数据分析

最新推荐文章于 2023-04-11 22:30:00 发布
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本文探讨了数据分析中常用的工具和技术，包括Excel的IF、SUM、VLOOKUP、透视表和SQL函数，以及PowerQuery、PowerPivot插件和Tableau等BI软件。对比了在数据比对场景下，VLOOKUP函数与PowerQuery的不同适用情况，帮助读者选择最适合的分析工具。

数据分析

分析工具

excel:函数 IF SUM VLOOKUP 透视表 SQL
插件：PowerQuery和PowerPivot
BI软件：tableau

分析方法

比对Excel数据，何时用vlookup函数，何时用PowerQuery？
只是偶尔比对一下数据，直接用vlookup函数，便宜又实惠；如果经常要比对数据，那么可以试试看“辛苦一次，终生轻松”的PowerQuery大法。

数据挖掘与数据分析
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04-20 4093
1、数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指对大规模数据进行分析，以发现其中潜在的模式、规律或关联性的过程。其目的在于从数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、预测未来趋势等。数据挖掘涉及多种技术和方法，包括机器学习、统计分析、数据库技术等。2、数据分析（Data Analysis）数据分析是指对数据进行收集、清洗、转换和建模等处理，以获得对问题的洞察和理解的过程。数据分析旨在揭示数据背后的意义，为决策提供支持和指导。它可以采用多种统计和计算方法，如描述性统计、推断统计、预测分析等。
制药行业 BI 可视化数据分析方案
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02-10 2357
派可数据针对制药行业企业的管理痛点，在全集团、全流程、全要素、全领域进行数据标准的规范、统一、梳理信息流、物流、资金流等现状，建立企业组织、部门、人员、产品、客户、供应商等核心数据的统一标准，从财务、采购、销售、生产、库存、质量、成本、人力、科研等多个业务领域进行数据分析体系的搭建，针对不同岗位、职位的人员设计适合其自身的可视化效果，讲好数据逻辑，有效反馈业务经营现状，改变事后复盘到事中控制的企业管控模式，提升企业数字化能力，提高经营效率。另外企业进行数字化转型，应当首先满足数据合规、安全管控的相关要求。
c++中try catch的用法
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https://www.cnblogs.com/MrYuan/p/4800257.html 里面详细介绍了异常的处理。
EXCEL数据分析项目 - 商贸企业销售数据分析实战
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数据分析之大数据分析
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大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点可以概括为5个V：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性(Veracity)。面对如此庞大又难处理的的数据集合，应运而生的便是大数据分析了。
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结合日常工作中的数据分析场景，以制造业公司为例，分享财务角度的数据分析过程，供各位小伙伴参考。
淘宝母婴用品数据分析
Devanaya的博客
03-16 5880
一.分析背景及目的 本文是一次探索性分析，通过对所有常规指标进行分析，来寻找业务上优化点 二、理解数据 1.数据来源： 数据集-阿里云天池​tianchi.aliyun.com 其中包含2个csv数据,表1购买商品和表2婴儿信息 2.列名含义： ​ 三.数据清洗 ​ 1.选择子集 auction_id（购买行为编号) 和 property（商品属性）在后续分析中不会使用，故将这两列隐藏。（好习惯是永远不..
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04-11 2949
机器学习探索性数据分析，包含维度、可视化分析，连续型变量，类别型变量分析等
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