国际体育用品公司数据分析：地区销售数据的多层级展现

体育用品管理系统数据库需求分析 本部分将对体育用品管理系统的数据库进行需求分析，包括总体分析和E-R图设计。 总体分析 体育用品管理系统主要面向体育用品商店，用于管理商品信息、库存情况、销售记录、客户信息等。 系统需要实现以下功能： 商品管理: 对商品信息进行增删改查，包括商品名称、价格、库存、供应商等。 库存管理: 实时监控商品库存，提供预警功能，方便及时补货。 销售管理: 记录销售信息，生成销售报表，分析销售情况。 客户管理: 记录客户信息，方便进行客户关系管理。 系统管理: 管理用户信息、权限设置等。 E-R图设计 根据上述需求分析，可以设计如下E-R图： (此处应插入E-R图) 实体: 商品 库存 销售记录 客户 供应商 用户 关系: 商品与库存之间存在一对一关系。 销售记录与商品、客户之间存在多对多关系。 商品与供应商之间存在多对多关系。 属性: (此处应列出每个实体和关系的属性) 该E-R图清晰地展示了体育用品管理系统数据库中各个实体之间的关系以及属性，为后续数据库设计提供了基础。

脱敏测试数据，用于Spark大数据分析

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

现在的BOM计算速度大幅提升，以前需要十几秒的算法，现在仅需4秒完成（节点深度达十几层）。

利用Spark RDD对咖啡销售数据进行深入分析，并使用可视化技术展现分析结果。使用的技术框架包括IDEA、Hadoop、Spark和Python。此项目提供源码和详细文档，适合学习和实践。

基于Foodmart实例数据库，进行销售数据分析。通过年、季度、月、日的时间级别，分析不同产品的销售额和销售成本。

这份数据适用于数据库分析或者初学者使用SPSS分析。它涵盖了某商超的销售情况。

我们将使用该CSV文件进行数据分析，包括每日销售总额、每个产品的销售总额和销量，以及每个类别的销售总额。

分析每年学员人数和销售额的变化趋势。 学员画像分析包括性别、年龄和支出费用区间。 树状图展示各校区课程业绩和学员情况，优化课程推广和产品差异化运营。 分析最佳校区的学员人数和销售业绩。 分析不同价格档次的报名人数，优化价格定位。 确定重点学员群体。 渠道分析以了解报名来源。 每日报名人数统计，合理安排教师和推广策略。