张文迪的博客

数据分析及数据化运营-BI仪表盘及数据运营项目咨询与实施

AARRR模型的从线上到线下之旅

互联网AARRR分别代表了五个单词,分别是产品生命周期中的五个阶段:·         获取(Acquisition):获取用户,用户下载产品·         激活(Activation):用户第一次使用产品·         留存(Retention):用

数据分析的“术”——企业数据分析工具

提到数据分析用到的工具,其实做数据开发的朋友们用的最多,且技术更加娴熟。对于业务数据分析人员来说,多数时间接触的,便是Excel和SQL,通常是在数据库中以SQL进行取数,然后进行Excel做报表,最后呈现形式可能是Excel或者是PPT。而在数据分析过程中,还有一些BI工具非常好用,如微软的Power BI,还有Tableau等BI工具,这种BI工具是数据分析可视化的利器,可以非常快的上手,以简单拖拽的形式进行取数。个人认为,数据可视化工具最最重要的作用,是更加直观的去观察数据,而不是去炫科技

SQL语句:两次购买时间间隔

看到网上有人发帖子求助两次购买的时间间隔最大值的SQL语句,在实际做RFM分析的时候,通常会遇到这样的问题。基本的表结构主要只有两列:用户名和date,其实总体来讲还是比较简单的。正好自己也遇上这个问题,通过网上搜索和自己理解,编写了如下SQL语句:SELECT 用户, datediff( date, ( SELECT max(date) FROM ( SELECT 用户名 AS 用户, 下单时间 AS date FROM 订单表

物流里程批量查询地图路程查询行驶里程查询

给大家分享一个自己写的VBA里程批量查询的小程序,具体的代码功能是根据百度地图URL中的GET方式进行查询,根据百度地图得到最终里程。

SQL按照时间取数/select 时间方法/sql时间函数运用

SQL的新手有时会出现在数据库取数的问题,按照一定的时间段取数,而时间段不能自动查询某段内的数值,今天为大家介绍常用的函数now()或getdate()。NOW 函数返回当前的日期和时间。在SQL Server数据库中为getdate()。

Anaconda环境使用清华大学开源软件镜像站简介

提到Python开发,Anaconda是一个非常好的开发工具,其中集成了Spyder、Jupyter等开发环境。conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身!Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

三个开源bi报表工具及开源bi系统简介

大数据在各个行业均是热门,当然在物流行业也是如此,今天给大家介绍三款开源BI系统,希望对各位有所帮助。这8个开源bi报表工具多是国外,目前没有国内中文版,且说明文档也没有中文版,文档在官网都是开源,建议大家下载源码进行学习。1、ReporticoReportico是PHP写的开源报表生成工具,其灵活性高,直接定制报表的纸型、CSS显示样式、控制sql结果等。但其好像不能进行数据下钻,图标类型上也有所欠缺。主要包含:标准条目、图表、群组、drill-downs、以及表达式处理。你可以自己定制PHP

六步搭建数据化运营知识体系

摘要:不会数据分析的产品不是好产品!数据化运营的概念随着大数据时代的到来被炒得越来越火热,提到数据分析、数据运营让很多产品、运营新人觉得瞬间高大上很多。随着数据概念的火热,如增长黑客、GrowingIO等一系列的数据分析指导产品增长的书籍、产品变得越来越受人追捧。对于互联网行业来说,无论是产品经理还是运营,都需要具备一定的数据运营能力,本文将帮助没有数据化思维的小伙伴搭建基础的数据化运营体系。本文会按照上图中的数据化运营业务流程进行分析,从明确目标、数据指标制定、数据获取、数据分析、形成策略、验

如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

摘要:数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。作者:ROGER HUANG本文转载自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用

数据分析的“道”——企业数据分析方法

所谓企业数据分析的道,即为企业数据分析的方法。对于企业而言,数据分析需要与业务紧密结合,一切脱离业务的数据分析,都是耍流氓。而要数据紧贴业务,则数据分析人员需要对整个业务流程了解,明白所有数据的出处、流向。此概念类似于在做企业信息资源规划(IRP)的过程中的数据流图。虽然这个概念已经有一段时间,但是目前国内的中小企业而言,仍旧难以落地实施,其标准化过程仍旧艰难重重。提到数据分析的方法,很多人还会提到数据分析的基本流程。此处将整个流程分成了两个部分,一方面是对业务流程的梳理、一方面是对数据模型的建
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