数据分析-菜鸟也能做
30天精学Excel——从菜鸟到数据分析高手
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2.4 数据的清除技巧
2.4 数据的清除技 巧
2.4.1 彻底清除单元格数据及格 式 2.4.2 数据的转置 2.4.3 数据的选择性粘贴
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2.5 快速输入时间和日期
2.5 快速输入时间 和日期
2.5.1 使用快捷键输入时间和日 期 2.5.2 认识时间和日期数值格式 2.5.3 使用函数输入时间和日期
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3.2 带你了解Excel的科学计 数法显示模式
3.2 带你了解Excel的科学计数法显示 模式
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25 3.3 数据分列
3.3 数据分列
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3.4 数据分列案例1：将文本 数据变为日期数据
3.4 数据分列案例1：将文本数据变为日期数据
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3.5 数据分列案例2：提取特 定符号前的数据
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4.2 利用替换、分列、填充功 能综合整理财务数据
4.2 利用替换、分列、填充功 能综合整理财务数据
4.2.1 使用替换功能 4.2.2 使用分列功能 4.2.3 使用填充功能
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第5章 数据的安全保护与多表 数据快速汇总
第5章 数据的安全保护与多表数据快 速汇总
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3.5 数据分列案例2：提取特定符号前的数据
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3.6 数据分列案例3：分列并 将数据变为文本格式
3.6 数据分列案例3：分列并将数据变为文本格 式
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3.7 数据分列案例4：ERP导 出数据无法定位空值
3.7 数据分列案例4：ERP导出数据无法定位空 值
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菜鸟物流运营中大数据应用的主要内容
菜鸟物流运营中大数据应用的主要内
容
1. 数据分析和预测：菜鸟物流通过收集和分析大量的物流数据，包括订单数据、运输数据、仓储数据等，来预测物流需求和趋势。
这些预测可以帮助菜鸟物流优化其物流网络和资源配置，提高物流效率和客户满意度。
2. 智能路由和调度：菜鸟物流利用大数据技术来优化物流路由和调度，以降低物流成本和提高物流效率。
通过分析运输数据和路况信息，菜鸟物流可以选择最佳的运输路线和运输方式，从而提高运输效率和降低运输成本。
3. 仓储管理和优化：菜鸟物流利用大数据技术来优化其仓储管理和布局。
通过分析订单数据和库存数据，菜鸟物流可以预测库存需求和优化仓储布局，从而提高仓储效率和降低仓储成本。
4. 物流服务质量监控：菜鸟物流利用大数据技术来监控其物流服务质量，以提高客户满意度。
通过分析客户反馈和投诉数据，菜鸟物流可以及时发现物流服务中的问题，并采取相应的措施来改进物流服务质量。
5. 供应链金融服务：菜鸟物流利用大数据技术来提供供应链金融服务，以帮助供应商和买家解决资金问题。
通过分析供应链数据和信用数据，菜鸟物流可以为供应商和买家提供融资服务，从而提高供应链的效率和稳定性。
总之，菜鸟物流运营中大数据应用的主要内容包括数据分析和预测、智能路由和调度、仓储管理和优化、物流服务质量监控以及供应链金融服务等方面。
这些应用可以帮助菜鸟物流提高物流效率、降低物流成本、提高客户满意度，从而实现更好的物流服务。
大数据打造互联网物流菜鸟物流大数据应用分析
传统物流面临的问题与挑战/ C2B模式下的全供应链协同机制尚未形成
电子商务改发的丌仅是商家和消费者 之间的流通体系，也改发了制造业。 消费方式的发化正在造成生产方式的 发化，工业经济时代，大工厂、大零 售生产规模化，同质化的产品，由垄 断信息的中间商驱劢；信息经济时代， 信息链的打通使制造业可以直接获叏 消费者信息，个性化制造成为可能， 中间商服务化，生产制造由消费者驱 劢。近年来，C2B模式，淘工厂等一 系列新事物的出现表明，未来的商业 流通体系丌仅是从电商到消费者，它 将涉及到产业布局，引収全供应链的 整体发化，如果电商、物流、制造业 之间丌能形成有敁的协同机制，转型 期间的阵痛必将升级。
传统物流面临的问题与挑战/物流信息化水平低造成物流成本高
我国社会物流成本偏高，根据物流采贩联合会统计，2013年，中国社会物 流总费用占GDP比值为18%，进高亍美国8%的占比。物流信息化程度偏低是导 致物流成本偏高的主要原因，尤其是整个物流行业非常分散，物流企业数据量超 过8000家，大量的小型企业物流信息化水平较低，无法满足应对电子商务需求 的与业化物流服务的需求。电子商务虽然使商业信息和资釐流劢打破了空间限制， 刺激了消费，但商品交易的地理空间距离仍然存在，现代物流业成为电子商务的 支撑服务业，然而物流成本高，敁率低，已经成为抑制消费的重要因素之一。
使用电子面单一般由快递公司向菜鸟预収物流单号，在快递公司预収的物 流单号范围内，快递公司授权菜鸟向开通此项服务幵通过“物流宝”系统向菜 鸟申请物流单号的卖家下収物流单号，当卖家产生销售订单幵产生物流需求时， 卖家可在绑定物流面单号后，生成物流面单信息，幵通过热敂纸打印输出纸质 物流面单。不目前传统的纸质面单相比，电子面单没有复写联，只有上下联， 在敁率、成本、安全性方面更有优势。根据菜鸟网络对物流订单収货时敁监测 分析，使用电子面单的商家，在収货速度上较过去能提升30%以上。
大数据打造互联网 物流--菜鸟物流大数据应用分析
大数据打造互联网物流--菜鸟物流大数据应用分析大数据打造互联网物流--菜鸟物流大数据应用分析1.引言本文对菜鸟物流的大数据应用进行了分析。
菜鸟物流作为中国领先的物流平台，拥有庞大的数据资源，通过充分利用这些数据，可以提高物流效率、优化运营模式、提供更好的用户体验等方面取得突破性的进展。
本文将重点介绍菜鸟物流的大数据应用情况，探讨其在互联网物流行业中的重要性和价值。
2.菜鸟物流的大数据应用现状2.1 数据收集与存储菜鸟物流通过多种方式收集数据，包括订单数据、运输数据、仓储数据、用户数据等。
这些数据以结构化和非结构化的形式存储在云平台上，以便后续的数据分析和挖掘。
2.2 数据分析与挖掘菜鸟物流借助大数据分析平台对收集到的数据进行深度分析和挖掘。
基于这些分析结果，菜鸟物流能够了解物流运营的状况，发现问题和优化的机会，并做出相应的决策。
2.3 数据驱动的运营优化菜鸟物流利用大数据分析结果，进行运营优化。
比如，根据数据分析结果，优化配送路线、提升仓储效率、降低成本等。
这些优化措施能够帮助菜鸟物流提高物流效率，提供更好的服务，提升用户体验。
3.菜鸟物流大数据应用的核心技术3.1 数据挖掘与机器学习技术菜鸟物流利用数据挖掘和机器学习技术，对庞大的数据进行深入分析，提取有价值的信息和知识。
这些技术能够帮助菜鸟物流发现隐藏在数据中的规律和关联性，为运营决策提供有力支持。
3.2 实时数据处理与分析技术菜鸟物流面对大量的实时数据，需要及时对这些数据进行处理和分析，以获取实时的运营信息。
实时数据处理与分析技术能够帮助菜鸟物流快速响应市场变化，做出及时的调整和决策。
3.3 数据可视化技术菜鸟物流通过数据可视化技术，将大量的数据以图表、地图等形式呈现出来，便于用户理解和分析。
这样的可视化展示能够帮助菜鸟物流更直观地了解物流运营状况，及时发现问题和优化机会。
4.菜鸟物流大数据应用的优势与挑战4.1 优势菜鸟物流的大数据应用具有以下优势：- 数据资源丰富：菜鸟物流拥有大量的物流数据，可以为运营决策提供充足的依据。
三张表格走天下：菜鸟也会Excel数据分析(第2版)
妙招技法
C
职场感悟 Excel只 是工具
D
3 正确做好基础表
3.1.1 练好内功，天 下无敌
A
3.1.2 基础表的必备 条件
B
3.1.3 思路有了，问 题没了
C
3.1 基础表才是“王道”
3 正确做好基础表
3.2.1 “一表多 名”累不累
3.2.3 字段也有 “先来后到”
3.2.2 “画蛇添 足”的合计行
7.4.2 一步生成 汇总表
7.4.4 汇总完了 还能还原
7.4 做个简单汇总
7 Excel数据分析的好帮手
01
1.一键排序 小技巧
02
2.根据数值 区间进行筛
选
03
3.只复制汇 总项数据
04
4.按颜色筛 选数据
05
5.筛选结果 也能放在其 他工作表中
妙招技法
PART ONE
08 8 突 破 表 格 ， 用 图 表 “ 说 话 ”
9 图表虽形象，但 还要专业
9.2 制作高级图表
9.2.1 将精美小 图应用到图表
9.2.2 制作 甘特图
9.2.3 制作金 字塔分布图
9 图表虽形象，但还要专业
壹
9.3.1 图表类型越简 单越好
ห้องสมุดไป่ตู้
9.3.2 用好双轴复合
贰 图表
9.3.3 处理过长的分
叁 类标签
肆
9.3.4 形成自己的图 表风格
7.2 红豆黑豆
挑出来
01
7.1 让数据重
新“站”个队
7.1.1 单一排序最简单 7.1.3 编个序列排排看
7.1.2 加个条件一样排
7.1.4 数据也能倒着排（辅 助列）
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记5.1数据分析方法-1对比2分组3结构4平均分析法
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)5.1数据分析方法数据分析作用与对应的分析方法数据分析作用 基本方法 数据分析方法现状分析 对比 对比分析平均分析综合评价分析 ……原因分析 细分 分组分析结构分析交叉分析杜邦分析漏斗图分析 矩阵关联分析 聚类分析 ……预测分析 预测 回归分析 时间分析 决策树 神经网络 ……一、定义• 对比分析法 – 将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律。
• 对比分析法的特点：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是对少。
二、分类分为静态比较和动态比较★ 静态比较 – 在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较，简称横比。
★ 动态比较 – 在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。
三、实践运用1. 与目标对比实际完成值与目标进行对比，属于横比。
例如将公司目前的业绩与全年的业绩目标进行对比，看是否完成目标。
2. 不同时期对比选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。
例如将公司目前的业绩与自身的去年同期及上个月完成情况进行对比。
• 同比 - 与去年同期对比。
• 环比 - 与上个月完成情况对比。
3. 同级部门、单位、地区对比与同级部门、单位、地区对比属于横比。
4. 行业内对比与行业中的标杆企业、竞争对手或行业的平均水平进行对比，属于横比。
5. 活动效果对比对某项营销活动开展前后进行对比，属于纵比。
对活动的开展状况进行分组对比，属于横比。
四、注意事项1. 指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准取衡量。
2. 对比的对象要有可比性。
3. 对比的指标类型必须一致。
• 分组分析法 – 根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
excel职场手册260招菜鸟变达人
文章标题：掌握Excel，轻松应对职场挑战在职场中，Excel作为一款强大的办公软件，对于员工的工作效率和能力提升具有重要意义。
尤其是对于刚入职的菜鸟来说，熟练运用Excel 的技巧不仅可以提高工作效率，还能够展现个人能力和专业素养。
本文将从简单到深入，为您提供260招菜鸟变达人的Excel职场手册。
1. 掌握基础技巧要成为Excel达人，必须熟练掌握基础技巧。
熟练使用公式、函数、筛选、排序等基本操作，并能简单制作图表和数据分析。
2. 灵活运用常用函数在日常工作中，Excel常用函数是必不可少的。
在表格中大量的数据运算和处理中，菜鸟需要掌握SUM、AVERAGE、VLOOKUP等常用函数，并能够熟练运用。
3. 提高数据分析能力Excel不仅可以做简单的数据处理，更可以进行复杂的数据分析。
通过PivotTable、PivotChart等高级功能，可以对大量数据进行深入分析，为企业的决策提供有效依据。
4. 学会使用宏宏是Excel中非常有用的功能，可以根据预先设定的规则自动执行一系列操作，极大地提高了工作效率。
菜鸟在工作中应学会简单的宏编写，以减轻重复性工作的负担。
5. 数据可视化除了简单的图表制作外，菜鸟还应学会使用数据透视表、条件格式化等功能，将数据呈现得更加直观，更有说服力。
……总结回顾：通过本文的260招Excel职场手册的学习，菜鸟已经完成了从基础技巧到高级功能的全面学习，能够熟练应对不同的工作挑战。
Excel不仅是一款办公软件，更是提高工作效率和个人能力的得力助手。
菜鸟在职场中，将更加游刃有余，展现出不俗的工作能力。
个人观点：在我的职业生涯中，我深切感受到Excel技能的重要性。
通过不断学习和实践，我可以熟练地处理各种复杂的数据问题，并且在团队中展现出色的数据分析能力。
Excel职场手册的学习，使我对Excel有了更深入的理解，也让我在职场中拥有了更多的竞争力。
文章结束以上是我为您撰写的关于Excel职场手册260招菜鸟变达人的文章，希望对您有所帮助。
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记4.2数据清洗-2.缺失数据的处理
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)
4.2.2缺失数据的处理
缺失值：数据集合中的某个或某些属性的值是不完全的。
在数据表里，缺失值最常见的表现形式就是空值或错误标示符。
利用定位功能查找空白单元格
“开始”→“编辑：查找和选择”→“定位条件”(Ctrl+G)→选中“空值”→“确定”
则所有空白单元格被一次性选中。
一、处理缺失值的四种方法
1. 用一个样本统计量的值代替缺失值。
最典型的做法就是用该变量的样本平均值代替缺失值。
2. 用一个统计模型计算出来的值代替缺失值。
常使用的模型有回归模型、判别模型等，不过这得用专业数据分析软件才行。
3. 将有缺失值的纪录删除，不过可能会导致样本量的减少。
4. 将有缺失值的纪录保留，仅在相应的分析中做必要的排出。
当调查的样本量比较大，缺失值的数量又不是很多，而且变量之间也不存在高度相关的情况下，采用这种方式处理缺失值比较可行。
二、用“Ctrl+Enter”键在不连续的区域一次输入同一个数据或公式
选择一个单元格或区域→按住“Ctrl”键不放，再选择其它单元格或区域，直到选中所有要输入数据的区域才松开“Ctrl”键→输入数据或公式→“Ctrl+Enter”键
三、用“查找”(Ctrl+F)和“替换”(Ctrl+H)功能
例：将“#DIV/0”替换为“0”
选中所要的数据区域→“开始”→“编辑：查找和选择”→“替换”→在“查找内容”中输入“#DIV/0”，在“替换为”中输入“0”→“替换”。
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记4.2数据清洗-1.找出重复数据-1函数法(COUNTIF函数)
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)
4.2.1重复数据的处理
例：对“编号”中的重复数据进行处理
找出重复数据 - 函数法(COUNTIF 函数)
Step01. 选中B2单元格，输入公式：=COUNTIF(A:A,A2)
（计算整个A 列中，A2单元格中的值出现的次数）
然后将公式复制到B3: B11单元格(或按住右下角的小十字向下拖动到B11单元格)
Step02. 选中C2单元格，输入公式：=COUNTIF(A$2:A2,A2)
（计算从A 列2行(固定)单元格开始到A 列2行单元格中，A2单元格中的值出现的次数） 其中：$表示绝对引用。
然后将公式复制到C3: C11单元格(或按住右下角的小十字向下拖动到C11单元格)
另：若要显示公式，则在原公式的前面加一个’即可，如：'=COUNTIF(A$2:A8,A8)
B 列中的结果代表每个编号出现的次数，所以B 列中大于1的单元格所对应的编号即为重复的编号。
C 列中的结果代表每个编号出现了第几次，所以C 列中等于1的单元格所对应的编号即为第一次出现的编号，将它们筛选出即为所要的最终结果。
菜鸟分析报告
菜鸟分析报告1. 背景介绍在现代社会，信息量不断增加，技术日新月异，人们对于数据分析的需求也变得越来越迫切。
然而，对于很多人而言，数据分析仍然是一个陌生的领域。
本文将以一个菜鸟的视角，对数据分析进行初步的探索和分析。
2. 分析目标在进行数据分析之前，我们首先需要明确分析的目标。
本文的分析目标是通过对某个电商网站的用户行为数据进行分析，来了解用户的使用习惯和消费行为，并为电商网站的运营提供参考意见。
3. 数据收集为了进行数据分析，我们首先需要收集相应的数据。
在本文中，我们选择了一份包含了用户登录、浏览、购买等行为的电商网站数据集。
该数据集包含了一定时间范围内的用户行为数据，包括用户ID、时间戳、行为类型等字段。
4. 数据清洗与预处理对于原始数据，我们通常需要进行数据清洗和预处理，以便更好地进行后续的分析。
在本文中，我们对数据进行了以下处理：•删除缺失值：删除了数据中存在缺失值的记录。
•数据转换：将时间戳字段转换为可读的日期格式。
•数据筛选：根据需要，筛选出指定时间范围内的数据。
5. 进行数据分析在进行数据分析之前，我们首先需要明确需要回答的问题。
在本文中，我们关注以下几个问题：1.用户活跃度分析：通过统计用户的登录次数，了解用户的活跃度情况。
2.用户行为分析：分析用户的浏览、加购、购买等行为类型的分布情况。
3.用户购买行为分析：分析用户的购买行为，包括购买次数、购买金额等指标。
4.用户留存分析：分析用户的留存情况，了解用户的忠诚度。
为了回答这些问题，我们使用了常见的数据分析方法，包括数据可视化、统计分析等。
6. 结果与讨论通过对数据的分析，我们得到了以下一些主要结果：1.用户活跃度：用户的活跃度整体较高，大部分用户每天都有登录行为，显示了用户对该电商网站的关注度较高。
2.用户行为分析：用户的浏览行为最为常见，购买行为较少，加购行为居中。
这可能意味着用户更多地使用该电商网站来获取信息而非购买商品。
3.用户购买行为分析：购买次数在整体上呈现正态分布，大部分用户购买数量较少；购买金额也呈现类似的分布趋势。
数据库菜鸟教程
数据库菜鸟教程数据库菜鸟教程是一份非常受欢迎的学习数据库的教程。
在这份教程中，你将可以学习到关于数据库的基本概念、原理以及应用。
无论是初学者还是有经验的开发人员，都可以从中获得一些有用的知识。
在此教程中，我们将从数据库的定义开始。
数据库是一个用于存储和管理数据的系统。
它可以帮助我们组织和检索数据，使得我们能够更加高效地使用数据。
数据库通常由表格组成，每个表格包含不同的字段。
通过使用这些表格和字段，我们可以创建结构化的数据，以满足我们的需求。
在学习数据库之前，我们首先需要了解一些基本概念。
首先是实体，它代表着现实世界中的一个对象或概念。
实体可以用表格的形式表示，每个实体对应一个表格。
表格由多个字段组成，每个字段代表了实体的一个属性。
表格中的每一行表示一个具体的实体实例，每一列则表示一个属性值。
数据库中的数据是以记录的形式存储的。
每条记录代表了一个实体实例的信息，它由一组字段值组成。
通过使用SQL语言，我们可以对数据库进行各种操作，比如插入新的记录、更新已有的记录、删除记录以及查询记录等。
除了上述基本操作外，数据库还具有一些高级特性。
例如，我们可以定义表格之间的关系，以便进行复杂的查询和分析。
这样可以帮助我们更好地理解和利用数据库中的数据。
此外，数据库还支持事务处理，确保在多个操作同时进行时数据的一致性。
在学习过程中，你将使用到一些常见的数据库管理系统，如MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等。
每个数据库管理系统都有自己的特点和语法，但它们之间的原理和基本概念是相似的。
通过学习这份数据库菜鸟教程，你将能够掌握数据库的基本概念和应用。
无论你是想成为一名数据库管理员、数据分析师还是开发人员，数据库知识都是很有用的。
希望本教程对你有所帮助，祝你在学习数据库的过程中取得成功！。
数据分析那些事(菜鸟入门必看)
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。
----------------------------------------我不是完美的分割线---------------------------------------Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
另外可以再看下：数据分析师的基本素质：/s/blog_49f78a4b0102dt95.html菜鸟与数据分析师的区别：/s/blog_49f78a4b0102droj.html《数据分析技能提升十大建议》网页版：/hg5VTHPPT下载版：/1240959563/l4EWKdaxB数据分析学习网址大全（强烈推荐）/SPGMeAQ2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记4.3数据加工-1.数据抽取-2字段合并
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)4.3数据加工4.3.1数据抽取数据抽取：保留原数据表中某些字段的部分信息，组合成一个新字段。
① 截取某一字段的部分信息 – 字段分列；② 将某几个字段合并成为一个新字段 – 字段合并；③ 将原数据表没有但其它数据表中有的字段，有效地匹配过来 – 字段匹配。
二、字段合并字段合并：将文字和数字合并成一个单元格。
利用CONCATENATE函数和“&”(逻辑与)运算符。
数值格式字符（#, 0, %, E, e, 逗点和句点）(0) 数字占位符。
显示一位数字或是零。
如果表达式在格式字符串中 0 的位置上有一位数字存在，那么就显示出来；否则，就以零显示。
如果数值的位数少于格式表达式中零的位数（无论是小数点的左方或右方），那么就把前面或后面的零补足。
如果数值的小数点右方位数多于格式表达式中小数点右面零的位数，那么就四舍五入到有零的位数的最后一位。
如果数值的小数点左方位数多于格式表达式中小数点左面零的位数，那么多出的部分都要不加修饰地显示出来。
(#) 数字占位符。
显示一位数字或什么都不显示。
如果表达式在格式字符串中“#”的位置上有数字存在，那么就显示出来；否则，该位置就什么都不显示。
此符号的工作原理和“0”数字占位符大致相同，不同之处只有在当表达式中数值的位数少于“#”的位数（无论是小数点左方或右方）时，不会把前面或后面的零显示出来。
(.) 小数点占位符。
在一些国别是用逗号来当小数点的。
小数点占位符用来决定在小数点左右可显示多少位数。
如果格式表达式在此符号左边只有正负号，那么小于 1 的数字将以小数点为开头。
如想在小数前有“0”的话，那么请在小数点占位符前加上“0”这个数字占位符。
小数点占位符的实际字符在格式输出时要看系统的数字格式而定。
(%) 百分比符号占位符。
表达式乘以 100。
而百分比字符 (%) 会插入到格式字符串中出现的位置上。
(,) 千分位符号占位符。
在一些国别，是用句点来当千位符号。
菜鸟学习数据分析教程
第二章、结构为王—思路方法
（2）逻辑树分析法（业务问题专题分析）
逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干，然后考虑这个问题和哪些问题有关。每想到一点，就给这 个问题所在的树干加一个树枝，并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题树、演绎树或分解树。
逻辑树适用遵循 的原则
要素化：把相同问题归纳总结成要素 框架化：将各个要素组成框架，遵守 不重不漏的原则 关联化：框架内的各元素保持必要的相互关系，简单不孤立
----数据透视表（演示，见视频）
三、数据搜集导入
(1)文本导入：满意度调查（演示）
第三章、数据搜集导入
（2）网络：股票数据（演示）
（3）调查数据：满意度调查问卷表设计(演示)
第四章、数据处理
6.呈现
制表画图
5.分析
方法工具
1.分析
那些事儿
成长之路
4.处理
清洗加工
2.方法
结构2.方法
结构为王
3.数据
搜集导入
一、数据类型（设置单元格格式）
第三章、数据收集导入
二、数据表类型（一维表和二维表）
一维表特征：一条记录就看到完整的信息；一边有字段指标。
二维表特征：需要纵横两个纬度看，才能得到完整的信息；两边有字段指标。 （1）二维表变一维表？
-----数据透视向导（演示，见视频） （2）一维表变二维表？
6.呈现
制表画图
5.分析
方法工具
1.分析
那些事儿
成长之路
4.处理
清洗加工
2.方法
结构为王
3.数据
搜集导入
第二章、结构为王—思路方法
一、数据分析的方法论是什么？ （1）数据分析的方法论？ 简述：论述分析的思路，指导数据分析者进行一次完整的数据分析。 例如：我应该从哪几个方面展开分析？各方面包含什么内容和指标？ （2）数据分析方法论与数据分析方法的区别？ 举例说明：一个是整体思路（类似宏观作战方案）；一个是工具性解决办法（类似刺刀、冲锋枪、坦克、轰 炸机等）。 二、常用的方法论？
菜鸟数据解析
逻辑树 将问题分层罗列，逐步向下展开
用户使用 行为
认知→熟悉→试用→使用→忠诚
5W2H
Why, What, Who, When, Where How, How much
业务问题专题分析 用户行为研究 用途广泛
数据分析简单方法
方法
说明
对比分析法
与目标对比；不同时期对比；同级部门、单位、地区对比； 行业内对比；活动效果对比
√ MD：为start-date，end-date日期中天数的差，忽略日期中的月和年 √ YM：为start-date，end-date日期中月数的差，忽略日期中的日和年 √ YD：为start-date，end-date日期中天数的差，忽略日期中的年
入职日期 现在日期
2000-10-1 2011-11-7
分组分析法 分组的目的在于便于对比，分组法必须与对比法结合起来
结构分析法 某部分数值占总体的比率，如市场占有率
平均分析法 算数平均、调和平均、几何平均、众数与中位数
交叉分析法 常见的二维交叉表
数据分析综合方法
• 综合评价分析法
1、确定评价的指标 2、对指标数据进行标准化处 理 3、确定各指标权重
4、汇总计算出综合评价分值
重复数据处理 1、使用COUNTIF函数 重复次数COUNTIF(A:A,A2) 第几次出现COUNTIF(A$2:A2,A2)
2、用菜单操作来筛选 “数据”→“排序与筛选”→ 高级
3、使用条件格式 “开始”→“条件格式”→“突出显示单元格规格”→“重复值”
数据错误识别
错误符号
错误原因
#DIV/0! 除数为0
工龄（年） 4年 工龄（年月） 4年1月
=DATEIF(B1,B2,“Y”)&“年” =DATEIF(B1,B2,“Y”)&“年”&DATEIF(B1,B2,“YM”)&“月”)
菜鸟物流分析报告
菜鸟物流分析报告一、背景介绍菜鸟物流是阿里巴巴集团旗下的物流服务平台，成立于2008年，致力于为电商行业提供高效、便捷的物流解决方案。
菜鸟物流凭借强大的数据分析能力和技术支持，迅速崛起为中国物流行业的领军企业。
二、物流网络分析菜鸟物流拥有庞大而复杂的物流网络，覆盖了全国范围内的仓储和配送中心。
为了更好地理解菜鸟物流的物流网络，我们可以按照如下步骤进行分析：1. 数据收集首先，我们需要收集菜鸟物流的物流网络数据，包括仓储和配送中心的位置、运营能力等信息。
可以通过与菜鸟物流合作或者通过公开渠道获取这些数据。
2. 数据清洗和预处理在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。
这一步骤主要包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
3. 数据可视化清洗和预处理完成后，我们可以利用数据可视化工具（如Tableau）将物流网络数据以地图的形式展示出来。
通过地图，我们可以清晰地看到菜鸟物流的仓储和配送中心分布情况，以及各个中心之间的关系。
4. 网络拓扑分析在可视化的基础上，我们可以进行物流网络的拓扑分析。
通过分析仓储和配送中心的连接情况、运营能力等指标，可以评估菜鸟物流的物流网络的稳定性和效率。
5. 优化建议基于对物流网络的分析，我们可以提出一些优化建议，以帮助菜鸟物流进一步提升物流网络的效率和服务质量。
例如，可以通过合理调整仓储和配送中心的位置，优化物流路径，减少运输成本和时间。
三、运输数据分析除了物流网络分析，我们还可以对菜鸟物流的运输数据进行分析，以了解物流运输的情况和趋势。
1. 运输量分析首先，我们可以分析菜鸟物流的运输量。
通过统计不同时间段的运输订单数量，可以了解菜鸟物流的运输业务的发展情况和季节性变化。
2. 运输时效分析除了运输量，我们还可以分析菜鸟物流的运输时效。
通过统计订单的运输时间，可以评估菜鸟物流的运输速度和效率，以及是否能够满足客户的时效要求。
3. 异常情况分析菜鸟物流的运输过程中难免会发生一些异常情况，如延误、丢失等。
菜鸟学SPSS数据分析
3.9.1化学成绩分析：简单数据汇总 3.9.2化学成绩分析：多重数据汇总
3.10.1课程成绩分析：生成新变量 3.10.2 “如果”按钮
3.11.1满意度分析：统计个案中值 3.11.2拓展知识
3.12.1信用评分分析：重新编码为不同变量 3.12.2职工奖金分析：重新编码为相同的变量
3.13.1什么是可视分箱 3.13.2北京月度价格分析：可视分箱分组
5.7.1简单散点图 5.7.2矩阵散点图 5.7.3重叠散点图 5.7.4三维散点图
6.1描述统计与变量 分布形态
6.2频率分析
6.3描述统计 6.4探索性分析
6.1.1集中趋势 6.1.2离散趋势 6.1.3分布形态
6.2.1分类变量的频率分析 6.2.2连续变量的频率分析
6.3.1描述统计概述 6.3.2考生信息分析：描述统计
8.3.1概述 8.3.2检测血磷值分析：成对样本t检验
9.1非参数检验综述 9.2游程检验
9.3单样本K-S检验 9.4二项分布检验
9.5两个独立 1
样本的非参数 检验
9.6多个独立 2
样本的非参数 检验
3 9.7两个相关
样本的非参数 检验
4 9.8多个相关
样本的非参数 检验
5 9.9非参数检
11.3.1分析思路 11.3.2假设检验 11.3.3阅读速度影响因素分析：两因素完全随机方差分析
11.4.1两因素重复测量方差分析概述 11.4.2命题反应分析：两因素重复测量方差分析
11.5.1分析思路 11.5.2身高和体重数据分析：单因素多元方差分析
11.6.1两因素多元方差分析概述 11.6.2大学生支出情况分析：两因素多元方差分析
9.7.1概述 9.7.2患者血磷值差异分析：Wilcoxon符号秩检验及符号检验
菜鸟绩效分析报告
菜鸟绩效分析报告引言本报告旨在对菜鸟绩效进行分析和评估，以便帮助菜鸟团队了解当前的绩效状况，并提出改进建议。
本报告将从绩效目标、绩效指标、数据分析和改进建议等方面进行分析。
绩效目标菜鸟公司的绩效目标是通过提高效率和质量来实现业务增长和服务卓越。
具体的绩效目标包括： - 减少订单处理时间，提高物流效率 - 提高准时交付率，增强客户满意度 - 降低运输损耗，控制成本 - 加强团队协作，提高工作效率绩效指标为了度量和监测菜鸟绩效，以下是几个重要的绩效指标： 1. 订单处理时间：衡量订单从接收到完成处理所需的时间。
较短的订单处理时间表示物流效率高。
2. 准时交付率：衡量订单按照承诺的时间交付的比率。
高准时交付率表示良好的物流服务质量。
3. 运输损耗率：衡量货物在物流过程中损坏或丢失数量的比率。
低运输损耗率表示物流操作的准确性和可靠性。
4. 团队协作评分：通过员工问卷调查或上级评估，评估团队协作能力。
高评分表示团队协作效果好。
5. 工作效率：衡量员工在单位时间内完成的工作量。
高工作效率能帮助提高整体绩效。
数据分析通过对菜鸟的绩效数据进行分析，以下是对各个绩效指标的评估：订单处理时间根据历史数据分析，订单处理时间在过去几个季度中有明显改进。
平均订单处理时间从去年的10小时减少到目前的6小时。
这一改进可以归因于自动化流程和技术投资的提高。
然而，仍有一些订单的处理时间超过了目标时间，可能是由于系统故障或高峰期订单量过大所致。
准时交付率准时交付率在过去的一年中保持稳定，维持在95%左右。
这表明菜鸟的物流服务质量相对较高，但仍有一部分订单延迟交付。
进一步的分析显示，延迟交付的主要原因是供应链上的拖延和配送过程中的交通问题。
菜鸟团队可以与供应商合作并优化配送路线，以提高准时交付率。
运输损耗率运输损耗率在过去一年中保持在3%左右，表明菜鸟的货物损失在合理控制范围内。
然而，仍有一些运输损耗是可避免的，如包装不合理或不当处理。
菜鸟运营服务方案
菜鸟运营服务方案一、菜鸟网络运营服务方案菜鸟网络运营服务以满足用户需求为前提，根据客户的实际需求设计定制化的解决方案，服务内容包括但不限于如下几个方面：1. 仓储管理服务：菜鸟网络依托自身先进的仓储设备和技术优势，为客户提供仓储管理服务。
借助先进的仓储管理系统，快速高效地处理客户的货物，并实现全程可视化管理，从而降低仓储成本，提升服务水平。
2. 物流配送服务：菜鸟网络依托大型物流网络，为客户提供覆盖全国的物流配送服务。
借助先进的配送技术和稳定的配送网络，确保货物在短时间内到达目的地，提高客户的物流效率。
3. 订单管理服务：菜鸟网络通过先进的订单管理系统，能够为客户提供便捷的订单管理服务。
客户可以根据自身需求定制订单管理流程，实现订单的自动处理和管理，提高订单处理效率，降低运营成本。
4. 数据分析服务：菜鸟网络通过先进的数据分析技术，为客户提供专业的数据分析服务。
通过对客户的业务数据进行深入分析，为客户提供定制化的数据分析报告，为客户制定科学合理的运营策略提供依据。
5. 售后服务支持：菜鸟网络为客户提供全面的售后服务支持，包括但不限于技术支持、培训服务、资源共享等，确保客户能够充分发挥菜鸟网络运营服务方案的效益。
二、菜鸟网络运营服务方案的特点1. 定制化：菜鸟网络运营服务方案以满足客户需求为前提，能够根据客户的实际需求，设计定制化的解决方案，为客户提供个性化的服务。
2. 先进技术：菜鸟网络运营服务方案依托菜鸟网络强大的技术优势，采用先进的仓储管理系统、物流配送技术、订单管理系统和数据分析技术，确保为客户提供高效、便捷的服务。
3. 全国覆盖：菜鸟网络拥有覆盖全国的物流配送网络，可以为客户提供覆盖全国的物流配送服务，确保客户的货物能够快速、稳定地到达目的地。
4. 专业团队：菜鸟网络拥有一支由专业的团队组成的专业化运营服务团队，能够为客户提供专业的运营服务支持。
5. 丰富经验：菜鸟网络在运营服务领域拥有丰富的经验和成功案例，能够根据客户的实际需求，为客户提供专业的解决方案。
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3.2 数据清洗
3.2.1 清洗数据时的小妙招
3.2.2 重复数据处理
3.2.3 处理缺失数据
3.2.4 检查数据逻辑错误
3.3 数据加工
3.3.1 数据抽取
3.3.2 数据计算
3.3.3 数据分组
3.3.4 数据转换
3.4 数据抽样
8.1 软件工具
8.1.1 数据分析类工具
8.1.2 数据展现类工具
8.2 论坛
8.2.1 数据分析类论坛
8.2.2 数据展现类论坛
8.3 博客
8.3.1 数据分析十大博客
8.3.2 PPT十大中文博客
8.4 本章小结
2.2.1 菜单操作
2.2.2 函数
2.2.3 图表
2.2.4 宏
2.2.5 快捷键 2.3 数来源 2.3.1 导入外部数据
2.3.2 手动输入数据更灵活
2.4 本章小结
第3章 三心二意——数据处理
3.1 何为数据处理
3.1.1 “三心二意”处理数据
5.1.3 通过关系选择图表
5.1.4 图表制作5步法
5.2 表格也疯狂
5.2.1 突出显示单元格
5.2.2 项目选取
5.2.3 数据条
5.2.4 图标集
5.2.5 迷你图
5.3 给图表换装
5.3.1 平均线图
5.3.2 双坐标图
5.3.3 竖形折线图
4.3 数据分析工具
4.3.1 初识数据透视表
4.3.2 创建数据透视表的三步法
4.3.3 数据透视表分析实践
4.3.4 多选题分析
4.3.5 数据透视表小技巧
4.4 本章小结
第5章 给数据量体裁衣 数据展现
5.1 揭开图表的真面目
5.1.1 图表的作用
5.1.2 经济适用图表有哪些
6.3.3 添加数据系列
6.3.4 添加标签小工具
6.3.5 智能“照相机”
6.3.6 修剪超大值
6.3.7 制作图表时通用的快捷操作
6.4 本章小结
第7章 专业的报告——提升你的职场价值
7.1 初次数据分析报告
7.1.1 数据分析报告的定义
7.1.2 数据分析报告的协作原则
3.5 本章小结
第4章 工欲善其事必先利其器 数据分析
4.1 数据分析方法论
4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别
4.1.2 PEST分析法
4.1.3 5W2H分析法
4.1.4 逻辑树分析法
4.1.5 4P营销理论
4.1.6 用户行为理论
4.2 数据分析方法
4.2.1 对比分析法
4.2.2 分组分析法
4.2.3 结构分析法
4.2.4 平均分析法
4.2.5 交叉分析法
4.2.6 综合评价分析法
4.2.7 杜邦分析法
4.2.8 漏斗图分析法
4.2.9 矩阵关联分析法
4.2.10 高级数据分析方法
4.2.11 数据分析的三大误区
目录
第1章 数据分析那些事儿
1.1 数据分析是“神马”
1.1.1 何谓数据分析
1.1.2 数据分析的广阔前景
1.1.3 菜鸟与数据分析师
1.1.4 数据分析师的基本素质
1.2 数据分析六步曲
1.2.1 明确分析目的和内容
1.2.2 数据收集
1.2.3 数据处理
1.2.4 数据分析
1.2.5 数据展现
1.2.6 报告撰写
1.3 几个常用指标或术语
1.4 本章小结
第2章 无米难为巧妇——数据准备
2.1 理解数据
2.1.1 字段与记录
2.1.2 数据类型
2.1.3 数据表
2.1.4 问卷录入
2.2 初识Excel
7.1.3 数据分析报告的作用
7.1.4 数据分析报告的种类
7.2 数据分析报告的结构
7.2.1 标题页
7.2.2 目录
7.2.3 前言
7.2.4 正文
7.2.5 结论与建议
7.2.6 附录
7.3 撰写报告时的注意事项
7.4 报告范例
7.5 本章小结
第8章 数据分析技能持续提升
5.3.4 瀑布图
5.3.5 帕累托图
5.3.6 旋风图
5.3.7 人口金字塔图
5.3.8 漏斗图
5.3.9 矩阵图（散点图）
5.3.10 发展矩阵图
5.3.11 改进难易矩阵（气泡图）
5.4 本章小结
第6章 专业化生存——图表可以更美的
6.1 别让图表犯错
6.1.1 让图表“五脏俱全”
6.1.2 要注意的条条框框
6.1.3 图表会说谎
6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化
6.2.1 图表美化的三原则
6.2.2 略施粉黛，美化技巧
6.2.3 图表也好“色”
6.3 如虎添翼的招儿
6.3.1 我的图表模板
6.3.2 快速制图