失率能够更准确的反映出产品被用户接受程度的高低。...8.用户健康度指标 8.1 如上指标都属于事后指标，同时对单个用户层面来讲实际执行缺乏意义。...通过对一段时间内流失的客户进行详细的行为分析，圈定几个在流失前发生频率有明显下降的事件，持续监测新的流失客户在圈定事件上的表现，如果一致，那么就可以加到健康度指标内。
前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。...是指下单产生的总金额 CMV=销售额+取消订单金额+退款金额 16、支付UV：下单并成功支付的用户数 二、如何获取指标 对于上述这些指标，如果你很陌生，那么首先可能就会问“这些指标来的呢”，“有些指标直接获取不到呀...即可分析支付节点是否存在bug，由什么原因导致。 三、数据指标分类 大致的，我认为可以将数据指标分为三大类：综合性指标、流程性指标、业务性指标。...四、数据分析与设计方法 数据分析和设计的方法有：事件分析、留存分析、漏斗分析、分步分析、对比分析和多维度拆解。 1、事件分析 事件是追踪或记录的用户行为或业务过程。...以上就是几个常见的数据指标模型，我们可以通过分析每个模型的背景和用途来学习其中的指标思路，并创造出适合自己团队的数据模型。
比如，对于销售数据，我们可以采用时间序列分析来观察销售趋势；对于用户行为数据，我们可以使用用户画像和路径分析来洞察用户需求和行为习惯。通过这些分析方法，我们可以将原始数据转化为有价值的信息。...在分析过程中，我们还要关注指标之间的关联性和相互影响。比如，销售额的增长可能与用户满意度的提升有关，也可能与市场推广活动的投入有关。通过深入剖析这些关联，我们可以发现业务增长的内在逻辑。...数据分析人员能够配合业务部门确定市场定位。 帮助管理层确定竞争战略 十、目标市场营销 企业提供产品和服务的对象是所有的消费者吗?客观来说,企业的销售对象是特定群体或目标消费者。...目标市场销售的三个组成部分： 目标市场销售由三个部分组成, 市场细分 目标市场选择 市场定位。...它们的计算公式分别为:人均付费(客单价) =销售总额/顾客总数,付费用户人均付费=销售总额/付费顾客人数,人均访问时长=总时长/顾客总数。 付费指标主要是付费率和复购率。
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。...异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。...可对该指标进行同环比分析，判断数据本身是否具有季节性、周期性。注意，在进行同环比分析时，需要考虑是否存在突发事件，若忽略这些因素很可能会导致截然相反的分析结果。...可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。...通过竞品分析一方面可以了解整体行业的发展情况，另一方面可以了解我们的产品在整个行业的份额是否发生了变化。 预测数据异常将持续多久，判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通，商讨挽回损失的对策。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。...数据分析的目的： 本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势...数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。...”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型： ''' 定义函数：分割销售日期，提取销售日期...() 构建模型及数据可视化 数据清洗完成后，需要利用数据构建模型（就是计算相应的业务指标），并用可视化的方式呈现结果。
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。...说了这么多有人问鸭鸭了，你刚开头说的那几个指标干嘛用了？？？ 诶！他们当然有用！
"精益"是很好的创业方法，"数据分析法"则保证数据的收集与分析。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法，还是一种思维模式。...精益分析思想指提出正确问题，并重点关注那项可达成你期望结果的关键指标。 一.好的指标定义 有比较性 简单易懂 比率 会改变行为：随着指标变化，你是否会采取相应的措施？...同期群测试：相似群体随时间的变化，适用：营收、客户流失率、口碑的病毒传播、客户支持成本等等 A/B测试：改动产品某一方面，衡量其对另一方面的影响 多变量：同时改动产品的多个方面，看哪个与结果相关性最大 四.分析周期...五.数据科学家的思维 假设数据没有噪声:数据是否有效、实用 忘记归一化 排除异常点 包括异常点 忽视季节性 抛开基数奢谈增长 数据呕吐：知道什么数据是重要 谎报军情指标 “不在这儿收集”综合征...：数据与其他数据源混合使用 关注噪音 参考《精益数据分析》
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、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。
1 单指标分析方法 顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生，...自然周期：春夏秋冬、工作日/节假日，由此可分为淡旺季等 生命周期：新产品上市、推广、热销、下架，可分析在此期间核心指标的变化 主动行为周期：上个新活动，持续影响多少天 使用周期分析法可以识别这种期性波动导致的数据变化...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...作用： 在制定策略时，考虑做大优秀个体/降低差劲个体；在实地执行时，关注优秀是否流失，差劲是否闯祸；在经营分析时，通过优秀/差劲个体结构变化，解读数据。...如，高、帅： 高 + 帅、矮 + 帅、高 + 丑、矮 + 丑 2.制作矩阵： 1.明确对象与评价指标，准备数据； 2.计算平均值，进行分类； 3.做出散点图，观察数据形态； 4.给每个分类命名
数据的时间是从1月1日到10月30日。 原始数据的内容包括：销售日期、发票号码、销售人、地区、商品代码、商品类型、商品大小分类、销售数量、商品单价。...在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ?...可以看到日销售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分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ?...下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。...因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?
小米手机销售数据分析和爬虫 2021年毕业设计 项目截图 项目结构 在自定义的Flask项目通用结构(类似于Django)的基础上添加爬虫和数据分析文件夹 /app/: 类似于Django...声明这个文件夹是一个 python package views.py: 提供渲染网页模板的蓝图 api.py: 提供后端API的蓝图, 使用 Ajax POST 方式访问 models.py: 提供可操作的数据库...ORM对象和定义数据模型 decorators.py: 提供装饰器, 例如: 要求用户必须登录的视图装饰器 utils.py: 提供一些自定义函数 /conf/: 项目的配置文件夹 __init__.py...存放css文件 /js/: 存放js文件 /images/: 存放图片 /templates/: 存放 Jinja2 网页模板 /spider/: 存放爬虫程序 /data_analysis/: 存放数据分析程序...manage.py: 用于启动服务端, 进行数据库的初始化、迁移、升级等 push.sh: 一步推送至远端仓库的shell脚本 requirements.txt: pipreqs生成的引入的第三方库清单
从电商大数据来看，销量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，大数据告诉我们，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。 ?
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估...model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步：销售预测
image.png 【面试题】 有一张“课程销售订单表”，包含4个字段：用户id、下单日期、下单id、学科。...汇总分析 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“分组汇总”解决该类问题。...这就要获取到表里的其它数据。可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 使用多表联结，查询每个用户第一个订单的记录： image.png 查询结果： 3.
之所以叫管理者驾驶舱是因为管理者可以像驾驶员一样通过观察各种状态仪表盘，随时查看企业关键业务的数据指标以及执行情况。 ?...企业的管理者驾驶舱一样，过多的仪表盘只会让管理者抓不到管理的重点，淹没在数据的海洋里。 但是如何能找到哪些仪表盘才是管理者应该关注的关键指标呢？...主要关注点：销售驱动，销售管理，销售透明度 主要报表：收入排名，赢得商机排名，demo演示数量，新商机和老客户的对比 4.竞争分析以及输/赢分析仪表盘 ?...前几张销售仪表板主要展示与销售指标相关的一些维度; 竞争分析和赢/输的仪表板主要用来指导和帮助销售团队更好的赢得商机。...这些仪表盘会帮助销售代表能够更深入的定性自己的问题，分析他们输掉项目的细节原因。
业务分析流程 1、 场景（诊断现状） 对象：用户；销售 关注点：找到影响销售的增长因素 目标：发现问题&提出解决方案 2、需求拆解 分析销售趋势，找到影响企业营收增长的商品或区域 按月份销售趋势图（整体...） 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...分析用户特征、购买频率、留存率等 购买频率分布 复购率（重复购买用户数量(两天都有购买过算重复)/用户数量） 同期群分析（按月） 3、代码实现 获取数据（excel） 为某化妆品企业 2019 年...1 月-2019 年 9 月每日订单详情数据和企业的商品信息数据，包括两个数据表，销售订单表和商品信息表。...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。
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。...无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。...构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 ?...电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。...总之，本文介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，以更好及时改进和优化
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。...通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。...平均数是数据分析中最常用的聚合计算之一，在大部分数据分析中都有它的身影，不过也常常会误导人得出错误的结论。...12、几何平均数 在分析产品合格率、银行利率、平均发展速度等问题时，数据之间的关系不是加减关系，而是乘除关系，应运用几何平均数分析。 将数据集合中的n个数据连乘积的n次方根称为几何平均数。...由于只有合格品才能进入下一道生产工序，所以每道工序的合格率之间是乘积关系，利用几何平均数公式分析可得： 几何平均数也是基础数据分析中一个常用的指标，尤其是在进行一些费米问题的估算时，往往比使用算数平均值更合理
问题描述 通过CDH管理平台，进入Zookeeper管理界面，Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图维持不变，指标数据异常。....png] 通过以上分析可以判断指标数据非CDH计算得来，而是Zookeeper计算，排除CM问题； 3.2 分析Zookeeper源码 命令行调用Zookeeper监控指标代码片段（MonitorCommand.java...） [nphb1hypg2.png] 通过查看源码，指标数据是通过ServerStats获取“请求延迟”指标 分析ServerStats代码，代码片段（ServerStats.java） [p366hjdq9p.png...调用更新ServerStats方法代码片段如下：（FinalRequestProcessor.java） [ok2gjvq87t.png] 3.3 异常指标分析 通过分析代码，maxLatency和minLatency...指标数据在Zookeeper服务器启动记录每次Request的指标数据； 在获取Zookeeper服务器的的maxLatency和minLatency指标记录服务器所有请求中最大请求延迟和最小请求延迟
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）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。...03.抓取天猫iphoneX的销售数据 因为本项目抓取指定商品销售数据需要使用 JSON 模块中相应的 API 进行分析，因为返回的销售数据是 JSON 格式的，而从搜索页面抓取的商品列表需要分析...本文就不具体描述了，下面具体对我们抓取的天猫商城iphoneX的销售数据进行分析。 ...用 SQL 语句分析IphoneX（按颜色）销售比例 既然销售数据都保存在Mysql数据库中，那么我们不妨先用 SQL 语句做一下统计分析，本节将对iphoneX的销售量做一个销售比例统计分析。...某一个颜色的iphoneX销售数量 iphoneX销售总数量 第1类数据和第2类数据的差值（百分比） 用 Pandas 和 Matplotlib 分析对胸罩销售比例进行可视化分析 接下来将使用
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