ITPub博客

数据可视化是将数据转换为可视化内容的做法，以使人脑更容易理解和提取数据。它是数据科学过程中的步骤之一，一旦数据被收集、处理和建模，就必须进行可视化以得出结论。数据可视化也是更广泛的数据交付 (DPA) 学科的一部分，旨在以高效的方式识别、检索、管理、格式化和交付数据。 数据可视化对几乎所有工作都很重要，教师、职场工作者或科研工作者都可以使用它来展示研究结果。它还在大数据项目中发挥着重要作

很多时候，我们想通过可视化数据来展示实体之间流动的情况，例如，让我们以居民如何在英国境内从一个国家迁移到另一个国家为例，在这里，看看有多少居民从英格兰迁移到北爱尔兰、苏格兰和威尔士将是一个有趣的分析。                             &

还有一个月就要敲响2022年的钟声了，对于职场的打工人来说，也是到了要对2021年进行总结的时候了。一份好的年终总结不仅可以把你一年的劳动成果以最完美的方式展示出来，还能收获到领导对你更多的认可，说不定还能让你成功逆袭升职加薪，所以我们应该重视这次表现的机会。                   

还有一个月就到2022年了，在这里给各位职场打工人提个醒：写年终总结的时间快到了！很多人以为做年终总结就是简单地罗列一下数据，给领导汇报一下今年都做了些什么，再用慷慨激昂的言语表示一波忠心就完事了。你要是认为以上这些只是走走过场而已的话，那就大错特错了，站在领导的角度里，他更想看到一些你对工作更深入的理解，以及未来的详细规划，最好是有数据支撑的年终总结。下面以财务行业为例子，给大家浅谈一下应该如何

不知道大家有没有发现，今年的双11过的异常平静，既没有了当年全民追捧的热度，也没有了昔日的辉煌。身边朋友同事讨论双11就更少了，往年双11大家见面都会相互问一句：今年剁手买啥了？但是不知道从何时开始，大家都好像忘了有双11这回事，日子该怎样过还是怎样过。虽然双11的热度已经慢慢降下来了，但是今年天猫与京东都分别取得了5403亿与3491亿的成交额，还是一个不错的数字。但是对于直播电商来说，今年的双

前段时间金山WPS刚推出的xlookup函数刷爆了网络，再一次让国人见证了国产办公软件的进步，不少人惊呼WPS 已经完全超越了微软office。虽然WPS这次的更新存在着不少的亮点，但是要去挑战非常成熟的微软 office，还是差点意思了。微软office在近几十年的发展中已经成为了办公领域的头部玩家，功能齐备，江湖地位不言而喻。那WPS难道就真的没有任何地方比得上微软 office吗？非也，有一

我们在用Excel去做数据可视化的时候，总感觉自己做出来的图表非常low，用来用去无非就是一些柱形图、趋势图或者饼状图这些，一点新意都没有。看着别人做出来的图表，那可真叫一个高大上，可是自己水平有限，做不出来这么好看的图表。虽然数据可视化是一件挺复杂的事情，但只要工具运用对了，再复杂的图形都能轻松制作出来。下面就给大家介绍一下如何用工具做出一些厉害的高级图形，让你成为众人眼中的数据大神。&nbsp

对于每一个在职场上的人来说，平时工作中多多少少都需要用到数据分析的工具，一款好的数据分析工具，可以让你在工作中游刃有余，高效率地完成别人安排的工作。相信Excel是大部分人的首选工具了，其入门简单，短小精悍，是我们工作中的一把利器。那么除了Excel，还有没有值得学习的数据分析工具呢？1、智分析智分析是最接近Excel的一款线上多功能分析工具，其精简、强悍的功能受到了很多用户们的青睐。对于大部分的

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