用Excel分析面包店的销售方案

本文通过Excel分析面包店的销售数据,探讨最佳销售产品、销售高峰期以及产品组合。发现coffee销售量最高,早晚时段销售旺盛,常有咖啡与面包的组合购买。文章还涉及数据清洗、异常值处理、数据透视表的使用,以及如何处理数据分类问题。

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一、提出问题

1、哪一种物品是卖得最好的?

2、在一天中什么时间段,面包店的销售量最高?

3、客人单次购买一次购买几种产品,那些产品更多组合购买,可否针对此店家进行组合销售?

二、理解数据

理解数据集列名,数据集中一共四个列名:日期、时间、交易号、产品,数据集的列名较为简单,不是很难理解。其中相同的交易号意味着同一次购买多种物品。

三、数据清洗

1.选择子集

因为数据中只有四列数据,每一个列都可以提供帮助,选择都不隐藏(清洗数据时,不建议删除数据列,可隐藏,或备份后再处理)

2.列名重命名

鼠标点击相应列名可以直接修改。

3.删除重复项

因为此数据中没有唯一标识码,而且因为是交易的流水数据,因此同一个商品在同一次购买中可能出现两次。如果有需要处理,可点击删除重复项的工具,弹出的对话框中选择唯一标识列,可以是多个的。

4.缺失值处理

这个数据集相对简单,记录流水数据,缺少记录的可能性不高,我们平常数据可能出现缺失值,可能是忘记登记数据、爬虫时丢失数据等等,对比几列的数据行,如果相等表示无缺失。

缺失值处理的4种方法,根据情况灵活使用:

1)通过人工手动补全,Ctrl+G查找空值,Ctrl+Enter(在不连续的单元格中同时输入同一个数据或公式时很好用)

2)删除缺失的数据

3)用平均值代替缺失值

4)用统计模型计算出的值去代替缺失值

5.一致化处理

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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