在不久前,“魔镜”帮助中石等企业分析数据,将数据可视化,使企业科学的判断、决策,节约成本,合理配置资源,提高了收益。其主要流程方式为: 数据收集:魔镜收集大量的石油市场数据,包括供应、需求、库存、价格等。 数据分析:通过对这些数据进行处理和挖掘,魔镜能够发现数据中的模式和趋势,从而预测石油市场...
传统采购管理过程中,采购数据存在于采购员本地电脑中,并由不同的技术应用程序和结构隔离,数据难以提取和保持更新。 此外,为采购提供明智的选择、管理风险和发现机会领域,往往要求员工具有使用内部和外部来源的数据进行复杂分析的能力,而这种能力并不总是存在于采购职能部门中。 新数据聚合和数据挖掘工具可以帮助了解过去,...
1.首先,对销量进行多维度拆解,分成【新用户购买量】 和 【老用户购买量】,分别进行分析,但是经过计算,该测试数据,老用户的复购率特别低,因此可以忽略,直接从新用户购买数量,在时间维度上进行分析。 下图是商品的总体走势 接下来我们看看每年的每个月的走势对比 通过走势分析发现,在每年的5月,9月,11月都有不同程...
这就是一个通过数据驱动来规避风险的案例,通过科学的数据分析来一步一步归因,去推导应不应该做这件事,这就是数据驱动的价值体现。 ▍如何实现数据驱动? 从《增长黑客》这本书上市以来,国内掀起了一股数据驱动的热潮。很多公司都开始组建增长团队,去找到业务的增长点。要实现数据驱动有一些需要重点关注的点。比如,...
案例一：销售数据分析 这个案例基于一家电子商务公司销售数据，通过对销售额、销售额增长率、销量等指标的分析，来帮助公司了解产品的销售情况和变化趋势，进而制定销售策略和优化运营。案例二：用户行为分析 该案例基于一款移动应用的用户行为数据，通过分析用户的登录时长、点击行为、使用时长等指标，揭示用户的喜好、...
下面,我们将通过几个实战案例来展示这个过程。案例一:优化市场营销策略某在线零售商希望提升其市场营销效果,决定运用数据分析来优化策略。首先,他们收集了关于用户行为的各种数据,包括浏览、购买、搜索和点击等。然后,利用这些数据,他们建立了一个预测模型,以预测用户是否可能购买某件商品。根据预测结果,他们调整了广告和...
实现数据可视化主要分为这几个步骤:了解行业背景,收集数据来源,进行数据处理,设计思路,可视化报告展示。此次文章我们将以FineBI里的实战数据案例——蜜雪冰城来给各位读者做一个简单的案例分析。 Step 1: 确认分析目的 探究蜜雪冰城成为行业TOP的原因,分析雪王称霸新茶饮行业的原因。期望通过深入挖掘蜜雪冰城成功的数据...
if与count经常嵌套,表示查找某单元格是否包含某字符串,此案例的公式如下图: 筛选“是” 的所有数据,复制到新表中,作为已经清洗好的数据备用。 第三步,构建模型 数据清洗完成后,需要做的是构建模型。数据分析一定是有目的的,所以在最开始就提出的分析目标非常有助于建模。利用数透功能可得以下数据透视表: ...
1. 对比分析 1.1 日期分组 1.2 环比计算 1.3 同比计算 2. 结构分析 3. 分布分析 3.1 VLooKup模糊匹配功能进行分组 3.2 数据透视表进行数值型数据分组 4. 交叉分析 4.2 交叉表 1. 对比分析 定义:将2个或2个以上的数据进行比较,分析它们的差异性,从而发现事物发展变化情况和规律性。
通过数据分析,我们能够揭示隐藏在海量数据中的规律和洞见,为决策和问题解决提供有力支持。本文将介绍几个常见的数据分析实战案例,帮助读者理解数据分析的应用和意义。 案例一:销售数据分析 问题背景 一家电商公司想要提高其销售业绩,希望通过数据分析找出销售瓶颈并采取相应措施。 数据收集 首先,需要收集电商公司的销售...