maplepiece1999的博客

参考文1|参考文2一、Tableau仪表盘-->online 数据 --->HTML1.Tableau Desktop2.上传Tableau Online注册账号（tableau online的账户）（注册，填信息，邮箱验证，设置密码，登录） 共享，发布自己的项目3.获得代码需要登陆online.tableau.com看到自己的项目，点击进入自己需要web嵌入发布的图标 点击Share按钮 点击Copy Embed Code（已经复制了相关代码了）4..

Tableau连接MySQL可视化连接到服务器MySQL创建工作表和仪表盘①（月度）CSMT呼叫接通总次数和成功率②（天度）CSMT呼叫总次数和成功次数③（天度）VLR_INTER位置更新次数④CSMT呼叫接通成功率和VLR_INTER位置更新成功率变化关系⑤汇总仪表盘世界上只有一种英雄主义，那就是看清生活的真相之后依旧热爱生活。——罗曼罗兰...

Excel数据合并导入Navicat1. 两个xlsx文件指标数据合并VLOOKUP函数 同时按Shift+Ctrl+Enter得到计算结果（一个Excel文件至多1048576行，计算公式至多65536个）=VLOOKUP(A2&B2,IF({1,0},'[12-08-02.xls]Sheet 1'!$A$2:$A$40276&'[12-08-02.xls]Sheet 1'!$B$2:$B$40276,'[12-08-02.xls]Sheet 1'!$E$2:$E$40276),2

Python解析XML文件入库1. python dom方法解析xml文件【Q1：2020-12-06T12:00:00字段是否有必要拆分 】from xml.dom.minidom import parseimport xml.dom.minidom# 使用minidom解析器打开 XML 文档DOMTree = xml.dom.minidom.parse("C:\\Users\\Mary Super\\Desktop\\12-07\\PM-MSS-M3UALINKSETTP-05-V4.1

前言本文针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容，使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总，引用变量，视图，关联查询等内容。一、提出问题1.业务维度1）基于AARRR漏斗模型，使用常见电商分析指标，从新增用户数量、各环节转化率、新用户留存率三个方面分析，确定影响新增用户数量的因素，找到需要改进的转化环节，发现留存现存问题2）研究用户在不同时间尺度下的行为规律，找到用户在不同时间周期下的活跃规律