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张敏玉
业务数据分析方法论
方法论概述一套经过反复实践检验的理论框架，应用于数据分析工作的各个环节 方法论概述 数据分析师的工作内容主要分为三类： 一、零碎需求-用数据使业务问题细节明朗化:工具辅助 日常取数及业务问题发现二、业务建模-数据拓维 三、提供周、月、季度、年整体分析报告工具辅助灵活运用自己掌握的工具提升工作效率，如项目排期表，考勤表日常取数及业
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维博520
windows操作系统与linux操作系统相比各有什么优缺点
区别：(1)Linux速度比较快,安全性比windows好 (2)有很多软件只能在windows里运行 ,与Linux兼容的软件正在开发中. (3)Linux适用在网络方面. (4)Linux的操作比较复杂,windows的比较简单.
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hcy吃猫的鱼
7.1打卡
1.*可代替多个字符；2.加班费占比=（平时加班费+周末加班费)/月工资，不能简单对加班费占比求平均；3.vlookup函数只能查找基准列右侧的内容，如果要查找左侧的内容则不能用此函数，需同时使用match函数和index函数；4.用数据透视表展示各部门加班费占比时，无法直接得出，需先把月工资、平时加班费、周末加班费放在列上，然后在分析选项的字段、项目和集中选择计算字段，输入字段名为各部门加班费占
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于家崎
数据分析702（下）
业务建模—RFM模型：作用：帮助企业判断哪些用户有异动，是否有流失的预兆，从而增加相应的运营措施。唯独选择：R:最近一次消费（值越低越高）；F:消费频次；M:消费金额。实现步骤：1）获取R、F、M三个维度下的原始数据； 2）定义R、F、M的评估模型与中值； 3）进行数据处理，获取R、F、M的值； 4）参照评估模型与中值，对用户进行分层； 5）针对不同层级用户制定运营策略
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Aran刘跃然
数据分析小白学习总结7.2
总结：今日通过相关案例学习了业务数据分析方法论，了解了帕累托分析法和RFM模型。一、业务数据分析方法论总结：1.确认查看报告对象2.确认报告用途3.确认数据范围4.确认分析维度5.输出数据指标帕累托分析（二八原则）二、案例详解：业务需求：提供一个数据看板每月观测不同品类及商品的销售情况数据分析1.确认查看报告对象：老板2.确认报告用途：每月观测各商品销售情况，及时调整品类结构3.数据范围：数据表中
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PhilipLiang
sorted函数
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：此外, sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大
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liting李
python中apply函数怎么用？
apply(func [, args [, kwargs ]]) 函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args，任 何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关键字参数的字典。 apply()的返回值就是func()的返回值，apply()的元素参数是有序的，元素的顺序必须和func()形式参数的顺序一
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于家崎
数据分析702（上）
业务数据分析方法论一、三步式：1.确认数据范围。2.确认分析维度。3.确认输出数据指标。二、帕累托分析（二八法则） 即百分之八十的问题是百分之二十的原因造成的。在项目管理中主要用于找出核心问题。（利用簇状条形图和折线图制作）三、确认报告使用背景：确认查看报告对象。确认报告用途。确认数据范围。
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永洪科技
大数据领域“内永洪，外Tableau”是怎么来的？听听业内人怎么说
近日，“2020大数据独角兽企业排行榜”重磅发布，国内厂商永洪科技和国际厂商Tableau双双入选TOP10，领跑BI &数据分析领域。在行业内，一直有着“内永洪，外Tableau”的说法。用一句话概括就是，Tableau是国际领头羊，永洪科技是国内领导者。1、主办方是如何看待数据分析领域的？“2020大数据独角兽企业排行榜”由中国科学院主管、科学出版社主办的《互联网周刊》发布。“从大数据的概念提
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读童话的狼
在对模型进行过充分的离线评估之后，为什么还要进行在线A/B测试？
在互联网公司中，A/B测试是验证新模块、新功能、新产品是否有效，新算法、新模型的效果是否有提升，新设计是否受到用户欢迎，新更改是否影响用户体验的主要测试方法。在机器学习领域中，A/B测试是验证模型最终效果的主要手段。需要进行在线A/B测试的原因如下：（1）离线评估无法完全消除模型过拟合的影响，得出的离线模型评估结果无法代替线上评估结果；（2）离线评估无法完全还原线上的工程环境。一般来讲，离线评估往
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若水若谷
Power BI：Power BI 的基本分析流程是什么？
Power BI 的基本分析流程 Power BI Desktop 报表设计：（1） 使用PQ整合和清洗数据；（2） 对表进行建模，搭建数据模型；（3）梳理业务逻辑，编写度量值（业务指标）（4）可视化仪表板设计2. 将报表发布到web端进行共享
23.1923
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姲杺123
excel为什么填充柄填充的是一样的内容
为什么H3-H6之间是复制的H2数值，但是点击H3其公式表示是正确的，再点击回车会出现正确的数值
23.1723
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fuli2020
python 导包时包的目录加载到系统的方法
python 导包时包的目录加载到系统的方法 sys.path.append('包文件目录')读取文件路径的三种写法：（1）d:\\1.txt (2) d:/1.txt (3) r'd:\1.txt'
23.1753
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Zzyh12
销售管理分析的重要性
对于销售人员： 1. 改善销售行为、预测业务达成率、管理商机进度 2. 提前掌握风险商机，及时制定赢单策略 3. 将营业活动进行量化并与销售团队共享销售情报对于公司： 为重大销售决策提供基础数据依据 ◎ 预测销售收入 ◎ 制定投资计划 ◎ 合理配置销售资源 ◎ 及时发现并回避潜在风险将销售行为合理化以取得最大销售利润制定统一规范的团队协作销售策略掌控销售团队活动，及时鼓舞销售团队士气为制定合理公平
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zengweiak47
7月1日
了解的数据结构5W2H5W(What,why,where,when,who)2H(How to do,How much)ERT系统管理企业内部的系统CRM客户关系管理系统(销售阶段)销售漏斗模型 - 关系型销售业务中最有效的销售方法,他是将销售业务与数据分析完美结合的产物.华为的销售漏斗叫L2C(Leads to Cash)IBM的销售漏斗叫O2C(Opptunity to Close)发现的商机
23.1723
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张敏玉
数据分析流程及分类
数据分析流程STEP 1 业务理解 -抓住问题核心 转为数据需求STEP 2 数据收集-系统数据采集 人工维护数据 外部数据支持STEP 3 数据处理-字段标准统一 多表数据关联 异常数据整理STEP 4 数据分析-数据探索(ETL) 运用分析方法论 结合高效工具STEP 5 图表制作-选择合适图表 准备图表数据 调整图表
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不洗脸都帅～
EXCEL促销案例复盘
今天学习的618活动促销案例，课堂中花了很大篇幅去运用EXCEL的函数、透视表或是查询筛选的功能去分析数据，相信大家对于工具的掌握已经相当熟练；但是正如课堂老师所说，工具毕竟只是工具，多练习总会熟练的，所以，最重要的还是通过案例来锻炼自身数据分析的思维；所以我就按照老师第一节课中的数据分析方法论来对今天的促销案例进行复习 首先会看数据分析的思路流程1、业务理解：对应的将案例按照流程第一步来拆解业
23.1723
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岳松同学
综合考勤表内容
综合考勤表：根据考勤表已经计算出来的考勤、病假天数、事假天数、平时加班、周末加班、YTD累计病假天数、整理出一个更全面的综合考勤表。1、出勤率：出勤天数/规定的工作日=B2/NETWORKDAYS(DATE(2019,11,1)DATE(2019,11,30))2、加班强度比例：当月加班时数/当月工作总时数=(E2+F2)/(NETWORKDAYS(DATE(2019,11,1)DATE(2019
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hcy吃猫的鱼
6.30打卡
1.在数据验证选项中设置下拉框；2.offset函数若取出的为一个数据区域，选定一个合适的空白区域按住ctrl+shift+回车；3.YTD的坑，月初不能简单认为是本年1月1号，需考虑到活动的档期，可能会涉及到上一年数据；4.weekday函数使用自定义格式时需选择第一种类型，即星期日到星期六（1-7）；5.自定义格式中可用aaa将一个数值转换为汉字，如“1”变为“一”；6.weekday函数使用
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肖宁21
课程小记
数据分析流程：业务理解-数据收集-数据处理-数据分析-图标制作-报表绘制结论：1、提出关键数据 2、数据好还是不好3、给出建议index+match可以实现查找功能可以选择插入数据透视图，即可得到数据透视表和相应的图表去重：数据-删除重复项销售额达成情况 使用 子弹图各阶段转化情况 使用 漏斗图
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