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[数据可视化] 爆肝收藏的数据分析模板汇总,可直接替换数据,真香!

智分析 发表于 2021-9-27 22:22
发表于 2021-9-27 22:22:21
  对于数据分析人员而言,要掌握的知识非常多,如果你只会用Excel做一些简单的透视、汇总之类的基本工作,说明你距离数据分析师的差距还非常大。真正能体现一个数据分析师水平的地方,那就是懂得利用科学的分析方法,去做出合理的决策。

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分析思路怎么来?
  分析思路不是凭空就能想出来的,必须深入业务中才能了解问题的全貌,得出正确的结论,并形成自己的分析思路。除了要拓展自己的分析思路之外,学习前人总结的分析方法也很重要,例如常见的RFM分析、复购分析、购物篮分析等分析方法都是前人经过无数次验证后得出的成果,毫无疑问是非常宝贵的经验,我们应该多去学习了解。

数据分析模板分享
  由于很多数据分析方法涉及的算法比较复杂,而且很多小伙伴并非是专业学习计算机出身,对于一些常见的数据分析方法的理解以及操作会有点困难,小编今天特意准备了几十个数据模板供大家学习使用。这些数据模板均由smartbi智分析这个工具制作而成,涵盖了各行各业,无需任何代码基础,只要替换数据便可以为自己所用,非常方便。

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1、客户分析
  RFM分析:通过三个关键指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

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2、对比分析
  通过快速计算菜单,方便的计算同比、环比。

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3、钻取分析
  创建维度层次,可以实现逐级钻取的效果。

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  钻取后的效果:

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4、产品分析
  ABC分析:按照产品累计销售额占比划分产品类别,80%以内的为A类,80%-90%的为B类,90%-100%的为C类

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  波士顿矩阵分析:Y轴为销售额增长率,X轴为利润,销售额作为Z轴-气泡大小。将产品划分为4个象限。

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  购物篮分析:通过研究用户消费数据,将不同商品之间进行关联,并挖掘二者之间联系的分析方法。

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5、留存分析
  留存率:同期群指每个月的新增客户,查看他们在后继月份的复购情况,时间越长二次复购的客户越多。

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  复购用户:在当月购买两次的用户。回购用户:上月购买了,本月还购买的用户。

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6、预测分析
  使用机器学习的预测算法,利用过去4年的数据,预测未来1年的销售额

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  PS:关于文中提到的数据源以及模型资料,大家可以点关注之后私信我进行获取

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