用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
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通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
Python是实现RPA的工具之一，且RPA要复杂的多，远不是会Python这么简单。
前一篇《SQL Server中With As的介绍与应用（二）--递归的使用》我们介绍了一下SQL中With As的递归应用，本章我们直接通过递归的方式实战操作一下，看看使用的效果。
更新完Pandas基础教程，后台有不少旁友留言，想要了解怎么用Python提升处理数据的效率，或者说怎么用Python自动处理多张Excel表格，于是乎便有了本文。这篇文章算是Python数据分析实战的第二个独立案例。
在数据科学和分析领域，Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供一些示例来演示它们的强大功能。
如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题，可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费
本文共1200字，建议阅读8分钟。 用SQL写代码时一般不用再关心变量、循环的具体动作，但要操心表、字段这些概念上的计算过程。
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）。
今天给大家分享十个Python入门级别的小案例。 这十个案例的难度不高，但是对于知识的使用非常全面，很适合小白在学习的初期建立学习信心和增加熟练度。 每个案例下都有或多或少的思路分析，希望对大家有帮助 案例一：排列组合 要求： 将4个数字可能组成的所有互不相同且无重复数字的排列组合列出。 分析： 有什么好分析的...排列就好了 代码： 案例二：阶梯求和 要求： 企业实行阶梯制销售绩效方案。现规定： 销售额低于或等于10万时，提成10%； 销售额低于或等于20万时，超过10万的部分提成7.5%，其
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格：预测结果2023.6.2.xlsx中，表头如下：
比如说，假设某公司一月份销售额 1000 万，二月份销售额 500 万，为了体现各地区的销售额变化，我们可以画一张瀑布图如下。
1、Excel的a列是年月，b列是本年月销售额。写一个Python程序，读取Excel，计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值，用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。将年月、本年月销售额、后6个月销售额累计值、预测6个月销售额累计值记录到新Excel表格。
今天讲解的是如何利用Python来按需求批量提取EXCEL表格数据，然后进行保存。在用excel进行工作时，这样的操作在日常办公中是经常会用到，而用Python实现将会大大提高工作效率！
进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜， 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。
市场规模的估算对于企业运营至关重要，若估算结果与实际水平相去甚远，企业要么会承受过剩的库存，要么会因存货短缺丧失赚钱的机会。 那么，什么是市场规模，又该如何对市场规模进行估算呢？ 一、什么是市场规模 市场规模即市场容量，是一个特定产品的购买用户数（或销售量、销售额）。 由于市场具有不同的维度、阶段和层次。因此在开始估算前，首先要问自己，我到底要估算的是什么市场。 二、如何估算市场规模 这个问题可以分解为三个方面：估算思路、信息来源和注意事项 (一)估算思路 1、构成关系 (1)总用户数*有购买欲
随着电商的不断发展，网上购物变得越来越流行。更多电商平台崛起，对于电商卖家来说增加的不只是人们越来越高的需求，还要面对更多强大的竞争对手。面对这些挑战，就需要能够及时发现店铺经营中的问题，并且能够有效解决这些实际的问题，从而提升自身的竞争力。
有一张销售记录表 t_sales，它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因，目前只能看到两个字段：month 和 quantity，它们分别对应的中文描述是月份和售额。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
1、用了多种方法预测未来6个月的销售额，并计算了算法的标准差、平均值、与1绝对值求和等验证指标。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 亿邦动力整理：根据数据魔方的相关资料，汇总了淘宝（含天猫）2014年6月份，部分类目中销售排名前十的品牌销售额和相关数据，仅供参考。此前已公布了女鞋、女装、男装、箱包类目数据，此处新增零食、大家电、生活电器、家纺、珠宝、男鞋。 类目数据如下： 零食： 销售前十名的品牌依次是三只松鼠、百草味、友臣、楼兰蜜语、周黑鸭、好想你、良品铺子、费列罗、西域美农、新农哥。 销售排名第一的三只松鼠成交金额超过5600万元，成交笔数达到220万。百草味成交金额
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
最近，市场监督总局对阿里巴巴开出182.28亿“天价罚单”的消息引爆了舆论场。很多人会产生一个疑问：“182.28亿这个数字是从哪来的？”
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
前段时间，给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化大屏，源代码都是基于 echarts 的，于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。
第一步；数据文件获取（1.导入数据 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息）； 第二步；数据预处理（1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的数据观察和可视化4.汇总变量类型）； 第三步；数据挖掘（1.逻辑回归 2. 决策树 3.随机森林 4.三种模型比较验证）； 第四步；展示与解读（1.描述统计分析 2.描述及模型解读）
为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。
3月份chatGPT是不安分的、微软是不安分的、那么勇哥就应该安分？不可能，绝对不可能。简单来说，勇哥3月份成功的把chatGPT3.5集成到bg-tinkle软件中发布了v1.0.5版本。集成后的bg-tinkle对于数据库的修改、统计、删除等操作就都是一句话的事了，非常NICE。
这是Python数据分析实战基础的第四篇内容，也是基础系列的最后一篇，接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。
就是在《变量（二）》结尾的时候，白茶曾经说过，按照我们中国式报表的需求，BOSS关注的不仅仅是第一次，而是每一次的成交日，以及每一次的成交金额，那么该如何进行呢？
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了，近日朋友又问了一个实际工作中的问题，恰巧也与分组有关，便整理之后，与众位朋友共享，再谈 Power BI 分组的博大精深。
在实际业务中，商场物品的摆放是否对营销有所影响？所策划的营销活动是否真正的起到了促销价值？活动赠品的使用效果如何？购物篮分析是啥？
工作任务：将Excel文件中2013年至2019年间线上图书的销售额，以条形图的形式呈现，每个条形的高度代表相应年份的销售额，同时在每个条形上方标注具体的销售额数值
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，从而挖掘原因。
案件回顾 饭团销售额下滑 酒馆的热销菜品之一饭团，近几个月销量比去年同期少了约2成 酒馆给出了47种菜品，三个月内每天的销售数据（问题：什么原因导致了饭团销量的下降？） 菜品销量变化分析 将数据存储为csv格式，导入python。为了直观的看看饭团销售额的时间序列，画出饭团3个月内的销售额时间序列图。 menus.日期 = pd.to_datetime(menus.日期) import matplotlib.pyplot as plt import pylab menus.index = menus.i
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
DATEADD函数属于使用频率非常高的基本函数之一。国内各个类型、各个规模的企业，都无法绕开同比环比问题。对于上下文理解很吃力的小伙伴，使用DATEADD函数不失为一种过渡的手段。
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
全球十大半导体供应商在2021年第二季度的销售额比2021年第一季度增长了10%。 IC Insights本月发布了8月版的2021年《麦克莱恩报告》（McClean Report），报告分析了2021年第二季度的25大半导体销售领导者。该研究简报主要介绍了第二季度的十大供应商。 半导体销售包括IC和光电、传感器及分立器件（O-S-D）两大品类的销售额。图1显示了2021年第二季度的十大半导体销售领导者。该名单包括总部位于美国的六家供应商、总部位于韩国的两家供应商以及总部位于台湾的两家供应商，其中包括四家无
帕累托法则俗称80/20法则，即约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。例如，20%的客户贡献了80%的收入，20%的产品贡献了80%的销售等等，意在帮助我们抓住工作中的关键事项。那么如何快速的进行帕累托分析？本文分别介绍下帕累托分析在Excel和Power BI desktop当中的应用。
制作该10种折线图所用的数据均来自于以下： 数据源提取： 链接： https://pan.baidu.com/s/1qSV9xnN9JGyoy_SqXvcEEw 提取码： 69mk 10种折线图Tableau工作簿下载地址： https://public.tableau.com/profile/.63722048#!/vizhome/Tableau10_15965373925630/1 第1种折线图 效果展示： 制作要领： 首先将订单日期拉到列，销售额拉到行； 右击订单日期选择离散； 再右击订单日期
尽管这是个物质极大丰富的年代，但是服饰销售仍然不能摆脱二八定律。什么是二八定律？百度百科的词条解释如下：
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
消费升级是政府倡导的产业升级的大概念。家电行业是消费升级的重要板块。家电类的产品线上渗透率较高，因而通过对线上销售数据的分析，可以对家电行业的增长情况和变化管中窥豹。
2024年3月8日，Nat Rev Drug Discov发表文章Top companies and drugs by sales in 2023，介绍了2023年销售额最高的公司和药品。
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
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