在一家年销售不到10亿的电商公司(行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿),你只要掌握一些基础的数据分析方法,再配合Excel表格,就足够你完成各种数据化运营工作了。
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据,MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中,我将介绍如何使用MySQL进行数据分析,并提供一些实际的示例。
现在数据分析能力在职场中越来越重要,尤其对运营人来说,数据分析就是运营人职场能力的分水岭,不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营,数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配:
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后,我们继续来讨论一个深层次的话题:数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题,甚至很多从业很久的老鸟都没想明白,也很容易中坑。
下面是某公司每天的营业额,表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型(date)。
上一篇【如何做出优秀的数据分析项目(现场测试版)】,经过同学们努力成功攒够在看,召唤出本篇:如何做出优秀数据分析项目(实操版)。今天我们拿一个具体场景来解析下,怎么做才能让项目出彩。
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
各个行业的数据中台解决方案类似,只是涉及到的业务不同,建设框架类似。下面以零售行业构建数据中台和网易构建的数据中台为例,说明构建数据中台的解决方案。
随着市场环境的复杂化,在数据分析中,能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要:
本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
在数据分析中,数据分析思维是框架式的指引,在一些通用的分析场景下可以快速使用,而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
Origin是一款广泛应用于科学数据分析和绘图的软件,具有许多独特的功能。本文将通过实际案例来介绍其中四个功能。
数据分析在物流行业中的应用 现代物流系统是一个庞大复杂的系统,包括运输、仓储、配送、搬运、包装等诸多环节,每个环节信息流量都十分巨大,如果企业不能对这些数据进行准确、高效的收集和处理,那么就很难实现对物流过程的有效控制。 物流行业的数据分析主要体现在以下几个环节: 1 采购环节 采购是物流中不可忽视的重要环节之一,原材料的获取是企业生产的基础。如何在庞大的供应商中选择适合自己的,如何把握好产品质量等问题是采购环节遇到的最大的问题。 在采购环节进行数据分析,分析价格波动规律,对供应商的信用等级分析……这些数据
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题,从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test(是以Frank E. Grubbs命名的),又叫maximum normed residual test,是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测,它假定数据集来自正态分布
业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。我们常常提到的可视化分析图表一般包括比较类图表,占比类图表,相关类图表和趋势类图表。
在企业数据建设过程中,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。
🍉🍉🍉 正所谓商场如战场,有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄,决胜千里之外。想象中的商战,是在宴会上推杯换盏,老板们弹指间几个亿上下。
报表,从来都是商业领域的主角,而随着商业智能(BI),大数据时代的到来,报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求,最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息,而往往这些汇总和分类信息是不固定的,比如下面这张报表
最近听到大家说的最多的话就是,在工作中总是没有数据分析思路,我应该怎么办呢?今天就来给大家分享一下,如何锻炼自己的数据思维,还有实例模型讲解哦~
BI工具和报表工具都是现在大数据时代下用得比较多的分析工具。很多人分不清BI工具和报表工具到底有什么不同,下面,我们就从面向群体、技术架构、用途和作用效果等四个方面,详细说下它们之间有何不同。
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
极力推崇PowerBI是创作PowerBI大师的初衷,虽然从Excel到PowerBI有极其诱人的理由,但我们不可否认的是Excel本身作为全世界最广泛的办公工具它具有不可替代的应用场景。
导读:我们坚信,未来是大数据的时代,而数据分析师,就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面,善于利用工具,朝向正确的方向努力,一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者:陈明,GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了,每每和家人朋友聊天,都还是会有人不懂我在做什么。 家人:“数据分析?分析什么东西?” 我:“哪里有数据,哪里就有我们,什么都可以分析。” 家人:“是软件工程师吗?会编程吗?” 我:“...不是,不太会。” 家人:“那是管理层吗?” 我
在BI界广泛流传着一个观点,不懂商业别做数据分析,可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中,数据分析切合业务往往四处碰钉子,那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求,或者
除了家人朋友,很多时候,同公司内部的人也会比较困惑,数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告
数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到,这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值,进行客户价值管理是未来的趋势,而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛,尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用,自上世纪数据分析技术在美国应用以来,现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢?在保险行业的应用又会如何呢? 一、数据
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,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
下面的一个真实案例将会告诉你:懂得如何使用&解读数据,会让你的能力有多大突破,对业务有多大帮助。
很多同学抱怨:自己东做一点,西做一点,没有见过完整的数据分析体系是啥样?实际上早在10年前, 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系,只是因为行业特殊性,导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析,全部过程大约耗时30分钟。
入行之后,我才发现数据分析其实可以分为两种:一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘,类似产品经理向更加注重业务,对业务能力要求比较高;数据挖掘向更加注重技术,对算法代码能力要求比较高。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI,今天被前面老师讲了,我想了半天,该讲什么好呢,最后决定给大家先讲一个我自身的故事,跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析,其实我想跟大家说,我是学考古的,所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本,在日本待了11年,在日本做过程序员,也做过开发工程师,也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后,我到了IBM,做销售运营管理数据分析。做
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师,是如何改变比码农还惨的人生?谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬! 直到做数据分析师五、六年了,每每和家人朋友聊天,都还是会有人不懂我在做什么。 家人:“数据分析?分析什么东西?” 我:“哪里有数据,哪里就有我们,什么都可以分析。” 家人:“是软件工程师吗?会编程吗?” 我:“...不是,不太会。” 家人:“那是管理层吗?” 我:“还...还不到级别。” 家人:“那是商务人员?做市场或销售。” 我:“...也不是,不过我们辅助他们作决策。” 家人:“决策不
导读:所谓一图胜千言。设计严谨,制作精美的图表能使枯燥的数据变得直观形象、重点突出,更能迅速传达信息,具有说服力。因此,数据分析的结果往往要通过图表来传达。信息传达到位甚至是达到传神的数据分析图表往往
ChatGPT是一种基于自然语言处理和机器学习技术的人工智能模型。它可用于生成文本、回答问题和翻译等任务。在数据库管理和数据分析领域,SQL 是一种常用的查询语言,用于从关系数据库中检索和操作数据。生成SQL语句可以帮助用户快速高效地提取数据,从而提高生产力。
作为一款专业的统计软件,SPSS拥有多项独特功能,应用广泛于市场调查、社会科学研究以及医学和教育等领域。下面将通过举例讲解,介绍SPSS的几个独特功能。
近日,腾讯云 ChatBI 启动公测,它能通过自然语言对话方式生成图表和数据结论,有效解决原先 BI 领域数据分析门槛高、临时报表制作效率低、实时取数难等用户痛点。
本人目前从事零售行业的工作,工作中经常涉及到报表分析,比如进销存分析,货品结构分析、畅滞销分析、业绩分析。
大海:好吧,Power Query你学了那么多,Power Pivot也基本入门了,Power BI也可以同步开始学了,反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外,都是能在Power BI里直接用的。
只需要获取当日累计的销售额,于是店老板就用 Excel或者纸质的表格创建了一个表,表中包含销售的日期时间,销售的产品,销售的数量,以及卖出的单价是多少。如此每天进行一个汇总,或者月底进行汇总就可以知道当天或当月的销售额是什么情况了。
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统,广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库,ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引,并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示,数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
很多同学抱怨:自己东做一点,西做一点,没有见过完整的数据分析体系是啥样?实际上早在10年前, 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系,只是因为行业特殊性,导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求,是建设数据分析体系的出发点,也是最终目的和最高要求。要注意的是,“业务需求”并没有统一的标准。不同部门,不同身份的人,需求是不一样的。从大的方面看,可以分作三个层级: 1、战略级:能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级:决定一个具体职能工作的管理层(销售、运营、产品、售
本文为CDA金牌讲师李奇原创,转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下,缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求,在很多企业中,“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息,需要业务人员强化以下两类能力: 强化所从事业务工作中
说不会对数据排序的举手,所有的手都放下了。拿到数据,谁还不会排序吗?就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作,在数据分析中到底有多重要,有人知道吗?我们先来看一下排序的动态原理图,是不是很直观!
一提起数据分析,很多人都会自然而然联想到Excel,SQL,Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔,经常问:到底要学到什么程度,才算能懂呀?
一个完整的数据分析流程,应该包括以下几个方面,建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程: 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续
说不会对数据排序的举手,所有的手都放下了。拿到数据,谁还不会排序吗?就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作,在数据分析中到底有多重要,有人知道吗?我们先来看一下排序的动态原理图,是不
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