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Python数据分析:电商背后的数据密码
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订单维度分析
数分进阶
2023-01-13 02:04:18
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订单维度分析
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订单
数据
分析
:
订单
维度
和时间
维度
技术点 导入数据:pd.read_excel() 拼接数据:pd.concat([列1,…],axis=0) 删除空值:data.dropna(axis=1,inplace=True) 分组进行统计(分组求和):.groupby(by=‘str’) 排序,切片Top10 绘制柱状图走势和高度
订单
交易量统计:深入了解不同时间
维度
的交易数据
在企业运营中,了解
订单
交易量是关键的数据指标之一,它直接关系到业务的运营状况和发展趋势。为了更全面地了解企业的经营状况,我们需要从不同时间
维度
对
订单
交易量进行统计和
分析
。在这篇文章中,我们将深入讨论如何统计
订单
的日交易量、上一年交易量、上一天交易量、本周交易量、上周交易量、上一年本周交易量、本季度交易量、上一季度交易量以及上一年本季度交易量。
千亿数仓第四章(指标计算_
订单
分析
地域、分类
维度
分析
业务开发)
2
订单
分析
地域、分类
维度
分析
业务开发 总结需求1: ads数据都来源于dw, DW层数据都来源于ods。 ads一张表存储了18个需求的所有数据 2.1 需求
分析
集团总公司分为很多的分公司(销售事业部) 为了公司的经营需要,公司需要定期检查各个分公司的经营指标完成情况,运营部门提出数据
分析
需求: 交易金额 交易笔数 微信交易笔数 支付宝交易笔数
维度
如下: 商品分类 行政区域 要求:最终可以根据不同大区、不同城市、不能分类级别查询交易数据,也就是要求支持不同
维度
的组合查询。 需求: 获
订单
分析
地域、分类
维度
分析
业务开发
123
订单
分析
时间
维度
分析
业务开发
文章目录1.1 需求
分析
1.2 创建ads层数据表 准备日期数据 drop table if exists `itcast_dw`.`dim_date`; CREATE TABLE `itcast_dw`.`dim_date`( `date_key` string, `date_value` string, `day_in_year` string, `day_in_month` string, `is_first_day_in_month` string, `is
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