[完結28章]數(shù)據(jù)分析50+高頻場景實戰(zhàn) 業(yè)績提升立竿見影

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前言：
本文章從 MySQL 查詢、Quick BI 報表、Python 數(shù)據(jù)分析、業(yè)務思維、分析模型這五個數(shù)據(jù)分析師核心技能出發(fā)，全程使用提問式的教學形式（基于職場二人，師傅帶徒弟），對數(shù)據(jù)分析中的50+高頻率工作場景實戰(zhàn)任務，進行生動有趣的講解，每個任務按照“任務背景、真實任務內(nèi)容、完成任務”的線索搭建結構完整數(shù)據(jù)分析技能體系。幫助學員從零開始無痛入門數(shù)據(jù)分析，并最后成為公司不可或缺的數(shù)據(jù)分析高值價人才。

一、MySQL的三種查詢方法
1、投影查詢
* : 代表所有字段(列)
查詢所有， 這個所有分成兩個部分
（1）所有的行數(shù)據(jù)  （2）所有的列數(shù)據(jù)
select * from student;
這種情況會造成一種后果： 當我們數(shù)據(jù)量比較大，且數(shù)據(jù)表的字段比較多的時候， 效率很低；
真實情況，可能我們不需要這么多數(shù)據(jù)，比如： 只需要學生的 姓名和性別；
查詢出來的這些數(shù)據(jù)是存放在什么地方的？ =>內(nèi)存 =>查詢所有的字段是比較消耗內(nèi)存；

2、限制查詢（*）
關鍵字 ： limit ；這個限制查詢在數(shù)據(jù)庫的查詢是用來干啥的 => 用來分頁；
為什么需要分頁？ =》 比如：京東 商品數(shù)據(jù) 上萬條 => 一次性查詢出來 =>直接內(nèi)存溢出 => OOM =>宕機/卡，所以就需要將數(shù)據(jù)進行分批次的查詢出來 => limit；

3、條件查詢
關鍵字： where => 在哪里？ => 條件，通過where后面的條件對數(shù)據(jù)進行查詢
（1）單條件
select * from sutdent where stu_name="JACK";#只有一個條件，只查詢對應的數(shù)據(jù)
（2）多條件
在JS中 多條件用的邏輯運算符： &&（與） ||（或）!（非）
但是在數(shù)據(jù)庫中多條件用的邏輯運算符為：and  or  not


二、Quick BI企業(yè)報表
Quick BI企業(yè)報表
報表：用表格、圖表等格式來顯示數(shù)據(jù)。報表是商業(yè)智能（BI）的基礎應用
數(shù)據(jù)可視化：指將相對復雜的數(shù)據(jù)通過可視的、交互的方式進行展示，從而形象、直觀地表達數(shù)據(jù)蘊含的信息和規(guī)律
圖形化報表：是報表的一種，也是數(shù)據(jù)可視化最常見的方法，通過一些圖表將數(shù)據(jù)更直觀的展示出來，將數(shù)據(jù)中關鍵的信息轉化成可快速獲得的易懂的信息
圖表的作用：（1）數(shù)據(jù)展示；（2）數(shù)據(jù)分析
圖表設計的步驟：
（1）明確問題；
（2）建立基本框架；
（3）將提供的信息轉換成明確的指標；
（4）確定圖表類型；
（5）突出關鍵信息；

圖表的標準：
（1）直觀易懂匹配需求；
（2）關鍵信息展示到位；
（3）圖表視覺效果良好；
（4）展現(xiàn)方式選擇合適

三、利用python進行數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括：
1、提出問題
2、理解數(shù)據(jù)
3、清洗數(shù)據(jù)
4、構建模型
5、數(shù)據(jù)可視化

01 一行代碼定義List
定義某種列表時，寫For 循環(huán)過于麻煩，幸運的是，Python有一種內(nèi)置的方法可以在一行代碼中解決這個問題。下面是使用For循環(huán)創(chuàng)建列表和用一行代碼創(chuàng)建列表的對比。
x = [1,2,3,4]
out = []
for item in x:
  out.append(item**2)
print(out)

[1, 4, 9, 16]

# vs.

x = [1,2,3,4]
out = [item**2 for item in x]
print(out)

[1, 4, 9, 16]

02 Lambda表達式
厭倦了定義用不了幾次的函數(shù)？Lambda表達式是你的救星！Lambda表達式用于在Python中創(chuàng)建小型，一次性和匿名函數(shù)對象， 它能替你創(chuàng)建一個函數(shù)。
lambda表達式的基本語法是：
lambda arguments: expression


四、常見的分析模型
1、RFM模型
RFM 用于對用戶進行分類，并判斷每類細分用戶的價值。
三個關鍵指標：
最近一次消費時間（R）：客戶距離最近的一次采購時間的間隔。
最近一段時間內(nèi)消費頻次（F）：指客戶在限定的期間內(nèi)所購買的次數(shù)。
最近一段時間內(nèi)消費金額（M）:客戶的消費能力，通常以客戶單次的平均消費金額作為衡量指標。


2、 帕累托分析
帕累托分析又叫 ABC 分析，分類的核心思想：少數(shù)項目貢獻了大部分價值。以款式和銷售量為例：A 款式數(shù)量占總體 10% ，卻貢獻了 80% 的銷售額。
把產(chǎn)品或業(yè)務分為A、B、 C三類，用于分清業(yè)務的重點和非重點，反映出每類產(chǎn)品的價值對庫存、銷售、成本等總價值的影響，從而實現(xiàn)差異化策略和管理。

3、 波士頓矩陣
波士頓矩陣通過銷售增長率（反映市場引力的指標）和市場占有率（反映企業(yè)實力的指標）來分析決定企業(yè)的產(chǎn)品結構。

4、轉化分析
轉化漏斗模型，是分析用戶使用某項業(yè)務時，經(jīng)過一系列步驟轉化效果的方法。
轉化分析可以分析多種業(yè)務場景下轉化和流失的情況，不僅找出產(chǎn)品潛在問題的位置，還可以定位每個環(huán)節(jié)流失用戶，進而定向營銷促轉化。

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關鍵詞：立竿見影 數(shù)據(jù)分析 Expression Arguments argument

好東西，正在學習數(shù)據(jù)分析。

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下載前想問一下，是不是壓縮包加密了呀？

怎么個收費呀