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9月25日，全国工商联在长沙发布了中国民营企业500强的榜单，对比上一年的榜单，这届上榜民企营收能力显著增强。那么在这份榜单的背后，还透露出了什么样的信息呢？还有什么地方值得我们去关注呢？今天我们通过数据可视化去对这个榜单进行探讨。第一个可以注意到的是，今年入选的门槛值对比去年有了明显的上涨，在今年这份榜单里，营收额必须要达到235亿的企业才有机会入围今年的民营企业500强，对比去年上涨了33亿，

Excel这个工具，你说它好用吧，它确实很强大，日常工作很多时候都不得不依赖它，无论是做数据分析还是做各种图表，Excel的实力是毋庸置疑的。但是你说它不好用吧，它也确实有着相当多的毛病，例如存在着容易卡死、数据清洗能力弱等问题，非常影响着我们日常的工作效率。今天挑选了几个Excel做数据分析的常见痛点，并在工具层面上为大家提供最优的解决思路。       

对于数据分析人员而言，要掌握的知识非常多，如果你只会用Excel做一些简单的透视、汇总之类的基本工作，说明你距离数据分析师的差距还非常大。真正能体现一个数据分析师水平的地方，那就是懂得利用科学的分析方法，去做出合理的决策。分析思路怎么来？分析思路不是凭空就能想出来的，必须深入业务中才能了解问题的全貌，得出正确的结论，并形成自己的分析思路。除了要拓展自己的分析思路之外，学习前人总结的分析方法也很重要

在竞争激烈的市场领域中，广告成本日益上升，获取新客户的难度越来越大，所以很多企业都把目光聚焦在了老客户身上。世界营销权威专家菲利普科特勒说过，企业争取一个新客户的成本是保留一个老客户的五倍，留住的客户有可能会为企业带100%的利润，说明了老客户的复购是市场活动中至关重要的一环。对于运营人员来说，做好复购分析，有利于帮助企业建立用户画像，施行精准营销。一、前言：在开始学习复购分析之前，我们先来简单了

购物篮分析是零售行业里非常重要经典的一个模型，曾经被大家津津乐道的啤酒与尿布的故事，相信大家都还记忆犹新，这个故事很好地诠释了商品关联性对销售额的提升作用，时至今日，仍有很强的现实指导意义。这种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法，就叫做商品关联分析法，也叫作“购物篮分析”。购物篮分析的实现方法有很多，下面教一下大家如何去制作一个完整的购物篮分析模型。一、前言

如果说到大数据应用最广泛的技术，那不得不提一下OLAP技术，在国内外，不论传统公司还是互联网公司，都开始利用OLAP技术分析挖掘大数据的价值。也许很多人对OLAP的概念还不是很清楚，简单来说，就是把数据预处理成数据立方（Cube），并把有可能的汇总都预先算出来（即预聚合处理），然后在用户选择多维度汇总时，在预先的计算出来的数据基础上很快地计算出用户想要的结果，从而可以更好更快地支持极大数据量的及时

我们大家都听说过这样的一句话，20%的人掌握着80%的财富，这就是著名的“二八法则”。二八法则是19世纪末20世纪初意大利经济学家巴莱多发现的。他认为在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的。帕累托模型就是在这个基础上衍生出来的一种分析方法，利用帕累托模型，我们可以对很多社会或者经济现象进行解释，也可以作为一种分析方法运用在工作中，可以说在每行每业都适

奥运会是世界上影响力最大的体育盛会之一，起源于古希腊，自从第1届现代奥林匹克运动会在雅典举办后，至今已经历了120余年。在漫长的120年里，奥运会产生了非常多的世界记录，今天我们利用数据分析的知识去对120年的奥运史进行解读，看看可以发现出哪些有趣的数据。                    &n

线性回归分析是数据挖掘里一个非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大学时都学过一点点线性回归的概念。在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。听着有点复杂，简单来说，就是看一组零散的数据是否存在相关性。线性回归分析涉及到的数学理论知识比较复杂，本文不会涉及到这些数学理论知识，仅是介绍应用场

RFM是用户运营里非常重要的一个模型，在每个行业里都有着非常广泛的运用，特别在电商商业，RFM已经是属于行业分析人员必备的分析模型之一了。要想掌握并制作一个完整的RFM模型出来，方法有很多，可以利用PowerBI或者编程工具对其进行建模，但是流程较为复杂，工具不熟练的小伙伴可能会劝退。今天教给大家一个全网最简单的制作方法，只需要通过EXCEL就能快速完成RFM分析。一、前言：在开始制作RFM模型之

BI一般指商业智能，是Business Intelligence的简称，我们平时所接触的Power BI、tableau、Qlik等软件都是BI阵营里的常见分析工具，虽然近几年来BI行业市场竞争激烈，各路BI厂商群雄逐鹿，然而并没有太大的技术突破，可以说已经陷入了“内卷”状态。目前最具代表性的BI工具为Power Bi，由于其强大的背景和实力，几乎占据了BI行业的半壁江山。除了Power Bi之外

作为销售人员的你是否有这样的烦恼？由于是用传统的EXCEL去制作报表，导致处理效率非常低，如果数据量一大，表格就会变得非常卡。 其次，销售人员由于缺乏专业的分析概念和方法，导致公司累积的大量销售数据得不到有效的利用，无法指导决策。再者，大部分的数据分析只停留在简单的汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、销售、竞争方面的深入分析，企业管理人员往往看不到数据背后的真相。分析思路要做一个专业的销售分析

2020年初，一场突如其来的疫情突然席卷了整个世界，让这个世界发生了不少的改变，特别在职场领域，为了应对疫情，很多企业开始倡导居家办公，一时间，互联网成为了职场办公的重要载体。随着居家办公的现象越来越普遍，协同办公的软件也开始火热起来，只需一个APP，就能线上处理大部分的工作，无需离开家里也能在家工作，简直是太方便了，这让不少人惊叹：全民远程协同办公的时代已经来临了！协同办公工具都有哪些？综合协作

很多人在用EXCEL做报表的时候，都会遇到这样的一个问题，那就是数据是从好几十个人甚至是好几百个人手上收集过来的，这样就会导致一个问题，汇总的人需要花费很大的力气去做数据汇总，效率极低。而且，数据在流转的过程中也极其容易出错，因为是纯靠手工进行收集的，数据量一大，难免会出错，只要数据出错，就不得不加班加点进行复核，非常令人头疼。 多人填报场景多人填报的场景最常见的就是财务报表了，以资产负

EXCEL是我们工作中经常用到的工具，虽然功能很强大，但是缺点也不少，最让人苦恼的莫过于它的性能问题了，只要数据量一大，便跑不动了，让我们这些打工人苦不堪言。在讨论如何解决这个问题之前，我们先来看一个真实的案例：一、案例：小王是一家医药公司的销售助理，平时主要的工作是协助销售负责人整理公司的销售报表，然后定时把数据推送给公司的管理层。小王所需要的数据源主要来自于ERP系统，导出数据后，然后再利用E

地图可视化一直以来都是数据可视化里最酷炫的一种，目前很多工具都支持做地图可视化，例如Matlab、Python、Echarts等，就连EXCEL也能通过power view去实现地图可视化的功能。但是想要做地图可视化也并非易事，很多工具在制作地图可视化的过程中略显繁琐，而且显示效果不佳。今天数据君为大家带来一个非常好用的工具，并教一下大家如何制作出一个好看的地图可视化报表。 地图可视化是

我们日常在用EXCEL做报表时，为了能让表格版面更清晰，阅读者更易理解，通常需要对某些字段进行合并和分组，如果表格复杂的话，则需要花费大量的时间去手工进行合并，让人苦不堪言。针对这样的场景痛点，有没有很好的解决方案呢？数据君的答案依然是肯定的，下面跟着我去学习如何解决这个问题吧。一、场景痛点在开始之前，我们先看看传统的方法是如何处理的，例如以下就是一份EXCEL报表，左边的行字段里有区域和省份的维

5月5日当天，印度新增新冠确诊病例41万，又刷新了单日确诊的新记录。自4月份以来，印度的疫情持续蔓延，从4月初的单日确诊2万多人，到现在已经突破了单日40万人，印度医疗系统已经濒临崩溃，医院病床、医护人员、呼吸机、氧气和药品已经严重匮乏，供不应求。就连火葬场也是不堪重负，很多公园、停车场、广场都被改造成露天焚烧场，遍地的尸体等着焚烧。一时间，印度已俨然成为了众人眼中的人间炼狱。相信有不少人对印度的

给大家分享一个真实的案例，前几天某个客户找到数据君，告诉我他最近正在焦头烂额地忙着给老板处理一份数据，目前一点头绪也没有，过几天就要给老板做汇报展示了，要是再没有结果，都不知道怎么办了，问我能不能提供一个好的解决方案。数据君对于这样的问题当然不会拒绝，而且非常感兴趣，且看我是如何为客户找到最佳的解决方案的。一、项目背景：客户所在的公司是一家从事通讯技术、电子科技以及辅助设备、通讯设备、配件销售的企

项目背景A公司是一家规模比较大的电商公司，在行业内有着非常高的知名度。在几年前，A公司还在起步阶段时，由于业务模式较为简单，对数据的依赖性较低，EXCEL就能满足其基本的统计需求。但随着业务量的不断增大，数据对于指导公司决策的需求变得愈发重要，但是以下的一系列问题给A公司的业务分析人员带来了非常大的困扰。例如，日常工作中有几十张Excel报表模板，如果要复用这些模板，就需要定期取数，替换明细数据，