经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
在利用数据简报/大屏进行图表演示时,操作者有可能要与图表进行交互联动。上一期(Banber图表联动交互)我们讲解了,如何设置下图所示,通过单击左边条形图区域,就可以交互联动右侧图表,查看事业部下属的部门具体销售情况。
随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C++。它提供
数据库管理系统(DBMS)最重要的功能就是提供数据查询,即用户根据实际需求对数据进行筛选,并以特定形式进行显示。在Microsoft SQL Serve 2012 中,可以使用通用的SELECT语句进行查询操作,该语句具有非常灵活的使用方式和丰富的功能,即可以完成简单的单表查询,也可以完成复杂的连接查询和嵌套查询,本文就将对常用的大多数SQL中的数据查询语句进行总结和演示;
为了研究黑色星期五时超市交易额的影响因素,可以采用我们之前学过的绘图函数进行分析,本文致力于让大家学会用绘图函数进行案例分析。
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
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。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
粒度:源于Tableau的散点图,它表示数据的可理浓度 示例图形: ①创建粒度图形:利润->列,销售额->行,市场->颜色
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
在正式开始之前,云朵君为大家准备了一些常见的基础的电商分析基础知识,对于数据分析小白较为友好,电商分析大佬可酌情查看,若有写得不好的地方,还望大佬纠正,共同进步!
使用Elasticsearch的过程中,除了全文检索,或多或少会做统计操作,而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
随着表中记录(数据行)的不断积累,存储数据逐渐增加,有时我们可能希望计算出这些数据的合计值或者平均值等,这个时候就需要使用SQL语句的汇总操作等方法。 一:对表进行聚合排序 1:聚合函数 通过SQL对数据进行某种操作或计算时需要使用函数。SQL有五种常用的函数: ● COUNT:计算表中数据的行数(记录数)。 ● SUM:计算表中数值列中数据的合计数。 ● AVG:计算表中数值列中数据的平均值。 ● MAX:计算表中数值列中数据的最大值。 ● MIN:计算表中数值列中数据的最小值。 如上所示,用于汇总的函
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家,在遇到小型数据样本时,快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现,因为数据来源于网络,所以不做深入解析。
(1)任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体的平均值。 (2)不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的平均值周围,并且呈正态分布。
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