[完结28章]数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影

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前言:(/s/1QRsGSjoIDfFOy70X0povcA 提取码:1ky2 ) 本文章从 MySQL 查询、Quick BI 报表、Python 数据分析、业务思维、分析模型这五个数据分析师核心技能出发,全程使用提问式的教学形式(基于职场二人,师傅带徒弟),对数据分析中的50+高频率工作场景实战任务,进行生动有趣的讲解,每个任务按照“任务背景、真实任务内容、完成任务”的线索搭建结构完整数据分析技能体系。帮助学员从零开始无痛入门数据分析,并最后成为公司不可或缺的数据分析高值价人才。 一、MySQL的三种查询方法 1、投影查询 * : 代表所有字段(列) 查询所有, 这个所有分成两个部分 (1)所有的行数据 (2)所有的列数据 select * from student; 这种情况会造成一种后果: 当我们数据量比较大,且数据表的字段比较多的时候, 效率很低; 真实情况,可能我们不需要这么多数据,比如: 只需要学生的 姓名和性别; 查询出来的这些数据是存放在什么地方的? =>内存 =>查询所有的字段是比较消耗内存; 2、限制查询(*) 关键字 : limit ;这个限制查询在数据库的查询是用来干啥的 => 用来分页; 为什么需要分页? =》 比如:京东 商品数据 上万条 => 一次性查询出来 =>直接内存溢出 => OOM =>宕机/卡,所以就需要将数据进行分批次的查询出来 => limit; 3、条件查询 关键字: where => 在哪里? => 条件,通过where后面的条件对数据进行查询 (1)单条件 select * from sutdent where stu_name="JACK";#只有一个条件,只查询对应的数据 (2)多条件 在JS中 多条件用的逻辑运算符: &&(与) ||(或)!(非) 但是在数据库中多条件用的逻辑运算符为:and or not 二、Quick BI企业报表 Quick BI企业报表 报表:用表格、图表等格式来显示数据。报表是商业智能(BI)的基础应用 数据可视化:指将相对复杂的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律 图形化报表:是报表的一种,也是数据可视化最常见的方法,通过一些图表将数据更直观的展示出来,将数据中关键的信息转化成可快速获得的易懂的信息 图表的作用:(1)数据展示;(2)数据分析 图表设计的步骤: (1)明确问题; (2)建立基本框架; (3)将提供的信息转换成明确的指标; (4)确定图表类型; (5)突出关键信息; 图表的标准: (1)直观易懂匹配需求; (2)关键信息展示到位; (3)图表视觉效果良好; (4)展现方式选择合适 三、利用python进行数据分析 数据分析的基本步骤包括: 1、提出问题 2、理解数据 3、清洗数据 4、构建模型 5、数据可视化 01 一行代码定义List 定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。 x = [1,2,3,4] out = [] for item in x: out.append(item**2) print(out) [1, 4, 9, 16] # vs. x = [1,2,3,4] out = [item**2 for item in x] print(out) [1, 4, 9, 16] 02 Lambda表达式 厌倦了定义用不了几次的函数?Lambda表达式是你的救星!Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象, 它能替你创建一个函数。 lambda表达式的基本语法是: lambda arguments: expression 四、常见的分析模型 1、RFM模型 RFM 用于对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。 三个关键指标: 最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。 最近一段时间内消费频次(F):指客户在限定的期间内所购买的次数。 最近一段时间内消费金额(M):客户的消费能力,通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。 2、 帕累托分析 帕累托分析又叫 ABC 分析,分类的核心思想:少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例:A 款式数量占总体 10% ,却贡献了 80% 的销售额。 把产品或业务分为A、B、 C三类,用于分清业务的重点和非重点,反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响,从而实现差异化策略和管理。 3、 波士顿矩阵 波士顿矩阵通过销售增长率(反映市场引力的指标)和市场占有率(反映企业实力的指标)来分析决定企业的产品结构。 4、转化分析 转化漏斗模型,是分析用户使用某项业务时,经过一系列步骤转化效果的方法。 转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况,不仅找出产品潜在问题的位置,还可以定位每个环节流失用户,进而定向营销促转化。

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