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原来应该这么做

前几天在浏览微博的时候,看到某家公司的月度的的一个展示的图,觉得挺有意思,为什么说有意思呢,因为这家公司在的呈现上给人的感觉就是这家公司每个月的都是增长的,我们先来看看这家公司对外的一个 这个图来源于该公司的对外的一个展示,在这个图里我们可以看到貌似好像每个月的都是增长的,但是你细心的下发现他每个月的都是月份的叠加,2月的是 1月+2月, 3月的是 所有通过这个图,不管每个月的是怎么样,基本上我们看到的图貌似都是增长的。所有我们想来改一改这个图,改成一个正常的图。 ,一个是每月的,另外一个是每月的增长率,我们选择这个两个字段,插入组合图 这个是插入的原始图,在这图我们需要注意几个关键点 1、主坐标和次坐标,增长率是设置一个次坐标 2、主坐标和次坐标的 最终我们调整美化后,呈现的效果如下: 这个图才是真实的每月的,我们可以看到每个月的和每个月的增幅,所以在做 ,图呈现的时候,的思路,逻辑才是最关键的

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618全网报告

全网又了多少呢?我们一起来看看《618全网报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士,硕士组成的团体发起并运营,主要享和研究业界开源项目,学习资源,程序设计,学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。 主要享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python,大等前沿知识、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。

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    常用的日期参形态

    日常,时间是非常重要的维度。前一文,我说明了如何不用公式,实现日期自动转换为年、季度、月、周等形式(点击文末阅读原文查看),以便进行业务。 但有时,业务逻辑比较复杂,或者源不规范,仅凭点击鼠标无法满足对时间维度的需求,需要我们用点公式。下面介绍在零业界常用的几种日期公式使用形态。 (注:此处操作以Power BI Desktop为例,在Excel当中的操作步骤相同) 一、不借助外界源,新建完整的日期列 有时,我们需要这样一张完整的全年日期明细,方便与业务结合。 然后,我们借助Query的添加列功能,快速添加相应的日期维度,从而得到最上方的格。 二、依当前时间进行日期动态变化 我们每天需跟踪截止昨天的,昨天是个相对的位置。 当然如果你仅仅需要在Excel工作簿展现当前日期用today函就好。 三、要截止到上个月月底怎么办? 每个月月初,我们要回顾上个月的截止月底最后一天。

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    python爬虫——天猫iphonX的

    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,是网络爬虫和的综合应用项目。 03.抓取天猫iphoneX的   因为本项目抓取指定商品需要使用 JSON 模块中相应的 API 进行,因为返回的是 JSON 格式的,而从搜索页面抓取的商品列需要 本文就不具体描述了,下面具体对我们抓取的天猫商城iphoneX的进行。    用 SQL 语句IphoneX(按颜色)比例   既然都保存在Mysql库中,那么我们不妨先用 SQL 语句做一下统计,本节将对iphoneX的量做一个比例统计。 某一个颜色的iphoneX量 iphoneX量 第1类和第2类的差值(百比)   用 Pandas 和 Matplotlib 对胸罩比例进行可视化   接下来将使用

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    【学习】SAS应用-公司

    的时间是从1月1日到10月30日。 原始的内容包括:日期、发票号码、人、地区、商品代码、商品类型、商品大小类、量、商品单价。 在步里我又根原始生成了另外两项月份、金额。其中月份从日期中取得而来,金额=量*商品单价。 先对进行简单统计: ? 蓝色代额,红色代量。可以看到1、2月的量和金额都远比其它月份低,这是因为该公司员工春节放假较早,从1月15日到2月4日之间都没有。 可以看到日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,预测后面两个月的额。 ? 通过饼图筛选出额比较突出的地区。 ? 下面按日期对额做时间序列: ? 可以看出自相关系是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系是截尾的,因此可以选择自回归模型作为选定模型。

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    十张图,如何赋能

    今天我们就拿举个例子,具体看看到底啥样的有用。 ? 1 让有用的秘诀 问一个简单的问题:你在用手机的时候,会去了解内存怎么运作,cpu怎么处理吗?不会! 在企业里也是这样。虽然背后有学、统计学、运筹学、计算科学、机器学习等等复杂原理,但是业务部门既看不懂,也不在乎。你简单告诉我:“干啥能出业绩”就行了。 特别是部门。 比如拿电话举例,操作流程与潜在问题,可能长这样(如下图) ? 所谓:业务一张嘴,跑断腿。拆解完流程,了解痛点后,你会发现:没有一个高大全的模型,能一口吃下所有问题。 5 为啥平常做的都没啥用 看完上文,可能同学们已经发现了:为啥平时做的没啥用:大部公司的脱节的很厉害。 作为师,一不懂流程,二不懂组织结构,三不懂话术技巧,每天就知道把额=客户*转化率*客单价的公式翻来覆去的写,拆成各个城市的写。这种东西铁定没啥大用处。

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    在线教育案例:如何

    image.png 【面试题】 有一张“课程订单”,包含4个字段:用户id、下单日期、下单id、学科。 汇总 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“组汇总”解决该类问题。 多联结 上面只获取到第一次下单用户的用户id、第一次下单日期。而题目要求如果同时下单了包含多个课程的订单,则按照“语文、学、英语”顺序排序。 这就要获取到里的其它。 可以把上面查询结果作为a1,和“课程订单”(记为a2)进行多联结。 使用多联结,查询每个用户第一个订单的记录: image.png 查询结果: 3. 【本题考点】 1.涉及到“每个”的问题,要想到《猴子从零学会SQL》里讲过的用“组汇总”或者“窗口函”来解决 2.考查对多联结的应用 3.考查对order by中自定义排序的使用 推荐:如何从零学会

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    python化运营实例---预测

    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 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python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: plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步:建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步:模型评估 r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步:预测 new_x = 84610 pre_y = model.predict

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    电商平台评测智能手|

    要点提示 为了应对日益缩短的产品设计周期,帮助智能手品牌厂商快速准确地收集用户反馈,从而帮助提高产品质量,我们挖掘了智能手的网上购买,我们从电商平台采集了多个品牌智能手用户购买评价,并进行了 图一 从图中可以直观地看到,大陆产地的智能手在高价位区间的评价量较少,在低价位区间的评价量较多。国外产地的智能手在低价格区间的评价量较少,在高价格区间的评价量较多。 国内手厂商通过对部次要需求功能的取舍,同时将主要功能做到极致,可以有效控制成本,也刺激了更多用户对高性价比的购买欲望。 主题二 智能手各方面功能比较 根初步调查,发现带材质安全和材料问题是消费者在购买智能手时比较关心的问题。 图二 热门智能手样本中硅胶带最多,其次是皮革,然后是金属。 总之,智能手的功能将随着消费者多样化、个性化的需求而不断丰富,在未来,智能手将成为人们工作和生活中不可缺少的帮手。 ---- 本文摘选《电商平台评测智能手

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    Python 情况

    业务流程 1、 场景(诊断现状) 对象:用户; 关注点:找到影响的增长因素 目标:发现问题&提出解决方案 2、需求拆解 趋势,找到影响企业营收增长的商品或区域 按月份趋势图(整体 ) 商品额对比(一级、二级,找出最低、最高) 区域额对比(下钻:区、省,找出最低、最高) 探索不同商品的状况,为企业的商品,提出策略建议 不同月份的各个产品的额占比情况 产品相关 用户特征、购买频率、留存率等 购买频率布 复购率(重复购买用户量(两天都有购买过算重复)/用户量) 同期群(按月) 3、代码实现 获取(excel) 为某化妆品企业 2019 年 1 月-2019 年 9 月每日订单详情和企业的商品信息,包括两个订单和商品信息。 其中订单为每个订单的情况明细,一个订单对应一次、一个订单可包含多个商品。

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    亚马逊商品爬虫报告

    tecdat在家电品牌网络调研项目中,倾听主流电商平台上网民消费者对于家电的各种看法,我们发现在人们的消费理念不断发生变化的今天,家电早已不是一件单纯的满足功能需求的物品,更是一种消费者对自己个性化、品质化的达 从电商大来看,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。 ?

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    这么做,看了拍手叫好

    很多同学抱怨,很难做。能用的很少,领导们的期望却很高,总指望通过能直接提升业绩,咋办!今天我们系统解答一下。形式有很多种,不带入具体场景是很难讨论的。 因此我们来个具体场景: 某互联网交易平台,通过线下团队招揽企业入住。目前部领导找到师,希望能做一些精准,为一线赋能,提升生产力。问:这个项目该怎么做? 网上十篇讲的文章,九篇半会讲杜邦法,有的还会在后边加个“拆解法”以增加文章档次(如下图)。 ? 确实,这些方法是的基本方法。然而他们并不适合在这里用。 想让“被关注”,想让的结果“有用”,得先保证自己提供的是别人需要的东西,这就得从痛点开始(如下图)。 ? 解题第三步,找到发力点。 注意,们的痛点,很多不是能解决的。 如果脑子里装的只有饼图线图条形图,即使真上一个产品,最后结果也是:报打开率5%,只有团队老大和统计砖员俩人会看,看完还甩一句:我早知道了,你说这有啥用…… 这个场景还能继续 比如: 企业背景改为

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    五步法,做一份优质的

    很多同学抱怨,很难做。能用的很少,领导们的期望却很高,总指望通过能直接提升业绩,咋办!今天我们系统解答一下。形式有很多种,不带入具体场景是很难讨论的。 因此我们来个具体场景: 某互联网交易平台,通过线下团队招揽企业入住。目前部领导找到师,希望能做一些精准,为一线赋能,提升生产力。问:这个项目该怎么做? 网上十篇讲的文章,九篇半会讲杜邦法,有的还会在后边加个“拆解法”以增加文章档次(如下图)。 确实,这些方法是的基本方法。然而他们并不适合在这里用。 想让“被关注”,想让的结果“有用”,得先保证自己提供的是别人需要的东西,这就得从痛点开始(如下图)。 ▌解题第三步,找到发力点。 注意,们的痛点,很多不是能解决的。 如果脑子里装的只有饼图线图条形图,即使真上一个产品,最后结果也是:报打开率5%,只有团队老大和统计砖员俩人会看,看完还甩一句:我早知道了,你说这有啥用…… 三、这个场景还能继续 比如:

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    II

    | | product_name | varchar | | unit_price | int | +--------------+---------+ product_id 是这张的主键 sale_date | date | | quantity | int | | price | int | +------ ------+---------+ 这个没有主键 ,它可以有重复的行. product_id 是 Product 的外键. 注意这里 S8 和 iPhone 是 Product 中的产品。 查询结果格式如下图示: Product table: +------------+--------------+------------+ | product_id | product_name |

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    III

    | | product_name | varchar | | unit_price | int | +--------------+---------+ product_id 是这个的主键 ,它可以有重复的行. product_id 是 Product 的外键. 编写一个SQL查询,报告2019年春季才出的产品。 即仅在2019-01-01至2019-03-31(含)之间出的商品。 -----+--------------+ | 1 | S8 | +-------------+--------------+ id为1的产品仅在2019年春季 ,其他两个产品在之后

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    需求丨周

    要进行周,就必须要有周维度这个概念!说到这,相信小伙伴们已经反应过来了,添加日期! 将导入到PowerBI中如下: [1240] 编写如下代码,生成日期: 日期 = GENERATE ( CALENDAR ( MIN ( '示例'[日期] ), //注意:这里需要替换成你自己的 这个函,是根DATE日期列,生成一个年度第几周的函。 它的第二参只有两个选项:1和2。 输入1示周日是第一天。(国外的星期一) 输入2示周一是第一天。 开始编写代码: 聚合 = SUM ( '示例'[金额] ) 周其实主要就是三点:上周同期、周累计、周环比的问题。 上周同期没啥好说的,白茶这里就不赘述了。 然后呢,利用CALCULATE+FILTER的经典模式,聚合年周相同的,同时利用MAX进行判定,让的计算维持在事实范围内,以免出现很多没有,但是出现累计的情况。

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    实战 | 奥迪汽车的可视化大屏(SQL+Tableau)

    项目需求 1)汽车报告 根外部从市场需求、消费能力、企业竞争、品牌竞争几方面来乘用车的市场情况。 2)绩效布 外部和内部相结合,从区域、车型、时间等多个维度本企业的业绩完成情况。 项目设计 1)区域 各区域今年的情况及与整体的占比; 各区域情况(量和收入)的同比及环比情况; 2)车型 各车型12个月的趋势; 各车型在不同时间段同比及环比情况; 各车型的排名 ; 软件实现——区域 1)区域 几个关键点: ? ① sql # 不同区域的本月、上月、同期,以及收入本月、上月、同期 select areaname 区域名称, sum(case when stat_month =

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    进度跟踪:目标的动态合并

    作为一家零公司,我们每天跟踪进度,会将额与目标进行比对。现实的情况是,历史储存在进存系统中,目标可能储存在另外的系统或者一张Excel格中。 例如如下情景: 我们在一个工作簿中有每天更新的 为虚拟,且经过简化处理 在另一个工作簿中有当初给每家店铺设立了目标 为虚拟,且经过简化处理 我们想每天更新,自动查看进度完成了百之多少 实现这个需要两步: 1.将当月每天的汇总 2.将汇总的与总的目标进行比对 这种极简化当然Excel中用一个公式Sumif直接就完成了。 此处我们介绍下Power BI desktop中的实现方式(Excel中使用Power Query实现与以下操作一致) 1.将目标工作簿加载到Power BI中 2.选中“”查询 ,点击“组依”,按照以下设置进行组 我们即可得到汇总的月度 3.以“店铺名称”为基准,将“”和“目标”进行合并查询 4.给新查询起个新名字"进度",将目标展开

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    】零O2O如何做

    以上相互关联,比如活动效果时,需要访问量的变化,注册下单转化率的变化,促商品和正常商品量的变化。   怎么?    因为人员不熟悉业务,对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。   比如,某个品类占比突然降低,这可能是因为市场部推广方式的改变,也可能是遇到季节因素。 推广方面的包含流量,停留时间,流量页面,转化率。流量的增减(新UV)代市场部推广工作是否有效,新客停留时间浏览页面量和转化率等,一定程度上代了市场部推广是否有针对性。    建立商品维度,综合考虑商品所有维度,比如价格、型号、外形、品牌、规格等维度,把商品根不同维度区各品类各维度的量,增加高量维度商品品类占比,精简低量维度商品品类占比。    对生成订单、但最后没有提交订单的顾客回访,在UI、品类、价格、网站体验、物流、后等方面统计那个方面最影响顾客体验,根实际情况逐条解决。不断优化。

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    滋生不良线索:为B2B周期清理

    本文长度为1964字,预估阅读时间5钟。 引言:我们创造的比以往任何时候都多——但是大部都不好。这对于B2B营人员及其线索产生(Lead Generation)/线索意味着什么? “我一点都不惊讶”,预测性行为公司高管,SYNTASA的首席执行官Jay Marwaha说到,“是驱动决策汽车的电池,而企业仍然在质量方面存在巨大的问题。” 整合来自其平台一年的线索。从2016年9月到2017年8月,该公司364万条线索中55%的都是好的。重复阻塞库是迄今为止最大的问题,占不良线索的三之一。 ? 然而,大部都很脏,这对于B2B营人员来说尤其有问题,因为他们的线索质量将受到负面影响。 不良线索就像滚雪球,将会导致时间和金钱的浪费,并损害声誉。 现就职于中国移动12582基地,运营支撑部产品汪一枚,也兼职着运营喵工作,主要涉及政企/农村信息化、农村电商、等领域,热衷于产品。 审校简介 Sarah,广告人一枚,iCDO原创及翻译志愿者。

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