数据分析步骤总结1. 数据采集2. 数据存储3. 数据提取4. 数据挖掘5. 数据分析6. 数据展现7. 数据应用 1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中
转载
2023-09-02 10:42:53
183阅读
不少做Lazada平台的商家普遍都存在备货补货的问题，运营过程中一不小心就可能断货或者是积压库存，这些风险会给商家带来不小的麻烦，面对这些可能发生的风险，商家应该提前做好准备，及时地去关注库存，关注货物状态与数量，及时补货防止问题出现，做好库存计划并及时清算，避免库存积压过多；所以这就需要一款拥有专业库存管理功能的工具来帮助商家了，Ushop BI是一款集多功能于一体的精细化运营管理工具，能够帮助
转载
2024-01-11 14:21:44
69阅读
最近接手WMS系统库存统计的工作，整理了一下WM现有的库存统计方式。1 库存报表相关的表1.1 库存表warehouse_inventory按照仓库+货主+库位+sku+品质+批次的维度，记录每个sku的实时库存：总库存、可用库存、占用库存、冻结库存。（当SKU品质是次品时，库存存放在冻结库存；良品则存放在可用库存。）CREATE TABLE `wms`.`warehouse_inventory`
转载
2024-01-28 07:33:03
110阅读
# 库存数据分析的主要流程
在现代商业环境中，库存管理对企业的运作至关重要。有效的库存数据分析可以帮助企业更好地控制库存水平，减少损失，并优化供应链。本文将介绍库存数据分析的主要流程，并通过示例代码进行解释。
## 1. 数据收集
库存数据分析的第一步是数据收集。这一阶段包括从各种来源（如ERP系统、销售记录、供应商数据库等）提取库存相关数据。常见的数据包括库存数量、采购日期、销售数量等。
目标可视化库存情况零售价和促销价指标细节 可视化热销商品多压货库存情况销售行业卖的是商品，如果商品准备不充足或不合理，必然会影响销售业绩 eg：市场充足屯粮，每个月拿货和一次性拿货（内存放不下）收回扣点比例不同导致资源浪费。零售价和促销价零售价：白签，原价 促销价：黄签，第一次促销周期要隔开7天卖原价才能开启第二次促销要比第一次低。指标1、基础度量值，将需要计算的字段分别新建度量值 总数量 =
转载
2024-01-26 22:14:21
211阅读
# 商城库存数据分析表设计
在当今的电子商务环境中，库存管理是确保企业顺利运营的关键因素之一。一个合理的库存数据分析表，不仅能够帮助商家掌握当前库存状态，还能提供数据基础，支持决策制定。本文将为您介绍如何设计一个简单的商城库存数据分析表，并提供相关代码示例。
## 一、库存数据分析表的基本构成
商城库存数据分析表主要包括以下几个核心字段：
1. **商品ID**：唯一标识每一个商品。
2.
在Smart WMS智慧仓储管理系统 v4.3.2 的更新中，加入了多项智能图表，包括：总库存分析、出库排行分析、期初期末分析、库位库存分析。这是对在表格报表的基础上，进行可视化的呈现，可以帮助管理者更直观的查看库存与业务的数据，获取业务的洞察。下面简单介绍一下这几项功能： 1. 总库存分析Smart WMS总库存分析，是对一个或多个仓库的所有的库存进行分析，可以从各个仓库、各个货物、
转载
2023-10-27 07:26:32
252阅读
# 数据分析师对库存的分析
在当今的商业环境中，库存管理是企业成功的关键因素之一。通过有效地分析库存数据，企业可以降低成本、提高效率并增强客户满意度。本文将深入探讨数据分析师在库存分析中的重要性，同时提供代码示例来帮助理解这个主题。
## 一、库存分析的意义
库存分析是对企业存货周转、库存水平及销售趋势的深入研究。通过分析库存数据，企业可以：
1. **保持合适的库存水平**：避免过多或者
一、库存周转率的概念库存周转率、库存周转次数、存货周转率都是同一个概念。在财务分析中，库存周转率的计算公式为： 库存周转率= 销售成本 / 库存平均金额库存平均金额 =（期初库存金额 + 期末库存金额）/ 2库存周转天数 = 计算期天数 / 库存周转次数 = 计算期天数 * 库存平均金额 / 销售成本库存周转率分析的意义有：1， 了解商品的销售状况。商品库存周转率越高，说明商
转载
2009-05-14 16:47:56
1092阅读
原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
转载
2023-07-30 12:48:19
254阅读
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
转载
2024-08-23 14:21:58
141阅读
# 钢厂仓储零库存大数据分析案例
## 引言
在现代工业中，仓储管理是提升企业竞争力的重要环节。尤其对于钢铁行业，大量成品和原材料的储存对企业运营效率和成本控制至关重要。通过实施零库存管理策略以及运用大数据分析，钢厂可以极大地降低存储成本、减少资金占用，并提升客户服务满意度。
## 零库存管理的概念
零库存管理是一种以降低库存成本为核心思想的管理方式，通过实时数据分析，准确预测市场需求，从
原创
2024-08-23 03:28:37
100阅读
Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
转载
2021-07-12 12:11:00
1870阅读
2评论
一、定义数据仓库（简称“数仓”），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以金融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。用于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。数据库与数据仓库最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MyS
转载
2023-10-26 10:50:37
50阅读
准备分析汽车油耗- 从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip(这里请使用咯~亲测！)下载汽车油耗数据集并解压 - 进入jupyter notebook（ipython notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令import pandas as
转载
2024-01-30 19:39:28
5阅读
python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
转载
2023-05-26 23:24:41
184阅读
1.展示数据首先，这里仅仅只有一个工作表，数据一共有订单号，订单行，销售时间（下单时间），交货时间（签收时间），货品交货状态（晚交货或按时交货），货品，用户的反馈情况（质量合格，返修或拒货），销售区域（华北，华南，马来西亚），数量以及销售金额等10列数据。粗略的看一下数据，我们就可以发现，在订单号和数量这两列存在部分行为空值，在销售金额这一列数据的单位不统一并且存在逗号，并且订单行这一列数据对我们
转载
2023-06-19 23:09:31
336阅读
D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
转载
2023-09-25 14:30:56
168阅读
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
转载
2023-08-09 15:46:47
77阅读
数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
转载
2024-02-27 10:08:52
53阅读
