在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。...事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。...维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。...分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。...用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...，销量排行） 1.1.1.2.2ACG游戏 职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法 1.1.2.1对比分析法 各运营核心指标,例如：人气（平均在线人数...例如：某道具销售额占所有道具销售额 1.1.2.3平均分析法 例如：每个地区付费用户的ARPU 1.1.2.4交叉分析法 例如：游戏等级和流失率之间的关系 1.1.2.5综合评价分析法 例如：构建综合指标客画用户的忠诚度...（时间卡或道具销售）,随着业务的不断深入，为了达到收益最大化，增加资费业务的种类有较大意义。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
数据获取方式 人工标注，or 自然方式（摄像头，麦克风） 数据类型： 是否多模态， 序列数据 ，视频，语音 是否抽象过：raw原始sensor视频或语音，or 抽象过：高级语义变量，语言单词（GPT
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。...，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...”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
在我们做人力资源数据分析的建模和数据报告的时候，我们首先要做的就是要想好你的数据分析要从哪几个维度进行分析，用哪些数据分析的方法，最后呈现的结果是什么，你只有这些想明白了，才可以打开电脑开始做数据的建模...所以我们以部门为维度进行数据的分析就使我们的分析更加的落地，给的方案更加的有效。...6.1.3 关键岗位聚焦分析 我们对数据分析的维度在进行聚焦的过程中，我们还可以对关键岗位进行聚焦分析，特别是公司的核心岗位，不管是在人员结构，招聘，人才发展等，我们都需要单独的把这些岗位列出来，分析这些岗位的人力资源各模块...所以在数据分析维度里，对管理层进行数据的聚焦非常重要。 比如在人员结构的数据分析里，我们添加了 M/P的筛选维度来，M是管理层的序列，通过数据的交互可以对管理层和普通员工进行数据的筛选。...，如下图： 当我在数据交互的维度里选择 M的时候，这个仪表盘呈现的就是管理层人员离职的所有数据，我就可以通过这些关键指标的数据透视图分析出管理层离职的关键原因是什么，哪些部门的哪些岗位的管理层离职人数最多
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。
例如，用户需要"按照"月份和产品来查看销售情况。用户描述其业务的自然方法应该作为维度或维度属性包括在维度模型中。...分析系统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决定了分析系统的优劣。...我们对维度不一致进行了详细分析，维度一致性的几种表现形式如下： （1）共享维度表，比如在电商的数据仓库中，商品、卖家、买家、类目等维度，有且只有一个。...虽然淘系和1688商品底层技术实现上是统一的，但属于不同的业务BU，业务各自发展；在数据仓库层面，淘系和1688属于不同的数据集市，一般不会相互调用，业务分析人员一般只针对本数据集市进行统计分析。...某些情况下，保留历史数据没有什么分析价值；某些情况下，保留历史数据将会起到至关重要的作用。
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.
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。
维度层次 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。...为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义。然后就可以识别两个或多个列具有相同的主题。例如，日、月、季度和年具有相同的主题因为它们都是关于日历的。具有相同主题的列形成一个组。...例如，日-月-季度-年这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 表（五）- 6-1显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。...这个查询按产品（product_category列）和日期维度的三个层次级别（year、quarter和month_name列）分组返回销售金额。查询结果如图（五）- 6-1所示。...product_category , year , quarter , month; 清单（五）- 6-1 图（五）- 6-1 分组查询的输出显示了每一行的度量（销售订单金额
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
维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。...需要修改“准备数据仓库模拟环境”里生成日期维度数据的存储过程。清单（五）-3-2中显示了修改后的存储过程。...这里对转换也做一些修改，使之同时预装载日期维度和月份维度数据。修改后的Kettle转换步骤如图（五）- 3-1到图（五）- 3-13所示。...，它包含基本维度的上层数据。...所以应该把PA客户维度子集的装载合并到数据仓库定期装载中。清单（五）-3-4显示了修改后的定期装载脚本。
维度合并 随着数据仓库中维度的增加，会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如，客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。...本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度，需要改变数据仓库模式。图（五）- 14-1显示了修改后的模式。...注意图中只显示了与邮编维度相关的表。 图（五）- 14-1 zip_code_dim表与两个事实表相关联。这些关系替换了这两个事实表与客户维度、工厂维度的关系。...清单（五）-14-1里的脚本用于修改数据仓库模式。所做的修改如下。 创建邮编维度表zip_code_dim。...为产品的定期导入，过渡表里需要有所有工厂的完整数据（包括邮编、城市和州）。需要主键来维护factory_stg表里的工厂数据。
那么这类数据库较传统数据库又有何差异？在数据库选型中，需要注意哪些方面？本文尝试描述数据库（特别是分布式数据库）选型需考虑维度，希望帮助企业可以做出最适合的选择。 1....函数：支持基本函数、扩展函数（如正则函数、安全函数、窗口分析函数等）、自定义函数。 计算：虽然不提倡在数据库端进行计算，但如果支持计算的话，将有利于将传统数据库应用迁移到新型数据库中。...通用模型：支持通过常规的事务型、分析型测试标准，提供基础的性能测试指标。 业务模型：通过抽象业务模型，提供近似业务访问的性能指标。 其他场景：提供诸如导入导出等场景的性能数据。 7....评估维度：运维篇 人生基本 备份恢复：支持物理备份、逻辑备份。支持全量、增量备份。提供时点还原能力。提供对象级闪回能力。 数据迁移：在分布式环境下，提供全局一致性的数据迁移能力。...评估维度：高可用篇 人生基本 高可用：高可用包括多种维度，例如服务层高可用、数据层高可用、接入层高可用。
故此我和团队一起研究，同时也借鉴了外部的一些资料，针对这个议题撰写了本系列的第二篇文章，主要围绕“多维度分析系统的选型方法”的主题，供大家参考，希望能缩短大家的决策时间。...在分析系统中同样需要在三个要素间进行取舍和平衡，三要素分别是数据量、灵活性以及性能。...▲分析系统考量三要素 有的系统在数据量达到一定数量，譬如超过P级别后，在资源不变情况下，就无法满足处理要求了，哪怕是一个简单的分析需求。...灵活性主要指操作数据时的方式是否灵活，比如对于一般的分析师而言，使用SQL来操作是首选，没有太多的约束，如果使用特定领域的语言 (DSL) 相对就比较受限；另外一个意思是操作是否受预先条件的限制，譬如是否支持在多个维度下进行灵活的即席...未来，我们个推技术团队也将不断探索多维度分析系统的选型方法，与大家共同探讨，一如既往地为各位开发者提供更优质的服务。
退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。...当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 ...退化订单维度 本节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要做的识别数据，分析从来不用的数据列。...修改后的脚本需要把订单号加入到销售订单事实表，而不再需要导入订单维度。清单清单（五）- 8-2显示了修改后的定期装载脚本。...清单（五）- 8-3里的脚本向源数据库里的sales_order表新增十行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
