开发网站建设的问卷调查,wordpress时间轴scopic主题,图案设计网站推荐,网络科技公司的经营范围有哪些数据科学、数据分析、人工智能必备知识汇总-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)#xff1a;https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/140174015 文章目录 一、对比分析法1. 按时间和地区2. 同比和环比 二、分组分析法三、结构分析法四、交叉分析法五、矩阵分…数据科学、数据分析、人工智能必备知识汇总-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/140174015 文章目录 一、对比分析法1. 按时间和地区2. 同比和环比 二、分组分析法三、结构分析法四、交叉分析法五、矩阵分析法六、杜邦分析法七、漏斗图分析法 一、对比分析法
对比分析法 将两个或两个以上的指标进行对比分析通过对比分析可以直观地看到事物的变化或差距对比分析可以基于时间进行对比也可以基于分类地区、部门、类别等进行对比例如利用对比分析法分析某公司历年销售额的变化基于时间的对比通常用折线图 例如通过对比分析法分析不同地区的销售额基于分类的对比通常采用柱形图或条形图 1. 按时间和地区 最简单最没有技术含量的对比方法但是却简单好用 假设我们有如下数据 按时间 此时我们只需要建立数据透视图将订单日期拖入行销售额拖入值 插入空白折线图(不选择任何数据直接插入折线图) 选中图表在图表设计选项卡选中“选择数据”按钮然后在弹出的窗口中点击添加图列项系列 然后在系列值中选择销售额数据区域 然后在水平(分类)轴标签选择“编辑”然后选择年份数据即可 按地区,操作方法和上面同理只不过分类轴从年份变为地区 2. 同比和环比 基于时间的对比有两个常用指标同比和环比 同比分析指标与同期进行比较一般用于两年相同月份的比较上环比分析指标与相邻周期上个月进行比较一般用于相邻月份的比较上 同比 我们现在有4年的数据现在我们想要实现后一年和前一年的对比例如下图中2014是第一年没有2013年的数据是不需要考虑年度同比的而从2015年开始需要和前一年进行对比 数据透视表中我们在值窗口额外增加一列销售额这个销售额我们需要修改它的值字段设置。名称改为同比增长值显示方式设置为差异基本字段设置为年基本项设置为上一个。也就是以年为单位和去年进行差异比较 上一步完成了同步增长值现在我们可以额外求出同比增长率操作方法和上面一样只需将值显示方式改为差异百分比即可 环比 同比是不同时段的相同字段进行比较而环比是相邻两个时段的相同字段进行比较比如2014年的2月和1月进行比较操作方法还是一样的额外拖入一个销售额字段到值窗口然后进行值字段设置名称改为环比增长值显示方式还是选择差异然后基本字段要选择订单日期因为我们要按月进行比较然后基本项选择上一个。表示每个月和上个月进行比较 环比增长率也是一样的操作方式将值显示方式改为差异百分比即可 二、分组分析法
分组分析法 主要用于查看数据的分布即绘制直方图。例如某公司想了解客户购买数量的情况可以绘制客户购买数量的直方图 上图中可以看出大多数客户的购买数量在6件以下有981人只买了1件1174人购买数量大于6件但是不超过11件而7766人选择了2到6件只有极少数客户购买数量大于11件 需要掌握的公式 FREQUENCY(data_array,bins_array):以一列垂直数组返回一组数据的频率分布 frequency(data_array,bins_array)
# data_array表示要分组统计的列
# bins_array分组依据是我们人为创造的分组组距构建序列 数据如下每个订单有数量表示这个订单一次卖出几个 我们分别求出数量字段中的最大值最小值。然后人为规定组距为5表示每个分组的大小为5 然后我们从1开始后面每组都由前一个组值组距构成。也就是说第一组1开始第二组第一组的1组距5 6.第三组第二组的6组距5 11.代表的区间就是(0,1],(1,6],(6,11]… 通过上面介绍的FREQUENCY()函数进行分组统计也就是将不同区间的数值统计出来 其中第一个参数是我们要分组统计的列也就是订单表中每个订单购买的产品数量那一列第二个参数就是我们的分组依据也就是通过组距生成的1,6,11,16 生成直方图 创建空白二维柱形图然后添加两个图例项都是频数通过Frequency函数生成的而分类选择区间 更改图表类型选择组合图将系列2设置为折线图 三、结构分析法 结构分析法主要用于分析各部分占总体的比例例如分析不同产品类别所占的比例可以通过饼图来表示 结构分析法也可以添加时间维度例如对比不同年份的不同产品类别的销售额一般使用堆积柱形图表示 分析部分与总体的关系 首先将产品类别放入行窗口将销售额拖两个放入值窗口第二个销售额字段进行值字段设置设置值显示方式为列汇总的百分比然后为其生成饼图这里用的是三维饼图系列选择百分比销售额占比分类轴选择产品分类 对比不同时间维度的结构分析 首先透视表的行是年份列是商品类别值是销售额然后添加空白堆积图先在图表数据区域进行选择将类别和数据都选中但是不要选择总计然后系列选择类别水平分类选择年份即可 四、交叉分析法 主要用于分析两个变量之间的关系通过交叉表呈现二维交叉表也叫列联表例如分析不同地区的各产品类别的销售额绘制出交叉表通过雷达图进行分析 五、矩阵分析法 又称波士顿分析法以事物两个属性为坐标轴绘制散点图例如分析不同地区的销售额与销售数量 波士顿矩阵以市场增长率和市场占有率作为坐标轴将企业产品分为四类问题产品明星产品瘦狗产品现金牛产品 明星产品需要加大投资继续增长现金牛产品成熟保持即可最大程度榨取挤奶瘦狗产品剥离或撤销需要放弃问题产品分析问题增加市场占有率或放弃说白了就是将一个产品的市场增长率和市场占有率输入散点图中如果在第一象限就是明星产品第二象限就是问题产品依此类推 操作步骤 插入空白散点图选择数据图例项系列的x选择销售额y轴选择数量 删掉图表中网格线后选中横坐标设置坐标轴格式我们想要实现销售额中心点是均值大于均值去右边小于均值去左边那么我们就设置其横坐标轴交叉点为坐标轴值设置为均值即可 同理纵坐标轴也让数量的均值作为原点值 将两个坐标轴的标签设置为无 我们要让每个散点显示自己所在地区因此添加数据标签后设置数据标签格式让标签只显示单元格中的值区域就选择地区即可 添加坐标轴标题 六、杜邦分析法 由美国杜邦公司创造并最先采用的综合分析法主要利用企业主要财务指标分析企业财务状况杜邦分析中的核心概念净资产回报率return on equityROE又称净资产收益率 例如某企业初始资金100万RMB想要代理某种产品进行销售100万就是总权益资产此时总资产等于总权益资产为100万假设产品的进货单价为1万100万能够进货100个一个卖1万2卖一批货的销售收入是120万利润为120-10020万假设一年卖一次也就是100个此时ROE净利润/总权益资产20/10020%因此ROE净资产利润率 上面例子中的企业提高ROE的方法 涨价售价提高到1万5卖一批货100个利润就是50万ROE提升至50%借钱多进货银行贷款150万总资产为250万进货250个一年利润就是250×0.250万ROE提升至50%这种方法叫加杠杆此时总权益资产仍是100万借来的150万叫负债 杠杆比率总资产/总权益资产这里总资产为250万总权益资产为100万杠杆比率为250/1002.5杠杆比率也叫权益乘数ROE 净资产利润率 × 权益乘数ps没有负债的情况下权益乘数为1也就是ROE净资产利润率×1 多卖几批货一年卖2.5次250个则一年利润50万ROE提升至50%此法叫作提升资产周转率如果之前的资产周转率记为1现在的资产周转率就变为2.5ROE净资产利润率×资产周转率 一年买一次货的情况资产周转率就是1因此有以下公式ROE 净资产利润率 × 权益乘数 × 资产周转率 七、漏斗图分析法 通过漏斗图分析业务问题适合业务流程规范、周期长、多环节的业务问题例如通过漏斗图分析某电商网站的流量数据 操作步骤 要想漏斗图好看就需要辅助列首先将原数据放在中间的展示列可以发现F2单元格的值是所有值中最大的记为MAX我们要围绕它做辅助列。而两边就是我们要放的辅助值这个辅助值为(MAX 1000 - 当前值)/2,其中当前值就是每个展示列的值我们要为每个当前值两边放上辅助值 因为自带漏斗图不太方便因此我们选用堆积条形图来做数据区域选择我们刚才创建的辅助数据 选择两边的辅助列堆积条让其设置为无填充这样剩下的区域正好是漏斗图的区域 选中纵坐标轴设置其坐标轴选项为逆序类别 添加数据标签并将两边辅助列数据删除 选中数据序列将其间隙宽度设置为0 可操作性更强标签可以拖出而直接生成漏斗图是做不到这么灵活的
