做好准备后，我们就进入正题，开始分析:1。这是什么？数据分析一定是针对某个对象的，就像消费记录是针对某个店铺的一样。首先要做的是通过数据来描述这个对象。所以我们主要从两个方面来关注一个物体的整体描述和特征:1。基础统计是最直接的方法，应用起来也很简单。
4、quickbi的下钻我看实例上都是地理的,如果是其他类别的比如项目和订单...虚拟公司名为乐嘉办公用品电子商务有限公司，销售业务遍布中国各地。为了实现数据运营的目标，乐嘉公司销售部门需要准确、直观、全面地了解其销售业务。QuickBI支持不同级别的自定义钻取。如果是地理钻取，需要:① 数据将对应字段设置为具有地理维度的省市；②在仪表板打开的情况下跑步。如果在其他级别钻取，只需打开仪表板并钻取。
5、企业销售 数据分析对于快消品企业销售情况的分析数据，可以参考以下案例思路:A公司是全球最大的消费品公司之一，也是世界500强企业之一，员工近10万人。涉及的产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等多个品类。多年前，该公司在中国设立了研发中心，专注于开拓国内市场。截至目前，已在北京、上海、天津等地设立多家分公司，员工总数近万人。
业务的痛点是完成月度/季度/年度销售目标，需要实时了解整体业务运行情况，找出增长或下降的原因，及时做出有效应对；销售团队庞大，想及时了解每个销售主管的销售完成情况，拜访完成情况，进店时间。有很多业务系统，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等。各系统数据结构不统一，接口混乱，无法进行统一分析。数据海岛问题严重。
6、常用的可视化 数据展示工具有哪些企业就像一本故事书，数据是细节，数据分析流程是骨干，分析师是写故事的人。应该清晰明了，重点突出；主角是角色，配角是配合。这些大大小小的故事，通过数据 report呈现给你；只有了解她，你才能了解企业的竞争和兴衰，你才能了解企业的价值和风险。通过仪表盘、柱状图、折线图和各种图表的展示，以更通俗易懂的方式说明数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。
7、做 数据分析想要达到 数据可视化效果,怎么弄面对商业问题，不知道分析什么数据以及如何分析。这种情况比较被动。可以使用数据可视化分析软件。如果数据太多，做不好数据目测根本判断不出好坏；没有数据可视化，很多问题很容易被隐藏。数据可视化分析一般通过仪表盘、柱状图、折线图以及各种图表的展示，以更通俗易懂的方式说明数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。
8、 数据的Sense,离不开 数据分析思维本文讲解了数据分析的一些知识，因为在数字化时代，无论是开发、分析师、产品还是运营，掌握数据分析的基本概念都是必备的岗位技能。我们常说的“数据感觉”，也可以概括为“数据分析思维”。本文包括以下四个部分:1 .为什么数据分析很重要2。常用的分析方法有哪些3。数据一些驱动方法论4。数据分析师的高级技巧|0x00 Why 数据分析很重要。
9、 数据仓库与 数据挖掘技术— 数据光滑Noise是被测变量的随机误差或方差。数据平滑技术:1。划分:通过检查数据的邻居(即周围的值)对数据的值进行平滑和排序。有序值分布在一些“桶”或盒子中，并且执行局部平滑，因为盒子分裂方法检查最近邻居的值。一般来说，宽度越大，平滑效果越大。2.回归:数据可以用一个函数(比如回归函数)来拟合平滑数据。线性回归包括找到适合两个属性的“最佳”线，以便一个属性可以用来预测另一个属性。
3.聚类:通过聚类可以检测出异常值，相似的值可以组织成组或簇。直觉上，落在分类集之外的值被视为异常值，4.手动检测数据集成多个数据sources数据和存储在同一数据 storage中。集成数据时，首先要考虑的是模式集成和对象匹配，在数据中集成了冗余，这是另一个需要考虑的重要问题。一些冗余可以通过相关性分析来检测，相关并不意味着因果关系，即如果A和B相关，并不意味着A导致B或B导致A.。
