超市運營數據分析python

Ⅰ 如何做超市的數據分析

1989年成立而研發的FineBI的分析頁面由控制項和組件組成，控制項和組件的數量是可以添加至任意多個，同時控制項和組件的大小以及位置都是可以調整的，可以滿足用戶自由定義的風格需求。

Ⅱ 做數據分析為什麼要使用python

現如今，數據分析中有很多的工具都是十分實用的。由於大數據的發展越來越好，使得使用了大數據分析的企業已經朝著更好的方向發展。正是因為這個原因，數據分析行業的人才也開始變得火熱起來，尤其是高端人才，越來越稀缺。當然，對於數據分析這個工作，的確是需要學會一些編程語言的，比如MATLAB，Python，java等語言。但是對於初學者來說，Python是一個不錯的語言，Python語言簡單易懂，同時對於大數據分析有很明顯的幫助。那麼數據分析為什麼要使用Python呢？這是因為Python有很多優點，那麼優點都是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這些優點。
首先說說Python的第一個優點，那就是Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的優點那就是簡單易學。很多學過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。
當然，Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫游戲，以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。
其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智慧也有一定的幫助，這是因為人工智慧需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有著豐富的資料庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕松的提取數據，從而為人工智慧做出優質的服務。
通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智慧方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。

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書名：Python數據分析與數據化運營（第2版）

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2019-6-1

頁數：549

內容簡介：

這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。

暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。

全書一共9章，分為兩個部分：

第一部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘

首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。

第二部分（第5~9章） Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

作者簡介：

宋天龍(TonySong)

大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國的在線數據分析服務提供商）。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。

Ⅳ 數據分析一般用python還是R還是Java

企業日常數據分析：
1、如果是離線數據python會靈活一點(如設備的運維數據.), 但如果是實現數據還是用java會快一點(如ERP, MES.自動化.)
2、Java跑得更快，在WEKA上做數據分析會更「舒服」。
但python更加全面，適用性更廣。
3、做統計挖掘演算法分析的話用R,如果是其他用途建議學Python。適用范圍廣啊！
以上是幾種建議方法，各有各的特點！

Ⅳ 如何對超市的數據分析，需要對那些方面和數據分析

一、從銷量入手
1、與去年同期相比查找銷量下降原因
2、從滯銷品查找，主要分析零銷售商品。
3、應季商品銷量分析。
4、分析各區銷售佔比。
5、促銷活動開展時的銷量變化
二、從價格體系入手
1、認真研究周邊商圈價格情況與己對比
2、根據毛利額的情況看價格設定是否合理
3、進價分析
三、從商品結構入手
1、根據各類商品購買力找出缺品
2、在同系列供應商的增加或減少對銷售的影響
3、正確掌握「二、八」原則
總之從數據中能發現很多問題，甚至更換賣場管理者在數據中都能反映出來。因此數據是管理的基礎，很多問題都是通過數據反映出來的。

Ⅵ python數據分析有什麼用

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。案例（推薦學習：Python視頻教程）
Suncorp-Metway使用數據分析實現智慧營銷
Suncorp-Metway是澳大利亞一家提供普通保險、銀行業、壽險和理財服務的多元化金融服務集團, 旗下擁有5個業務部門，管理著14類商品，由公司及共享服務部門提供支持,其在澳大利亞和紐西蘭的運營業務與900多萬名客戶有合作關系。
該公司過去十年間的合並與收購,使客戶群增長了200%,這極大增加了客戶群數據管理的復雜性,如果解決不好,必將對公司利潤產生負面影響.為此,IBM公司為其提供了一套解決方案,組件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service諛IBM Unica。
採用該方案後，Suncorp-Metway公司至少在以下三項業務方面取得顯著成效：
1、顯著增加了市場份額，但沒有增加營銷開支；
2、每年大約能夠節省1000萬美元的集成與相關成本；
3、避免向同一戶家庭重復郵寄相同信函並且消除冗餘系統，從而同時降低直接郵寄與運營成本。
由此可見，Suncorp-Metway公司通過該方案將此前多個孤立來源的數據集成起來，實現智慧營銷，對控製成本，增加利潤起到非常積極的作用。
在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。
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Ⅶ 數據分析 為什麼用python

究其原因，主要有以下幾點：

①Python的語法簡單，代碼可讀性高，易於上手，有利於初學者學習;當我們處理數據時，我們希望使數據數字化並將其轉換為計算機可以操作的數字形式。我們可以直接使用一個行列表推導來完成，這非常簡單。

②Python在數據分析和交互，探索性計算和數據可視化方面擁有非常成熟的庫和活躍的社區，這使Python成為數據任務處理的重要解決方案。在數據處理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的庫和工具，尤其是pandas在數據處理方面具有絕對優勢。

③Python具有很強的通用編程能力，這與別的編程語言不同。Python不僅在數據分析方面功能強大，而且在爬蟲，web，運維甚至游戲等領域也發揮著非常重要的作用。公司只需一項技術即可完成所有服務，這有利於業務整合並可以提高工作效率。

④Python是人工智慧的首選編程語言。在人工智慧時代，Python已成為最受歡迎的編程語言。得益於Python語法簡潔，豐富的庫和社區，大多數深度學習框架都優先支持Python語言。

Ⅷ python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

Ⅸ python大數據分析好學嗎

數據分析還是具備一定難度的，但通過系統的學習，大部分人能夠掌握一定的數據分析知識。
數據分析的核心並不是編程語言，而是演算法設計，不論是採用統計學的分析方式還是機器學習的分析方式，演算法設計都是數據分析的核心問題。所以，進行數據分析要具備一定的數學基礎，包括高等數學、線性代數、概率論等。
採用Python語言實現數據分析是目前大數據領域比較常見的解決方案，通過Python來實現基於機器學習方式的數據分析需要經過多個步驟，分別是數據收集、數據整理、演算法設計、演算法實現、演算法驗證和演算法應用。