第五章 探索性数据分析，结合了dplyr和ggplot2 1.简介 提出问题→通过可视化，转换和建模来解决问题→优化并提出新问题 2.提出问题 变量自身会发生何种变动？ 变量之间会发生何种相关变动？ 术语：在tidydata（整洁的数据）中，行是观测，列是变量。 变量：一种可测量的数量、质量或属性。 值：变量在测量时的状态。变量值在每次测量之间可以发生改变。 观测：或称个案，指在相同条件下进行的一组测量（通常，一个观测中的所有测量是在同一时间对同一对象进行的）。一个观测会包含多个值，每个值关联到不同的变量。有时我们会将观测称为数据点。 表格数据：一组值的集合，其中每个值都关联一个变量和一个观测

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尼尔森顶新服务团队 2014年4月24号 尼尔森数据分析方法分享 谨呈：顶新饮品市调组 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第1页。 议程： 主要指标回顾 分析思路解析 实际案例分享 提问&回答 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第2页。 销售量 Page 3 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 销售量 Volume Sales 转换成统一销售单位的销售量 (如e.g. liters, kilograms, etc.) 销售额 Value Sales 销售总金额 （'000元） 销售额/销售量份额 Value/Volume Share 某一品牌或单品占总体市场或者某一个市场细分的比重，是一个重要的衡量相对表现的指标 销售额/销售量渠道比重 Value/Volume Share of Trade 用来衡量某一个渠道或者城市在整体市场中所占的比重 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第3页。 铺货率定义及应用 （数值销售铺货率）Numeric Selling Distribution 表示在核数周期内销售过某种产品的零售店数量占零售店总体数量的百分比。 用来衡量铺货的深度（铺货店铺质量） （加权销售铺货率）Weighted Selling Distribution 指在核数期内销售过某种产品的零售店，其经营该类产品的零售额占该类产品总体零售额的百分比。 用来衡量铺货的质量 （铺货店铺数量） Page 4 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 销售铺货率 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第4页。 销售铺货率 Page 5 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 零售市场总体 总体市场零售店数: 10 有售卖Brand A店数: 5 品牌 A 的数值铺货率: 5/10×100 = 50 有A品牌销售的店品类销售额: 73 品牌 A 的加权铺货率: 73/100×100 = 73 总体市场品类销售额：100 30 20 15 15 4 4 4 3 3 2 A A A A A 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第5页。 加权铺货率下滑 数值铺货率下滑 数值铺货率平稳 掉店 品类店铺扩大到一些新店 将以前丢失的店铺补回 跟着品类去到一些新兴重要店铺 可能性 原因 措施 数值铺货率上升 去到品类不重要店铺 梳理店铺，去掉无效店铺 铺货率定义及应用 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第6页。 主要铺货质量衡量指标 单点单品数 – 是否提供给消费者足够多的选择? 单品选择 – 在资源有限的条件下,是否选择了正确的单品进入店头? 品类管理? 陈列位置 – 在同样的进场费下,我们是否能够占据更佳的陈列位置或者更多的产品排面? 理货 – 产品的整齐化一在很大程度上影响消费者的消费决策,我们的销售代表多久拜访一次门点? 如何理货? 特殊陈列的有效性 – 圣诞/元旦/农历新年将至,作为每年的旺季之一是否有特殊陈列? 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第7页。 单点卖力 单点卖力 (Share In Handler) 衡量每个铺货点上某个产品的销售份额 公式 Value Share/Volume Share WTD Distribution 单点卖力 (S.P.P.D.) 衡量每个铺货点上某个产品的销售量 公式 Value Sales/Volume Sales WTD Distribution 方法 :品牌或SKU的市场份额除以当前的加权铺货率再乘以100 Title of Presentation 单点卖力 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第8页。 例如: SKU 1 JF MA MJ JA SO ND 加权铺货率 90 85 80 80 80 80 市场份额 3.5 3.2 3.0 3.2 3.5 4.0 单点销售 3.9 3.8 3.8 4.0 4.4 5.0 单点销售份额 (SIH) 解释: 1. 由于铺货下降导至在1月至6月期间的份额丢失 解释: 从7月开始,份额呈现持续上升是由于单点卖力增长 单点卖力增长暗示了潜在的市场份额,铺货率应提升 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第9页。 SPPD 和SIH是有一个有效的指数。但他不应单独使用，应把铺货率水平相应的不同品牌或SKU比较； 并非新增加一个铺货点，即可保证跟之前的份额上涨水平； 在品牌的销售过程周期早期得以实现铺货率主要是在较大规模的商店,当铺货率延伸至较小规模的商店,将表现为SPPD下降,并非一定是产品在以前的店铺表现力下滑 在分析SPPD和SIH时需注意的几点 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第10页。 品类回顾/品类机会 品牌表现分析 价

基于python的二手房数据分析 spider - 爬虫脚本，负责获取二手房数据 conf - 项目的全局配置, config.yaml 里定义获取过程中的 url 地址和自己的用户名密码 cities.py - 获取每个城市对应子域名 cas - cas模拟登录模块，二手房成交信息需要登录才能获取。其采用cas单点登录，密码使用 rsa2 和 rsa 加密隔天轮换 utils - 工具包，包含从 UA 池中获取随机 User-Agent 的方法，操作数据库的方法。 spider.py - 爬虫主文件，根据城市，地区爬取相应数据, 存入mysql UA.txt - UA 池，反反爬 sql/table.sql - 建表脚本 sh_house_backend - 系统后端 sh_house_frontend - 系统前端(可视化部分) static - 静态图片，资源和使用 pyecharts 动态绘制出的可视化图 template - 模板 app.py - app draw.py - 各种画图函数

LemonHouse 深圳市新房数据分析工具 by cheyo 依赖包 Python 2.6 BeautifulSoup Django django_pagination 软件结构 Django项目 Spider程序 安装步骤 下文以安装在/usr/app/house目录为例. 下载代码到/usr/app/house目录下，形成如下目录结构： [root@cheyo house]# pwd /usr/app/house [root@cheyo house]# l total 16 drwxr-xr-x 7 root root 4096 Mar 8 21:35 DjangoHome drwxr-xr-x 5 root root 4096 Mar 8 21:34 ENV drwxr-xr-x 3 root root 4096 Mar 8 21:35 spider drwxr-xr-x 2

互联网成了海量信息的载体，目前是分析市场趋势、监视竞争对手或者获取销售线索的最佳场所，数据采集以及分析能力已成为驱动业务决策的关键技能。《计算机行业岗位招聘数据分析》旨在利用python编写爬虫程序，从招聘网站上爬取数据，将数据存入到Mysql数据库中，将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析，最后将分析的结果做数据可视化。 爬取招聘网站（智联招聘）上的计算机行业数据，字段为公司招聘链接,公司名称,公司规模,公司性质，职位领域，职位名称，学历要求，职位类别，职位亮点（福利），工资水平，城市，工作经验，简历统计，公司打分，工作地址，职位要求，人员需求，公司业务范围，进行数据清洗及数据维度分析进行数据可视化。 此项目完成之后将大大节约我们查找招聘岗位的时间，它的重大意义是让我们查看工作岗位信息数据进行了数据化、规范化、自动化、可视化管理。它可以帮助我们了解行业的薪资分布、城市岗位分布、岗位要求关键字、岗位经验要求等等一系列的数据。

如今的大数据技术应用场景，对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架，由于非常好的实时性，Flink独树一帜，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP（复杂事件处理）的支持。Flink在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。目前，Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。本教程将Flink理论与电商数据分析项目实战并重，对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述，并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供了学习方式。二、教程内容和目标本教程主要分为两部分：第一部

在R上使用Facebook进行分析 使用R编程语言通过Graph API对从Facebook获得的社交数据进行数据分析和自然语言处理。 该项目根据人的社交活动以及语言或单词使用情况绘制图表。 还进行了基于极性和情感的情感分析，并绘制了图表。

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