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于家崎

數(shù)據(jù)分析PowerBI（717）

電商案例 – 流量分析電商黃金公式：銷(xiāo)售額 = 流量 * 轉(zhuǎn)化率 * 客單價(jià)流量相關(guān)重要指標(biāo)：流量數(shù)量重要指標(biāo)：1.訪客數(shù)（UV）：到達(dá)店鋪?lái)?yè)面的非重復(fù)用戶(hù)數(shù)2.瀏覽量（PV）：店鋪內(nèi)瀏覽和查看頁(yè)面的累加次數(shù)3.訪問(wèn)次數(shù)（Visits）：一個(gè)會(huì)話(huà)內(nèi)被用戶(hù)連續(xù)訪問(wèn)的次數(shù)（登錄訪問(wèn)后退出，再次訪問(wèn)）4.新訪客數(shù)：新進(jìn)訪客數(shù)流量質(zhì)量重要指標(biāo)：1.平均訪問(wèn)深度：瀏覽量 / 訪問(wèn)次數(shù)2.跳失率：跳出次數(shù)

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liting李

Power Query有什么作用？

Power Query在制作智能分析報(bào)表中負(fù)責(zé)導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)以及處理加工導(dǎo)入數(shù)據(jù)的任務(wù)主啟到以下幾個(gè)作用。1. 提取整合多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)（如各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、Excel文件、txt格式及csv格式等文本文件、Web頁(yè)面、Hadoop的 HDFS等等）2. 合并多個(gè)數(shù)據(jù)源3. 突破Excel表格的數(shù)據(jù)限制（可快速處理幾百萬(wàn)甚至上千萬(wàn)行的數(shù)據(jù)）4. 提供豐富的數(shù)據(jù)處理分析功能5. 可通過(guò)插件

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clbe2x2

如何理解過(guò)擬合？

過(guò)擬合就是對(duì)于訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)過(guò)于詳細(xì)的學(xué)習(xí),導(dǎo)致在測(cè)試集中表現(xiàn)得很差。比如在決策樹(shù)中,利用類(lèi)似用戶(hù)id的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),導(dǎo)致最后的分類(lèi)在訓(xùn)練集中表現(xiàn)得非常好,但是實(shí)際運(yùn)用中毫無(wú)意義。所以說(shuō),適當(dāng)?shù)男藜魳?shù)枝對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘算法來(lái)說(shuō)也是很重要的。

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liting李

M函數(shù)和DAX函數(shù)有什么關(guān)系？

經(jīng)常有剛開(kāi)始學(xué)習(xí)PowerBI的小伙伴問(wèn)我，M和DAX到底是什么關(guān)系？其實(shí)他們真沒(méi)有什么關(guān)系，要說(shuō)有關(guān)系，它們都是微軟推出的，都可以使用在PowerBI中，但也僅僅如此而已。M函數(shù)和DAX函數(shù)是兩種不同的語(yǔ)言，沒(méi)有什么關(guān)系。M函數(shù)在power query中使用，主要用于數(shù)據(jù)清洗；DAX函數(shù)用于數(shù)據(jù)建模，在power bi中建度量值、新建列和新建表是使用DAX函數(shù)。

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Aran劉躍然

Power BI電商案例

電商黃金公式：銷(xiāo)售額 = 流量 * 轉(zhuǎn)化率 * 客單價(jià)流量數(shù)量重要指標(biāo)： ? 訪客數(shù)（UV）：到達(dá)店鋪?lái)?yè)面的非重復(fù)用戶(hù)數(shù) ? 瀏覽量（PV）：店鋪內(nèi)瀏覽和查看頁(yè)面的累加次數(shù) ? 訪問(wèn)次數(shù)（Visits）：一個(gè)會(huì)話(huà)內(nèi)被用戶(hù)連續(xù)訪問(wèn)的次數(shù) ? 新訪客數(shù)：新進(jìn)訪客數(shù)分析：1.UV高PV低：新用戶(hù)：投放失敗，非目標(biāo)用戶(hù)老用戶(hù)：產(chǎn)品可能有問(wèn)題2.UV低PV高：新用戶(hù)：引流渠道觸達(dá)率低或產(chǎn)品市場(chǎng)需求低；渠

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2384_1593313827

快消行業(yè)重要指標(biāo)

快消行業(yè)重要指標(biāo)銷(xiāo)售類(lèi)指標(biāo)：動(dòng)銷(xiāo)次數(shù)：在一段期間內(nèi)產(chǎn)品的銷(xiāo)售次數(shù)動(dòng)銷(xiāo)天數(shù)：在一段期間內(nèi)產(chǎn)品的銷(xiāo)售天數(shù)銷(xiāo)售金額合計(jì)：一段時(shí)間內(nèi)的銷(xiāo)售金額銷(xiāo)售業(yè)績(jī)環(huán)比：衡量銷(xiāo)售業(yè)績(jī)好壞程度指標(biāo)庫(kù)存類(lèi)指標(biāo)：期初庫(kù)存金額：銷(xiāo)售周期開(kāi)始前的庫(kù)存金額期末庫(kù)存金額：銷(xiāo)售周期結(jié)束時(shí)的庫(kù)存金額庫(kù)存周轉(zhuǎn)率：銷(xiāo)售周期內(nèi)的銷(xiāo)售金額/期初庫(kù)存金額 * 100%進(jìn)貨類(lèi)指標(biāo)：進(jìn)貨額：采購(gòu)進(jìn)貨的金額

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liting李

M函數(shù)學(xué)習(xí)建議

雖然M函數(shù)很強(qiáng)大，但是不建議一頭扎進(jìn)去學(xué)習(xí)它，畢竟對(duì)于一個(gè)之前沒(méi)有接觸過(guò)編程的人來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)成本還是挺高的，并且大部分函數(shù)并不常用。我的建議是先能夠讀懂M語(yǔ)言，并把常用的函數(shù)，比如文本函數(shù)、字符串函數(shù)、日期函數(shù)等瀏覽一遍，知道大概都有什么函數(shù)，分別是哪些功能，然后在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中碰到鼠標(biāo)操作難以完成的問(wèn)題，能想到有哪個(gè)M函數(shù)可以利用，直接查找和并根據(jù)注釋使用、或者會(huì)修改相應(yīng)的M函數(shù)即可。如果熟練使用

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liting李

從哪里查找M函數(shù)

新建一個(gè)空查詢(xún)，在公式標(biāo)記欄中輸入#shared，就把所有的M函數(shù)顯示出來(lái)了，點(diǎn)擊某個(gè)函數(shù)，最下方便出現(xiàn)該函數(shù)的注釋?zhuān)?/a>

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M函數(shù)基本規(guī)范

M函數(shù)對(duì)大小寫(xiě)敏感，每一個(gè)字母必須按函數(shù)規(guī)范書(shū)寫(xiě)，第一個(gè)字母都是大寫(xiě)表被稱(chēng)為T(mén)able，每行的內(nèi)容是一個(gè)Record，每列的內(nèi)容是一個(gè)List行標(biāo)用大括號(hào){ }，比如取第一行的內(nèi)容：=表{0}//PQ的第一行從0開(kāi)始列標(biāo)用中括號(hào)[ ]，比如取自定義列的內(nèi)容：=表[自定義]取第一行自定義列的內(nèi)容：=表{0}[自定義]

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liting李

PowerBI-M函數(shù)有什么用

前面我們學(xué)習(xí)PQ的時(shí)候都是用鼠標(biāo)操作，雖然通過(guò)這些操作能完成大部分的數(shù)據(jù)處理，但是畢竟還有些復(fù)雜的工作是處理不了的，如果想徹底駕馭PQ，必須得掌握點(diǎn)高級(jí)玩法。就像學(xué)習(xí)Excel一樣，做個(gè)表格我們只要會(huì)簡(jiǎn)單的操作就可以了，但要想學(xué)好Excel，必須會(huì)點(diǎn)公式、VBA是一樣的道理，PQ的高級(jí)技能也是需要寫(xiě)公式函數(shù)的，在PQ中用的函數(shù)稱(chēng)之為M函數(shù)。在之前的PQ操作中，其實(shí)M函數(shù)無(wú)處不在，比如做數(shù)據(jù)清洗的每

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2384_1593313827

流量轉(zhuǎn)化率度量值計(jì)算公式列表

度量值計(jì)算公式列表：1.訪客數(shù)合計(jì) = sum('XX電腦自營(yíng)旗艦店'[訪客數(shù)（UV）])2.瀏覽量合計(jì) = sum('XX電腦自營(yíng)旗艦店'[瀏覽量（PV）])3.新訪客數(shù)合計(jì) = sum('XX電腦自營(yíng)旗艦店'[新訪客數(shù)])4.訪問(wèn)次數(shù)合計(jì) = sum('XX電腦自營(yíng)旗艦店'[訪問(wèn)次數(shù)])5.跳失次數(shù)合計(jì) = sum('XX電腦自營(yíng)旗艦店'[跳失次數(shù)])6.收藏人數(shù)合計(jì) = sum('XX電腦自

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2384_1593313827

流量轉(zhuǎn)化率重要指標(biāo)

流量轉(zhuǎn)化率重要指標(biāo)：訪客數(shù)（UV）：到達(dá)店鋪?lái)?yè)面的非重復(fù)用戶(hù)數(shù)收藏人數(shù)：到店訪客中收藏網(wǎng)頁(yè)的人數(shù)加入購(gòu)物車(chē)人數(shù)：到店訪客中有過(guò)加入購(gòu)物車(chē)行為的人數(shù)支付人數(shù)：到店訪客中完成訂單支付行為的人數(shù)收藏人數(shù)占比：收藏人數(shù) / 訪客數(shù)加入購(gòu)物車(chē)人數(shù)占比：加入購(gòu)物車(chē)人數(shù) / 訪客數(shù)支付人數(shù)占比：支付人數(shù) / 訪客數(shù)

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梁程晴

電商流量相關(guān)重要指標(biāo)

電商黃金公式：銷(xiāo)售額 = 流量 * 轉(zhuǎn)化率 * 客單價(jià)流量數(shù)量重要指標(biāo)：? 訪客數(shù)（UV）：到達(dá)店鋪?lái)?yè)面的非重復(fù)用戶(hù)數(shù)? 瀏覽量（PV）：店鋪內(nèi)瀏覽和查看頁(yè)面的累加次數(shù)? 訪問(wèn)次數(shù)（Visits）：一個(gè)會(huì)話(huà)內(nèi)被用戶(hù)連續(xù)訪問(wèn)的次數(shù) ? 新訪客數(shù)：新進(jìn)訪客數(shù)流量質(zhì)量重要指標(biāo)： ? 平均訪問(wèn)深度：瀏覽量 / 訪問(wèn)次數(shù) ? 跳失率：跳出次數(shù) / 訪問(wèn)次數(shù) ? 新訪客占比：新訪客數(shù) / 訪客數(shù)流量轉(zhuǎn)化

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cxm272965

Powerbi-時(shí)間

發(fā)現(xiàn)PowerBI的日期輸出比較有特色，Mark一下。

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hcy吃貓的魚(yú)

1.合并查詢(xún)是表之間橫向合并，追加查詢(xún)是縱向合并；2.表中可以用列表或者記錄來(lái)定義列名，并通過(guò)嵌套列表來(lái)定義數(shù)據(jù)；3.DAX表達(dá)式中表名用單引號(hào)(‘ ’)引用；4.switch函數(shù)可以將數(shù)值描述替換為文字描述；5.添加自定義列后要注意需不需要更改字段類(lèi)型；6.兩張表之間不能重復(fù)引用（合并查詢(xún)），例如b表合并查詢(xún)連接了a表，那么a表不能通過(guò)合并查詢(xún)連接b表引用其中的字段；7.當(dāng)維度是逐漸的時(shí)候可以在

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于家崎

數(shù)據(jù)分析PowerBI（716）

餐飲案例指標(biāo)分析注意：各個(gè)指標(biāo)的匯總要在PQ中完成，原因如在PP中做會(huì)出現(xiàn)一表出度量的情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)而匯總不準(zhǔn)確。注意PP中三個(gè)表的關(guān)聯(lián)方式。

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張敏玉

Power BI 電商案例可視化看板

電商案例：活用客戶(hù)價(jià)值模型公式：流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)背景：刺激客戶(hù)需求，提升貢獻(xiàn)價(jià)值，根據(jù)用戶(hù)行為分析。問(wèn)題：短時(shí)間獲得最大收益，如何選擇客戶(hù)群進(jìn)行廣告營(yíng)銷(xiāo)最可能實(shí)現(xiàn)？用戶(hù)群規(guī)模大，金額大越往左上，貢獻(xiàn)度越高分析每一個(gè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣和購(gòu)買(mǎi)傾向【可視化看板】注意:1、檢查數(shù)據(jù)類(lèi)型2、小時(shí)信息提?。骸咎砑恿小俊?【時(shí)間】3、為orderinfo表補(bǔ)充區(qū)域名稱(chēng)信息4、orderdetail表求產(chǎn)

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張敏玉

PowerQuery中的M函數(shù)

在PQ中用的函數(shù)稱(chēng)之為M函數(shù)01 | 為什么要學(xué)習(xí)M函數(shù)有些復(fù)雜的操作必須借助M函數(shù)M函數(shù)更加靈活，簡(jiǎn)潔高效02 | M函數(shù)基本規(guī)范M函數(shù)對(duì)大小寫(xiě)敏感，每一個(gè)字母必須按函數(shù)規(guī)范書(shū)寫(xiě)，第一個(gè)字母都是大寫(xiě)表被稱(chēng)為T(mén)able，每行的內(nèi)容是一個(gè)Record，每列的內(nèi)容是一個(gè)List行標(biāo)用大括號(hào){ }，比如取第一行的內(nèi)容：=表{0} //PQ的第一行從0開(kāi)始列標(biāo)用中括號(hào)[ ]，比如取自定義列的內(nèi)容：=表[自

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趙娜0418

如何在 Power BI Desktop 中收集跟蹤？

如何在 Power BI Desktop 中收集跟蹤若要在 Power BI Desktop 中收集跟蹤，請(qǐng)按照下列步驟操作：從左窗格的選項(xiàng)中，通過(guò)轉(zhuǎn)到“文件”>“選項(xiàng)和設(shè)置”>“選項(xiàng)”，然后選擇“診斷”來(lái)啟用 Power BI Desktop 中的跟蹤。在顯示的窗格中，勾選“啟用跟蹤”旁的復(fù)選框，如下圖所示。可能需要重新啟動(dòng) Power BI Desktop。然后按照再現(xiàn)錯(cuò)誤的步驟。當(dāng)發(fā)生

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2384_1593313827

流量相關(guān)重要指標(biāo)

電商黃金公式：銷(xiāo)售額 = 流量 * 轉(zhuǎn)化率 * 客單價(jià) 流量數(shù)量重要指標(biāo)：訪客數(shù)（UV）：到達(dá)店鋪?lái)?yè)面的非重復(fù)用戶(hù)數(shù)瀏覽量（PV）：店鋪內(nèi)瀏覽和查看頁(yè)面的累加次數(shù)訪問(wèn)次數(shù)（Visits）：一個(gè)會(huì)話(huà)內(nèi)被用戶(hù)連續(xù)訪問(wèn)的次數(shù)新訪客數(shù)：新進(jìn)訪客數(shù)流量質(zhì)量重要指標(biāo)：平均訪問(wèn)深度：瀏覽量 / 訪問(wèn)次數(shù)跳失率：跳出次數(shù) / 訪問(wèn)次數(shù)新訪客占比：新訪客數(shù) / 訪客數(shù)

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