报表数据分析(哪些类型数据适合用什么图分析)
专栏
2023-12-08 20:27
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目录- 报表数据分析,哪些类型数据适合用什么图分析?
- 报表填写错误原因分析怎么写?
- 数据分析有哪些工具?
- excel报表数据分析哪个培训班好?
- 生产报表用EXCLE做的?
- 最近工作涉及到数据分析和报表?
- 销售报表分析哪些数据?
报表数据分析,哪些类型数据适合用什么图分析?
在日常工作中,好多人都面对一堆数据,但却不知道如何更直观展示效果,或者不知道用什么图表展示更好!花了一些时间整理了工作中常用的数据图表,希望对大家有用,不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~
除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!下列所有的数据图表均出自国内的数据可视化分析工具:BDP个人版,拖拽数据就能生成图表,简单、实用、高效!
1.柱状图
适用场景:适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。
劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表:堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值,还能够反映出系列的总和,尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时,最适合。
(堆积柱状图)
(百分比堆积柱状图)
2.条形图
适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;
优势:每个条都清晰表示数据,直观;
延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图
(堆积条形图)
(百分比堆积条形图)
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。
优势:容易反应出数据变化的趋势。
4.各种数据地图
适用场景:适用于有空间位置的数据集;
优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;
(1)行政地图(面积图)
(2)行政地图(气泡图)
(3)地图图表(根据经纬度,可做区域、全国甚至全球地图):点状图
(4)地图图表:热力图
(5)地图图表:(北京某区域)散点图
Ps:区域地图,通过放大镜可以放大或缩小区域
(6)地图图表:地图+柱状/饼图/条形
5.饼图/环图
适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。
优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。
劣势:肉眼对面积大小不敏感。
饼图、环图你喜欢那个呢,可以直接切换设置~
6.雷达图
适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。
优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势:理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。
优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。
9.散点图(调整尺寸大小就成四象限气泡图了)
适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。
优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。
劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
散点图:
气泡图:
10.面积图
适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表:堆积面积图、百分比堆积面积图,堆积图可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。
11.指标卡
适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。
优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景:一般用来显示项目的完成进度。
优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。
劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。
优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。
劣势:没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成。
优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。
16.双轴图
适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。
劣势:这个好像没什么劣势,个人感觉。
BDP又新增了几种高端的图表,所以一共有30多种图表类型。地图图表中新增了轨迹动态地图,普通图表中新增了矩形树图和对比条形图~
当然,当你分析数据的时候一定不会只用一种图表,尤其是数据报告中,每次都会用到多个图表,那各种图表的结合效果图也简单展示一下:
下面是深色背景(星空蓝)下的图表效果:
所有的数据图表均来自数据可视化分析工具BDP个人版,果断收藏哈~~~
报表填写错误原因分析怎么写?
写法如下:首先详细描述事情经过。 其次把事情经过按时间分解,把每一段时间的错误事实描述清楚。
第三,针对每一个错误事实,写出发生错误的原因。
第四,根据不同的原因,找出预防,以上就是报表填写错误原因分析怎么写
数据分析有哪些工具?
说到数据分析,其实很多人都用过excel做过简单的数据分析,也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷,一是分析类型不够丰富,二是数据量过多时excel不给力,三是图表的制作比较复杂。
那有没有更专业的可视化工具呢?今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具:DataFocus。
DataFocus是一款集齐数据仓库,数据分析,数据可视化,报表系统于一身的“神器”。它的实现方式与众不同,有自己的特色,不随大众,你肯定见过很多工具都是通过拖拽来实现的,也有通过程序代码、SQL语句来实现的,但是你肯定没有见过无需任何代码、通过自然语言搜索来实现的,没错,就是跟谷歌搜索一样的搜索方式。除此之外这也是国内首个利用搜索来进行可视化分析的数据分析工具。
听到这里是不是觉得很好奇,搜索式到底是怎么样的?
创新的搜索式分析到底是什么?别急,下面就给你展示。
搜索框内输入关键语句,系统即时返回结果,并智能适配图表,什么样的数据,最合适什么样的图表,系统会告诉你。
因为DataFocus智能搜索,并且适配图表,无需你再做其他复杂的配置,也不要任何的代码、SQL语句等等,系统全部会在后台自动处理好,而你只需要等待结果就行,简而言之,就是操作非常简单,过程非常智能,结果非常完美。
有人就会问了,那如果想要的报表很复杂呢,也能搜索出结果吗?报表复杂,很大原因是输入的内容多了,限制条件多了,其实操作也是一样。
例如现在有一份销售数据,在同一个图表中,我既想显示销售数量的增长率,又想显示销售额的增长率,还想显示原始销售额和销售数量,那DataFocus可以实现吗?
当然可以,而且一次搜索就可以得到结果。
DataFocus其性价比高,制作简单,图表丰富且美观。支持各种本地数据文件或连接数据库,还有可以满足即席分析的直连数据功能,无论是导入数据还是数据处理都简单方便易操作且功能全面。除此之外,DataFocus不需要那么多的额外配置,也不需要任何代码,分分钟就能完成一个好看的可视化数据分析报告。
那么如何制作呢?首先必须要了解DataFocus,只有熟悉了工具,才能更好地运用工具。DataFocus拥有30多种图表样式,分基础图形和高级图形,基本涵盖市场对图表的所有需求。
不同图表还可以自定义配置,比如主题、字体、样式等;
DataFocus还完美匹配移动端,随时随地都可以查看大屏,其有一个很大的特点也是它的优势之一,DataFocus制作图表采用搜索的方式,而不是传统的拖拽方式,制作方式的改变,大大地降低了可视化的难度以及复杂程度,提高了制图效率。
其次,了解DataFocus如何使用。
1、搜索出图,搜索想要可视化展示的数据,系统智能适配图表;
2、图表保存,加入大屏;
3、数据看板(可视化大屏)自定义配置,看板展示;
怎么样,这个是不是十分方便?有需要的可以get起来了~
如果希望了解自助敏捷数据分析、数字大屏或者BI解决方案,请移步DataFocus官网,我们诚挚地欢迎您的咨询来访。excel报表数据分析哪个培训班好?
以下都挺好:
1、好未来TAL
2、新东方XDF
3、弘成教育ChinaEdu
4、学大教育
5、达内教育。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
生产报表用EXCLE做的?
个人觉得,你如果要入完一个表格之后,其他关联的表格里面数据都能自动生成,一般的方法是做不到的。就你所说不要太深奥,估计还是得在总表里面,用筛选和汇总得出来,之后再复制去别的表格里面去。不过复制筛选出来的结果不能直接ctrl+a/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpgctrl+c/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpgctrl+v,得定位下复制。
具体方法:筛选出来或者汇总出来/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg按F5/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg定位条件/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg可见单元格/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg确定。之后在复制和粘贴……
最近工作涉及到数据分析和报表?
谢邀,看你的问题描述。我有自己一些个人的建议仅供参考。
如果是后台的数据展示和数据更新,可能对数据挖掘的要求并不是太高,可能一些常用的算法即可以满足你的要求,入门具体你可以去参考周志华教授的《机器学习》—西瓜书。
其次做数据分析使用Python是一个很好的选择,你可以好好读下《Python数据分析》这本书,很实用,基本上能够满足你的需求。
最后你可能要补充一点数据分析的方法,那么可以入《深入浅出数据分析》,个人读过觉得可以。
我只推荐书不长篇大论的原因在于事实上这些书已经把你所需要的内容整理的相当好了,我再补充可能会画蛇添足。
至于你说的痴人说梦,我这里有句毒鸡汤:人永远是要学习的。死的时候,才是毕业的时候。
销售报表分析哪些数据?
以电商零售企业为例。主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比。更多的也可以跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。
基本业绩分析:
建设销售分析体系,以渠道组织、商品体系实时监控、统计销售业绩。
指标追踪:
根据数据间逻辑,从汇总数据的异常,从时间、品牌系列、地区纬度进行钻取识别问题。
商品价值分析:
根据商品的销量、利润等指标分析商品价值
价格带分析:
分析价格带利润、价格带销量。
本站涵盖的内容、图片等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系ynstorm@foxmail.com进行删除!
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报表数据分析,哪些类型数据适合用什么图分析?
在日常工作中,好多人都面对一堆数据,但却不知道如何更直观展示效果,或者不知道用什么图表展示更好!花了一些时间整理了工作中常用的数据图表,希望对大家有用,不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~
除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!下列所有的数据图表均出自国内的数据可视化分析工具:BDP个人版,拖拽数据就能生成图表,简单、实用、高效!
1.柱状图
适用场景:适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。
劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表:堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值,还能够反映出系列的总和,尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时,最适合。
(堆积柱状图)
(百分比堆积柱状图)
2.条形图
适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;
优势:每个条都清晰表示数据,直观;
延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图
(堆积条形图)
(百分比堆积条形图)
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。
优势:容易反应出数据变化的趋势。
4.各种数据地图
适用场景:适用于有空间位置的数据集;
优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;
(1)行政地图(面积图)
(2)行政地图(气泡图)
(3)地图图表(根据经纬度,可做区域、全国甚至全球地图):点状图
(4)地图图表:热力图
(5)地图图表:(北京某区域)散点图
Ps:区域地图,通过放大镜可以放大或缩小区域
(6)地图图表:地图+柱状/饼图/条形
5.饼图/环图
适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。
优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。
劣势:肉眼对面积大小不敏感。
饼图、环图你喜欢那个呢,可以直接切换设置~
6.雷达图
适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。
优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势:理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。
优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。
9.散点图(调整尺寸大小就成四象限气泡图了)
适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。
优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。
劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
散点图:
气泡图:
10.面积图
适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表:堆积面积图、百分比堆积面积图,堆积图可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。
11.指标卡
适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。
优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景:一般用来显示项目的完成进度。
优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。
劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。
优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。
劣势:没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成。
优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。
16.双轴图
适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。
劣势:这个好像没什么劣势,个人感觉。
BDP又新增了几种高端的图表,所以一共有30多种图表类型。地图图表中新增了轨迹动态地图,普通图表中新增了矩形树图和对比条形图~
当然,当你分析数据的时候一定不会只用一种图表,尤其是数据报告中,每次都会用到多个图表,那各种图表的结合效果图也简单展示一下:
下面是深色背景(星空蓝)下的图表效果:
所有的数据图表均来自数据可视化分析工具BDP个人版,果断收藏哈~~~
报表填写错误原因分析怎么写?
写法如下:首先详细描述事情经过。 其次把事情经过按时间分解,把每一段时间的错误事实描述清楚。
第三,针对每一个错误事实,写出发生错误的原因。
第四,根据不同的原因,找出预防,以上就是报表填写错误原因分析怎么写
数据分析有哪些工具?
说到数据分析,其实很多人都用过excel做过简单的数据分析,也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷,一是分析类型不够丰富,二是数据量过多时excel不给力,三是图表的制作比较复杂。
那有没有更专业的可视化工具呢?
今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具:DataFocus。
DataFocus是一款集齐数据仓库,数据分析,数据可视化,报表系统于一身的“神器”。它的实现方式与众不同,有自己的特色,不随大众,你肯定见过很多工具都是通过拖拽来实现的,也有通过程序代码、SQL语句来实现的,但是你肯定没有见过无需任何代码、通过自然语言搜索来实现的,没错,就是跟谷歌搜索一样的搜索方式。除此之外这也是国内首个利用搜索来进行可视化分析的数据分析工具。
听到这里是不是觉得很好奇,搜索式到底是怎么样的?
创新的搜索式分析到底是什么?
别急,下面就给你展示。
搜索框内输入关键语句,系统即时返回结果,并智能适配图表,什么样的数据,最合适什么样的图表,系统会告诉你。
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有人就会问了,那如果想要的报表很复杂呢,也能搜索出结果吗?
报表复杂,很大原因是输入的内容多了,限制条件多了,其实操作也是一样。
例如现在有一份销售数据,在同一个图表中,我既想显示销售数量的增长率,又想显示销售额的增长率,还想显示原始销售额和销售数量,那DataFocus可以实现吗?
当然可以,而且一次搜索就可以得到结果。
DataFocus其性价比高,制作简单,图表丰富且美观。支持各种本地数据文件或连接数据库,还有可以满足即席分析的直连数据功能,无论是导入数据还是数据处理都简单方便易操作且功能全面。除此之外,DataFocus不需要那么多的额外配置,也不需要任何代码,分分钟就能完成一个好看的可视化数据分析报告。
那么如何制作呢?
首先必须要了解DataFocus,只有熟悉了工具,才能更好地运用工具。DataFocus拥有30多种图表样式,分基础图形和高级图形,基本涵盖市场对图表的所有需求。
不同图表还可以自定义配置,比如主题、字体、样式等;
DataFocus还完美匹配移动端,随时随地都可以查看大屏,其有一个很大的特点也是它的优势之一,DataFocus制作图表采用搜索的方式,而不是传统的拖拽方式,制作方式的改变,大大地降低了可视化的难度以及复杂程度,提高了制图效率。
其次,了解DataFocus如何使用。
1、搜索出图,搜索想要可视化展示的数据,系统智能适配图表;
2、图表保存,加入大屏;
3、数据看板(可视化大屏)自定义配置,看板展示;
怎么样,这个是不是十分方便?有需要的可以get起来了~
如果希望了解自助敏捷数据分析、数字大屏或者BI解决方案,请移步DataFocus官网,我们诚挚地欢迎您的咨询来访。
excel报表数据分析哪个培训班好?
以下都挺好:
1、好未来TAL
2、新东方XDF
3、弘成教育ChinaEdu
4、学大教育
5、达内教育。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
生产报表用EXCLE做的?
个人觉得,你如果要入完一个表格之后,其他关联的表格里面数据都能自动生成,一般的方法是做不到的。就你所说不要太深奥,估计还是得在总表里面,用筛选和汇总得出来,之后再复制去别的表格里面去。不过复制筛选出来的结果不能直接ctrl+a/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpgctrl+c/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpgctrl+v,得定位下复制。
具体方法:筛选出来或者汇总出来/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg按F5/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg定位条件/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg可见单元格/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg/uploads/title/20231130/656777fb9c156.jpg确定。之后在复制和粘贴……
最近工作涉及到数据分析和报表?
谢邀,看你的问题描述。我有自己一些个人的建议仅供参考。
如果是后台的数据展示和数据更新,可能对数据挖掘的要求并不是太高,可能一些常用的算法即可以满足你的要求,入门具体你可以去参考周志华教授的《机器学习》—西瓜书。
其次做数据分析使用Python是一个很好的选择,你可以好好读下《Python数据分析》这本书,很实用,基本上能够满足你的需求。
最后你可能要补充一点数据分析的方法,那么可以入《深入浅出数据分析》,个人读过觉得可以。
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至于你说的痴人说梦,我这里有句毒鸡汤:人永远是要学习的。死的时候,才是毕业的时候。
销售报表分析哪些数据?
以电商零售企业为例。主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比。更多的也可以跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。
基本业绩分析:
建设销售分析体系,以渠道组织、商品体系实时监控、统计销售业绩。
指标追踪:
根据数据间逻辑,从汇总数据的异常,从时间、品牌系列、地区纬度进行钻取识别问题。
商品价值分析:
根据商品的销量、利润等指标分析商品价值
价格带分析:
分析价格带利润、价格带销量。
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