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firefly0818
餐饮案例的指标
Dax函数中，countrows 数值计行、countrows 文本计行。餐饮案例软件：菜品硬件：桌子椅子特殊指标——翻台率=总单数/总台数(假设一桌就是一单，不考虑拼桌的情况)：当日店铺每张桌子被使用的次数。可以制造繁忙感来提高(逐客)，比如服务员问你“先生需要加水吗“or“还要纸巾吗”。单均消费=桌均消费，不考虑拼桌或者AA的话。总台数通过以上3个指标可以知道大概的营收情
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傅奕程
每日学习5补充-树状结构图表思维分析
销售总额会员销售额消费会员数会员人均消费会员客单价会员人均到店次数会员购买sku数量会员件单价会员篮子基准品类数会员基准品类平均sku数非会员销售额非会员消费篮子数非会员客单价非会员购买sku数量非会员件单价非会员篮子基准品类数非会员基准品类平均sku数 步骤:1.思考指标代表含义 如何分类2.与数值一起粘贴为图片链接3.根据分类粘贴成树状结构 插
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傅奕程
每日学习5-案例分析思维
商业报告撰写的注意点 注意事项:1. 条理清晰2. 论点明确3. 有论必有数，有数必好懂4. 图、表、文字结合5. 减少不必要的主观推测6. 数据结论需准确全面7. 注意报告完整性，要能自上而下讲一个完整的故事8. 虽然是数据报告，但也要注意语气用词过于生硬霸道9. 切勿为了投其所好而弄虚作假
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lulututu
商业报告撰写注意点
1. 条理清晰2. 论点明确 3. 有论必有数，有数必好懂 4. 图、表、文字结合 5. 减少不必要的主观推测 6. 数据结论需准确全面 7. 注意报告完整性，要能自上而下讲一个完整的故事 8. 虽然是数据报告，但也要注意语气用词过于生硬霸道 9. 切勿为了投其所好而弄虚作假
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anranhui
SVD-矩阵奇异值分解 —— 原理与几何意义
1.简介SVD 全称：Singular Value Decomposition。SVD 是一种提取信息的强大工具，它提供了一种非常便捷的矩阵分解方式，能够发现数据中十分有意思的潜在模式。主要应用领域包括：隐性语义分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隐性语义索引 (Latent Semantic Indexing, LSI)；推荐系统 (Recommend
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詹惠儿
为什么我的条件格式突出显示结果不对呢？
问：为什么我的条件格式突出显示结果不对呢？ 答：这是因为设置的条件格式中应用的领域选了$A$12:$D$19,也就是说把数据的标题行也包括进去了，当运行条件格式时，应用的第一行是标题行，而条件的第一行是数据的第一行，也就导致条件格式的结果是错位一行的，解决方法是将该条件格式的运用范围修改为$A$13:$D$19即可。
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1530553748
应用型创建power bi 时间智能工作日期表
Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现
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xmd11
SQL相关子查询与非相关子查询
SQL相关子查询与非相关子查询https://blog.csdn.net/shiyong1949/article/details/80923083
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飞呀不死鸟
sql题目方法
以上是学生表和课程表连接而成，可以看到01、02、03课程分数都在score字段下，如果想把01、02、03课程分数分开放在三个字段，最终表的字段为学生id，姓名，出生、性别、01分数，02分数，03分数。01分数可以用case c_id when'01' then score else 0 end来新建一个字段，如下： 方法 可以看到返回分数（不为0）的都是01课程的，接着
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悠悠202
Excel：业务数据分析方法论1
[日常取数：3步式方法论]说明：结合掌握的工具制作图表如项目排期表、考勤表等整理数据。 确认数据范围：如时间维度、渠道维度等确认分析维度：如以商铺、客户等为基本维度汇总信息输出数据指标：如确认销售额、销量、客单价等统计指标[业务问题：帕累托分析]说明：又名二八法则，80%的问题是由20%的问题造成的，适用于很多业务场景。 [业务建模：RFM模型]说明：
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慢慢爬的Rui
标准化的方法
(一) 为什么要进行标准化把特征的各个维度标准化到特定的区间把有量纲表达式变为无量纲表达式(二)标准化常用方法1. standard scaler : 需满足数据为正太分布 (x- mean(x))/std(x)2. MinmaxScaler : 将数据变换到要求的范围 (b-a) * (x-min)/(max-min) * a3. RobustScaler: 在数据分
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LXM21
相关分析与回归分析的区别
1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的。而回归分析则相反，需要划分因变量和自变量，变量之间的关系不对等。 2．在回归分析中，自变量是确定的，因变量是随机的，因此，将确定的自变量代入回归方程中所得到的因变量的估计值会表现出一定的随机波动性。而在相关分析中所有的变量都必须是随机变量3．相关分析主要是通过相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间的关系
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LXM21
因子分析和主成分的区别
总的来说，主成分是原指标变量的合成，因子是对原指标变量的分解，所以因子内容比主成分内容单纯，因子的社会经济含义比较易明确。1.原理不同主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量85%以上的信息
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LXM21
主成分分析基本思想和主成分回归分析的步骤
在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映问题的信息有一定的重叠，为了解决这种问题，最直接简单的解决方案是削减变量的个数，但这又必然会导致信息丢失等问题，因此需要一种更为有效的解决方法，主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成包含原有变量大部分信息的几个综合指标。主成分回归分析步骤：（1）原始数据标准化，消除量纲带来的影响（2）计算相关矩阵或协
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zengweiak47
611笔记
1:向需求方确认需求,发邮件为准,抄送上级领导.2:确认数据维度,3:确认是否为税前还是税后,是否包含退货,客单价(要注意)=消费金额/订单数量4:切记不要在源数据上进行操作,复制,备份原数据后才进行操作.5:确定数据范围-数据维度-数据指标
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swordsmanX
面向对象
1、首先是分析需求，先不要思考怎么用程序实现它，先分析需求中稳定不变的客体都是些什么，这些客体之间的关系是什么。2、把第一步分析出来的需求，通过进一步扩充模型，变成可实现的、符合成本的、模块化的、低耦合高内聚的模型。3、使用面向对象的实现模型 
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zjjwf
什么是powerbi
Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。 同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。先来看一下PowerBI的组成部分。1、 整体解决方案：Power BI 包含 Windows 桌面应用程序（称为 Power BI Desktop
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176****1457
这样做数据分析，你也能升值加薪
作为数据分析师，我们每天都要跟数据打交道。而数据就像女神，今天，那么我们如何走进“女神”心呢？ 今天，老师传授了我们一套方法论。 首先，我们得明确我们的日常工作是什么一：处理各种零碎的需求--用数据使得业务问题明朗化（使用工具提升销量；注意日常取数；业务问题的发现）1：工具辅助--（使用自己所掌握的工具提升自己的工作销量，最简单的如项目排期表）
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liting李
word显示兼容模式是什么意思
这是因为高版本的一些新bai功能在低版本中du没有，如果用高zhi版本打开低版本的文件，为了适应低版本，就会使用dao“兼容模式”。下面具体介绍低版本升级成高版本的方法，具体步骤如下：1、首先我们在电脑上依次点击“开始/Word”菜单项，打开当前电脑上安装的最高版本的Word。 2、然后我们在打开的Word窗口中，点击“打开其他文档”菜单项，如下图示例中红色箭头所指的位置。 3、此时
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梁韵莹
面试官给你一堆原始数据，该如何快速切入进行数据分析和业务问题定位？（业务分析方法论）
方法论1：3步式方法论适用场景：日常取数及业务问题普遍适用Step 1：确认数据范围 （时间/维度/每一行的数据代表什么）Step 2: 确认分析维度 （以商铺为基本维度？以品类为基本维度？）Step 3: 输出数据指标（销售额税前税后？订单编号是否需要查重操作？销售占比的计算公式？） 方法论2：帕累托分析 （又名二八法则）适用场景：找出目前品类中的核心品类 或 找出项
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