自从新冠大流行改变了我们的世界以来，多个行业的企业却都在快速发展，他们成功的实现了数字化转型。他们或多或少学会了在网上工作和发展，帮助他们的员工在工作和家庭生活之间找到平衡，并且仍然可以获得更大的利润。在线活动的增加自然导致大量数据激增，企业可以出于各种目的收集、使用和分析这些数据：促进销售更好地了解目标受众和目标市场完善他们的产品和服务，等等。然而，数据的流入给企业带来了新的挑战（同时也是一个巨
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2024-01-11 17:27:20
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营收分析 各门店累计GMV208.7万，累计实收74.2万，实收占比35.6%
19年11月至20年9月期间，公司旗下两个品牌，拥有10家门店，地区全部在上海；
实际经营305天，累计订单数37644，订单平均实收20元，较为正常；
但是门店单天平均实收243元，基本没办法继续经营，建议倒闭。 头部4家门店的GMV占全部GMV的89%，其余6家仅占1
本文根据某服装品牌的销售数据，利用Python进行可视化，分析并解决相关问题
1.背景&目标问题根据某服装品牌的销售数据，利用Python进行可视化，并解决如下问题：整体销售情况随着时间的变化是怎样的？不同产品的销售情况是怎样的？顾客偏爱哪一种购买方式？销售额和产品成本之间的关系怎么样？2. 数据简介包含字段：store_id:门店IDcity：
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2024-01-11 19:34:04
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本文以星巴克的店铺数据为例，数据清洗后，利用matplotlib库可视化，研究星巴克的店铺分布情况。
原创
2022-11-10 09:24:18
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API接口、数据分析以及数据挖掘在商品详情和店铺相关的应用中，各自扮演着重要的角色。以下是关于它们各自的功能以及如何在商品详情和店铺分析中协同工作的简要说明。API接口API（应用程序接口）是一种允许不同软件应用程序相互通信的方式。在商品详情和店铺分析的上下文中，API接口可以提供以下功能：数据获取：通过API，可以获取商品详情（如价格、描述、评价等）和店铺信息（如销量、评分、地理位置等）。实时更
原创
2024-03-08 13:51:08
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人工智能大数据与深度学习 公众号： weic2c在你的身边，星巴克的身影大概越来越多吧。据资料表明，从2011年到2015年，星巴克在华新开了超过13...
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2021-10-25 10:42:36
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广告投
原创
2022-04-07 15:58:23
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案例概述本文为博主的数据分析学习笔记。此篇文章介绍使用星巴克数据统计中国和美国的星巴克数量，并统计中国各个省份的星巴克数量并作图。本案例涉及到的知识点Pandas之DataFrame分组Pandas之布尔索引案例分析（一）根据国家进行分组并计数# 按国家分类(pandas分组方法）
groupsByCountry = star_df.groupby(by='Country')
print(grou
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2023-12-12 10:39:34
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Python编程学习圈 2020-05-05项目背景案例类型：练习案例工具：Python、Qgis案例目的：通过实战进行学习，让大家综合运用基础知识，加深印象巩固记忆。提出问题1、通过餐饮数据分析选出最具有竞争力的品类；2、通过建立综合分数指标的计算公式来挑选出最适合地址。理解数据读取数据集后，通过info()和describe()方法来查看一下数据的基本情况。data.info()———————
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2021-04-05 14:02:29
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这一期，我们主要分享今年618京东环境电器类的预售数据，包括净水器、空气净化器、家用洗地机、吸尘器、扫地机器人品类。-净水器-今年618，净水器品类在京东累计预售量达到177万件，预售额达到48亿元。预售期间，净水器品类均价在2700元左右。期间，约有77个热销品牌和153家热销店铺。TOP10品牌预售榜单如下：安吉尔（13.5%）、3M（12.7%）、海尔（10.7%）、小米（6.8%）、美的（
原创
2023-06-06 14:53:27
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在电商数据分析中，
原创
2024-08-05 18:02:51
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# 导入项目所需的模块
import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts# 使用pandas读取数据
df = pd.read_csv('directory.csv')
df.head()查看缺失值 df.isnull().sum()del df['Phone
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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分析案例
原创
2021-06-18 15:43:10
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操作
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2024-01-11 20:30:55
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一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
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2024-01-13 20:25:40
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Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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