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销售进度跟踪：销售数据与销售目标的动态合并

作为一家零售公司，我们每天跟踪销售进度，会将销售额与销售目标进行比对。现实的情况是，历史销售数据储存在进销存系统中，销售目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。...例如如下情景：我们在一个工作簿中有每天更新的销售数据数据为虚拟，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销售目标数据为虚拟，且经过简化处理我们想每天销售数据更新，自动查看销售进度完成了百分之多少...实现这个需要两步： 1.将当月每天的销售数据汇总 2.将汇总的销售数据与总的销售目标进行比对这种极简化数据当然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.将销售数据和销售目标工作簿加载到Power BI中 2.选中“销售数据”查询...，点击“分组依据”，按照以下设置进行分组我们即可得到汇总的月度销售数据 3.以“店铺名称”为基准，将“销售数据”和“销售目标”进行合并查询 4.给新查询起个新名字"销售进度"，将销售目标展开

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Pandas数据应用：销售预测

Pandas作为Python中强大的数据分析库，提供了丰富的功能来处理和分析销售数据。本文将由浅入深地介绍如何使用Pandas进行销售预测，并探讨常见问题及其解决方案。一、数据准备与初步探索1....数据获取销售预测的第一步是获取历史销售数据。这些数据可以来自企业内部的ERP系统、CRM系统或第三方平台。确保数据涵盖足够长的时间范围（如过去几年），以便捕捉季节性和趋势变化。...import pandas as pd# 假设我们有一个CSV文件存储了销售数据df = pd.read_csv('sales_data.csv')2....例如，如果某天没有记录销售额，可以用前一天或后一天的数据填充；若缺失比例过高，则考虑删除该行。去除异常值：通过箱线图、Z分数等方法识别并处理异常值。...数据可视化可视化可以帮助我们更好地理解数据特征。绘制时间序列图观察销售趋势；制作柱状图对比不同产品的销售额；利用热力图展示各地区的销售分布等。

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销售需求丨动态数据

[1240] 有时候做销售分析，经常遇到需要能够灵活的切换一些东西，本期呢，白茶决定研究研究灵活的报表——动态数据。 [strip] 上图是白茶做的一份示例的动图，但是如何实现这种动态的效果呢？...= SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量] * RELATED ( '产品表'[销售价] ) ) 成本：销售成本 = SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量] * RELATED...( '产品表'[成本] ) ) 以及利润：利润 = [销售金额] - [销售成本] 其结果如下图： [1240] 基础准备工作完成，接下来开始建立动态的数据维度。...到这里基本上我们前期的准备工作都已经完成了，那该如何将财务维度、数据连接在一起呢？...", [销售金额], BLANK () ) 说一下什么意思，就是利用IF和SWITCH的条件判断作为中转，将我们输入的维度数据与事实数据建立关系，最终我们使用的，是上面的这两个代码。

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数据集 | 挪威汽车销售数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 2017年1月，挪威道路协会报告了过去十年挪威汽车销售情况。...该数据集统计了挪威各汽车品牌十年来的月销量数据，包括年份、月份、制造商、销售量和占某月全部汽车销量比重的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源来源于Kaggle。

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数据集 | 枝形吊灯销售数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了某商店枝形吊灯的销售情况，包括枝形吊灯商品名称、到货日期、折扣情况和制造商等信息。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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数据集 | 土耳其草药销售数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集是一家电子商务公司在土耳其提供的草药产品在2012、2013年的销售数据，包含土耳其语的日期（2012-2013年）、性别、城市...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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坏数据滋生不良销售线索：为B2B销售周期清理数据

引言：我们创造的数据比以往任何时候都多——但是大部分数据都不好。这对于B2B营销人员及其线索产生（Lead Generation）/销售线索意味着什么？...坏数据的多米诺效应脏数据每年给经济造成数万亿美元的损失，我们将回到这个问题上。市场和销售团队受到的影响尤其大，因为人们往往会频繁地跳槽。对于那些B2B营销人员来说，坏数据会导致不良的销售线索。...然而这还不包括那些浪费了59个小时的销售和营销团队的报酬。这也给客户体验带来了更多的麻烦。数据质量不佳会减慢销售流程，这也意味着没有及时抓住销售线索，或者说根本就没有。...整合来自其平台一年的销售线索。从2016年9月到2017年8月，该公司364万条线索中55%的数据都是好的。重复数据阻塞数据库是迄今为止最大的问题，占不良销售线索数据的三分之一。 ?...然而，大部分数据都很脏，这对于B2B营销人员来说尤其有问题，因为他们的销售线索质量将受到负面影响。不良销售线索就像滚雪球，将会导致时间和金钱的浪费，并损害声誉。

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数据集 | 纽约房产销售数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一年内在纽约市房地产市场上出售的每栋建筑或建筑单元（公寓等），包含已售建筑单元的位置、地址、类型、销售价格和销售日期等信息...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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数据集 | 运动鞋销售数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) Yeezy运动鞋和Nike x Off-White运动鞋成为了近年来销售最火爆的运动鞋款。...该数据集记录了50种不同款式的Nike x Off-White和 Yeezy运动鞋销售情况，包含近10000双鞋的销售数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源来源于Kaggle。

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数据集 | 游戏机销售数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 近年来，家庭游戏机等设备的销量呈上升趋势。...该数据集记录了1972年以来游戏机的销量数据，包括游戏机名称、制造商、发布年份、销量等信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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销售数据发生波动，怎么办？

image.png 【面试题】以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师： 1）从数据中你看到了是什么问题？...时间：9.6~9.12日的一周销售数据地点：全网销售数据来源：后台导出，数据准确无问题 2.业务指标理解与面试官沟通后，得知日报中的指标定义如下：销售额=付费人数*客单价付费人数=用户数*转化率...把一周销售数据可视化，结果如下： image.png 只有一周的数据，还没法确定“和谁比”，需要把前几周的数据画出来。通过和面试官沟通，给了下面前几周的数据。...（1）客单价 image.png 假设1：客单价下降导致本周末销售额下降对比前几周的客单价数据，发现本周五进行了促销活动。活动过后，女性用户都减少了购买，导致周末销售额出现大幅下降。...3.得出结论将前面的假设检验过程，用下图进行汇总，可以清楚的向面试官展示清楚你的分析思路。 image.png 通过对日报进行可视化和对比分析发现，本周末销售额下降。

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销售数据发生波动，怎么办？

【面试题】以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师： 1）从数据中你看到了是什么问题？你觉得背后的原因是什么？...时间：9.6~9.12日的一周销售数据地点：全网销售数据来源：后台导出，数据准确无问题 2.业务指标理解与面试官沟通后，得知日报中的指标定义如下：销售额=付费人数*客单价付费人数=用户数*转化率...把一周销售数据可视化，结果如下：只有一周的数据，还没法确定“和谁比”，需要把前几周的数据画出来。通过和面试官沟通，给了下面前几周的数据。...（1）客单价假设1：客单价下降导致本周末销售额下降对比前几周的客单价数据，发现本周五进行了促销活动。活动过后，女性用户都减少了购买，导致周末销售额出现大幅下降。所以得出结论假设1成立。...3.得出结论将前面的假设检验过程，用下图进行汇总，可以清楚的向面试官展示清楚你的分析思路。通过对日报进行可视化和对比分析发现，本周末销售额下降。

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数据驱动的销售-Salesforce Lightning销售云发布两个新特性

我经常被问到的一个问题是："如何能让销售人员成功"？一些经理认为是培训，定义一个目标市场并构建一套销售剧本。当然，这些都没有错，但是还忘记了一个非常重要的因素：干净的客户数据。...我从没有听到过哪个销售经理说过他们喜欢质量差的数据。但是也从没有想到他们会像今天这样渴求干净数据。企业一般都清楚自己有数据问题，但是他们不清楚问题有多大。...能提供这些体验的唯一方式就是有丰富和清洁的数据基础。在正确的时间提供正确的数据给你的销售团队将会大大提高他们的竞争力。...这个销售云Lightning的免费工具可以识别影响销售效率的客户数据问题——包括无效的Email，错误的电话号码，缺失的名字等等。希望将你的客户根据行业，收入以及地址进行分类？...这是实现清洁数据的第一步帮助销售团队更快更智能的销售。下一步就是销售团队可以利用Data.com Clean帮助解决客户数据问题。 ?

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618全网销售数据分析报告

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。

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AI销售数据分析神器 + 超强推理模型（销售人，别错过！）

前言干销售，最头疼啥？数据一堆，看不懂！客户一堆，抓不准！业绩压力大，不知道怎么提升？用这个AI销售数据分析神器，再配上超强的推理模型，销售数据分析变得贼简单！...效果销售数据表格内容：当用户上传了一个数据表之后，首先会调用 GLM-Z1-AirX 推理模型进行推理，先会得到它的思考过程，我们可以看到下面的思考过程非常全面和细致。...最后输出的销售分析报告非常详细：数据概览、核心数据分析（产品变现、地区分析、成本结构）、关键发现、改进建议、执行计划、风险提示，可以说考虑的非常周全且可以直接落地。...」推理模型插件进行数据分析总结，在整个过程通过「消息节点」进行实时输出文本处理：（整理提示词）你是一个销售总监，帮我根据以下数据写一个销售数据报告，先分析销售数据给出概括以及总结和建议。...通过以上速度和效果的对比，所以我们最终选择了GLM-Z1-AirX模型，然后将结果输出在结束节点，整个分析销售数据的工作流就完了！

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数据分析汇总

数据分析是什么数据分析是指使用统计学、计算机科学和数据可视化等技术，通过对数据进行收集、清理、处理和分析，从中提取有价值的信息和知识，以帮助人们做出决策或解决问题。...数据分析可以应用于各种领域，如商业、科学、医疗、社会科学等，包括以下步骤：收集数据：从各种来源收集数据，包括内部和外部数据。...清理数据：对收集到的数据进行清理、筛选、转换和格式化，以确保数据质量。分析数据：使用各种技术和工具，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，对数据进行分析和建模，以发现数据中的模式和关联。...数据库基础：掌握基本的数据库概念、SQL语言和数据存储结构，以便从数据库中提取数据。编程基础：熟悉至少一种编程语言，如Python或R，以便进行数据处理和分析。...数据清洗和预处理：了解如何清洗和预处理数据，包括数据去重、数据填充、异常值处理等。

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大数据算法汇总

转载36大数据（36dsj.com)：36大数据»大数据等最核心的关键技术：32个算法 1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。...该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。...不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：查找：判断某特定元素属于哪个组。合并：联合或合并两个组为一个组。...36大数据(www.36dsj.com)成立于2013年5月，是中国访问量最大的大数据网站。...36大数据(微信号:dashuju36)以独立第三方的角度，为大数据产业生态图谱上的需求商、应用商、服务商、技术解决商等相关公司及从业人员提供全球资讯、商机、案例、技术教程、项目对接、创业投资及专访报道等服务

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亚马逊商品销售数据爬虫分析报告

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。 ?

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小米手机销售数据分析和爬虫

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...app.py: 提供创建 Flask App 对象的函数 config.py: 将Flask需要的配置打包成一个Class settings.py: 提供一些目录的绝对路径和其他杂项 /db/: 存放数据库相关文件...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

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【学习】SAS应用-公司销售数据分析

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： ?...蓝色代表销售额，红色代表销售数量。可以看到1、2月的销售数量和销售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日之间都没有数据。...另外春节前后大家都忙家事，因此业务量就偏小，因此数据就上不去了。...下面即对接下来两个月的数据进行预测： ? 由于数据太多，所以只截取一部分出来。

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