618节日销售数据分析

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。

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。

对于网购用户来说，每年有两次薅羊毛的机会不容错过；而对于电商广告主来说，每年同样有两次大型的抢量与促销黄金时间段，那就是618与双11。 2018年，电商618营销战有哪些看点？各位老铁们，别眨眼，《618大数据洞察报告》抢先看！ 《618大数据洞察报告》重点： 2018年618流量稳定，点击大涨，PC同比上涨近三成，移动上涨近七成； PC点击峰值提前至6月1，移动端还是618当天； 618当日是JD主场，AL、SN将自己的“主场日”提前至6月1及6月15； JD移动端点击优势大，AL在上涨；浏览器托盘消息成点击NO.1资源位；手助、手卫、手机浏览器开屏依旧是明星资源，快视频则异军突起； 网友晚间关注更持续，没有去年的中场休息环节；女爱PC、男选移动关注电商； 80、90是主力关注电商人群，更偏好使用PC；而00后和85前偏好通过移动设备关注。

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。

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。

这款由【素材】原创设计的PPT模板，聚焦于销售数据统计分析，非常适合商务办公场景的使用。

脱敏测试数据，用于Spark大数据分析

探讨了按城市和产品销售数据进行的国际体育用品公司数据分析。使用IBM Visual Warehouse V3.1、Lotus Approach或Microsoft Access以及Intelligent Miner for data/text进行分析。重点在于识别业务需求、分析现有应用程序、采访最终用户，设计能够增加业务价值的OLAP应用程序。