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jojo(uid:367789)
职业资格认证:FCA-九数云 | FCA-FineBI | FCP-报表开发工程师 | FCP-FineBI | FCA-业务分析理论
九数云-FCA认证完整考试大纲
九数云-FCA认证完整考试大纲如下所示:
【九数云·用故事板说话】2022年军队文职人员招考数据探索
故事板链接: https://work.jiushuyun.com/decision/shared/3112a0bc 探索背景 值“八一”建军节之际,相信很多人会重新燃起对军队的向往之情,下面带你来看关于这次公开招考文职人员的数据分析情况,帮你了解你离军装梦有多近? 数据准备 源数据表:2021年12月4日,《2022年全军面向社会公开招考文职人员岗位计划》 2022年全军面向社会公开招考文职人员岗位计划(不含先面试后笔试岗位).xlsx (2.32 M)2022年全军面向社会公开招考文职人员岗位计划(先面试后笔试岗位).xlsx (22.09 K) 数据探索过程      
全国2856所高校数据
全国2856所高校水平数据: 全国2856所高校数据.xlsx (254.65 K) 全国2856所高校专业数据: 全国2856所高校专业数据.xlsx (1.72 M)  
【九数云·用故事板说话】如何利用每日库存计算月度期初/期末?
一、问题背景 最近使用简道云的库存数据做库存分析时发现库存的盘点人员,往往会录入当日清点的库存数据。 例如卖西瓜,以天为单位,每天卖完后数一数还剩多少个,这个就是盘点数据。 以月为单位进行分析,月初库存就是上个月最后一天的盘点数据,月末库存就是本月最后一天的盘点数据。 如果我们想要做月度的分析,需要月初库存和月末库存指标,如何计算? 二、源数据情况 库存计算示例.xlsx (37.71 K)   三、计算过程 核心流程: 利用分类汇总,计算出每个库存的每个SKU每个月的最晚日期。 新增字段,用户公式判断:如果是等于最晚日期,把该库存作为盘点库存 月期初数据=上个月的期末数据,因此我们只要将之前计算的期末数据的年月修改为上个月,再把期末名称改为期初,就可以得出该月的期初数据。 详见故事板:https://work.jiushuyun.com/decision/shared/8d6e71eb 其他 如果你有类似的数据处理经历,可以参与到分享故事板,赢取奖品的活动中来,有机会获得F币、帆软周边、九数云高级版试用期。 活动奖励: 参加活动&咨询问题请扫码进群         让我们通过九数云·故事板,积累知识,触碰灵感,交流有识之士~  
【九数云·用故事板说话】某APP用户留存分析
一、项目背景 某APP上线后,留存率问题持续困难着业务人员,实际业务中影响用户的留存问题是多方面的,从市场推广、产品流程引导、新手活动设置、任务门槛奖励等等,本次分析简化了模型,仅市场推广这一个方向来做分析,力图通过改善这一环节来解决留存问题。 数据包含:用户登陆日期、用户推广来源、用户id三个字段。   二、分析目标 如何提高用户留存率? 三、分析结论及建议 1、推广渠道: 基础线上工作与品牌基础推广来源的用户较其他渠道留存率在第二周存在近2倍的偏差,说明在市场推广环节可能是这两个渠道的用户需求与产品存在偏差,需要调整这两个渠道的推广方式。 seo推广用户长期留存高,需要加大投入提高该渠道的获客量。 2、留存时间: 用户在首周后的留存下降明显,可能是产品流程出现问题,需要结合用户操作日志详细分析。 建议引入新手奖励机制,保持用户的操作积极性,并在首周进行多次推送。   微信推广和品牌基础推广的用户在第五周留存略有上浮,可以查看下具体原因并持续增加动作。 四、分析过程 一、各推广渠道留存率计算: 计算各个渠道的用户数: 75%以上的用户从手机厂商预装与品牌基础推广、SEO推广渠道 各推广渠道留存率计算: 可以看出基础线上工作与品牌基础推广的用户第二周留存率较其他渠道差距过大。 详见故事板:https://work.jiushuyun.com/decision/shared/294f7225   其他 如果你有类似的数据处理经历,可以参与到分享故事板,赢取奖品的活动中来,有机会获得F币、帆软周边、九数云高级版试用期。 活动奖励: 参加活动&咨询问题请扫码进群       让我们通过九数云·故事板,积累知识,触碰灵感,交流有识之士~    
2022年上海疫情数据(更新至5月4日)
每日新增及类型数据 上海每日疫情数据.xlsx (13.63 K) 每日区域及来源数据 上海疫情数据来源分析.xlsx (76.15 K)
2012年1月-2022年3月近10年全国各城市鲜菜类城市居民消费价格指数
数据定义 关键指标:鲜菜类城市居民消费价格指数(上月=100)(%) 鲜菜指没有经过腌制、干制、霉制等加工的新鲜的蔬菜,包括经过简单洗切的净菜。主要品种:白菜、洋白菜、菠菜、油菜、芹菜、韭菜、空心菜、大葱、菜花、白萝卜、胡萝卜、葱头、生姜、莴笋、蒜苔、蒜头、黄瓜、冬瓜、丝瓜、西红柿、茄子、青椒、豆角、莲藕、豆芽菜、毛豆角、红辣椒、蚕豆芽、鲜黄花菜、鲜香菇等。 数据来源 国家统计局,数据经过格式转化预处理,方便数据分析。 数据文件 各大城市蔬菜价格指数.xlsx (83.89 K) 字段情况
【九数云·用故事板说话】2022年上海疫情数据预处理及可视化分析
一、项目背景 2022年上海疫情牵动全国人心,自3月以来连续多日新增确诊病例增长,截止4月25日,已累计确认4.6万余例。我们从网站取到自2月28日到4月22日的每日详细新增数据,以及3月6日到4月22日的区域来源数据汇总,并根据以上数据做分析。 二、分析目标 每日疫情数据预处理及可视化 三、源数据 3.1 每日疫情数据 包含时间、确诊病例、无症状感染者病例、无症状转确诊等指标字段   3.2 区域来源数据 包含时间、区域、来源、患者类型及数量字段   四、分析过程 详见故事板:https://work.jiushuyun.com/decision/shared/d25fb5e4 结论 每日新增数据: 确诊+无症状数量和持续位于高位中,较4月7日-4月18日,已经逐渐低于2万例,自4月16日后呈下降趋势,待新的数据补充后确认。 新增确诊增长较整体推迟一周左右,4月13日增长较多,4月15日左右达到顶峰,目前仍处于高位。 新增无症状整体呈下降趋势,4月22日后可能有反弹,待新的数据补充后验证。   区域来源数据: 浦东区、闵行区、黄浦区较多,约占总数的二分之一。 基本来源于闭环隔离管控。   各区域每日新增数据: 新增确诊: 目前金山区、崇明区、闵行区、普陀区、嘉定区已经在高峰期后逐渐趋于0。 浦东区、虹口区数据依然处于高位,4月22日有反弹,需补充后续数据查看。 新增无症状: 目前奉贤区、金山区已经在高峰期后逐渐趋于0。 浦东区、黄浦区数据依然处于高位,4月22日有反弹,需补充后续数据查看。 松江区4月22日单日新增超2000例,增速迅猛。 每日各来源统计: 闭环隔离管控来源处于高位,单日新增在2万左右。 风险人群筛选逐渐减低,并逐渐趋于0. 此前报告的本土无症状感染数4月22日陡增,需补充数据持续查看。   五、其他 当前整体数据依然处于高位,近几天的下降趋势也在4月22日被打破,需要持续关注后续数据情况,相信大家同心协力一定可以战胜疫情。 如果你有类似的数据处理经历,可以参与到分享故事板,赢取奖品的活动中来,有机会获得F币、帆软周边、九数云高级版试用期。 活动奖励:   参加活动&咨询问题请扫码进群     让我们通过九数云·故事板,积累知识,触碰灵感,交流有识之士~    
【九数云·用故事板说话】电商平台用户行为数据分析
  一、项目背景 数据收集了某电商平台2020年2月到8月份部分用户购买数据约400多万行,数据中包含9个字段:event_time、event_type、product_id、category_id、category_code、brand、price、user_id、user_session分布代表时间、行为类别(查看view、加入购物车cart、支付purchase、移出购物车remove_from_cart)、商品编号、类别编号、类别编码、品牌、价格、用户id、用户会话编号。 二、分析目标 如何提高平台GMV? 三、分析结论及建议 该项目从人(用户)、货(商品)、场(平台)三个方面出发对数据进行分析,并针对分析结果,提出综合性的建议希望通过对用户的精细化运营调高电商平台GMV。 3.1分析结论 用户角度:对老用户进行用户价值分层分析 1.一般挽留客户占比31.01%、一般发展客户27.96%,这两种用户占总用户主要比重。 2.重要价值客户占比11.84%、重要保持客户8.99%、重要发展客户4.90%,重要挽留客户5.05%,这几种重要客户占比较少。 商品角度:对购买数量前十商品进行分析 1.销量前10的商品销售量都在500以上,说明该商品购买粘性较高,受到大众喜爱 2.销量前10的品牌中,前三的品牌销量较高, 品牌聚集效应明显。 平台角度:对重要价值用户与重要发展用户各个行为的转化率进行对比分析 1.重要价值客户 购物车->支付 转化率为47.65%,重要发展客户为42.13%,重要价值客户低5.5个百分点。 2.重要价值客户中 浏览->支付的转化率 47.22%,重要发展用户为29.96%,低17个百分点。   四、分析过程 详见故事板:https://work.jiushuyun.com/decision/shared/296c0fe4   4.5建议 可以考虑从提高重要发展客户和重要挽留客户浏览至支付、购物车至支付两个行为的转化率来提高GMV。因此综合以上用户、商品、平台三个方面的分析提出用户精细化运营建议。 转化率较低的原因: 浏览至支付转化率低 1.用户经常购买的是耐耗品 2.用户购买的商品种类不足,导致购买次数较少 购物车至支付转化率低 1.用户对商品有意向,但是对价格不满意 2.忘记自己购物车的物品 提高转化率的建议 1.提高浏览至支付的转化率 1.引入爆款商品,并向重要发展客户推荐商品。这类商品的粘性较好,也受到大众喜爱,一般不需要加入购物车并纠结很久就可以购买。 更精细的可以根据数据得到购买前几商品的购买人群的特征,并对重要发展客户中复合符合这些特征的用户推送这些商品。 2.提高购物车至支付的转化率 2.持续根据购物车的商品发送优惠券,增加用户购买欲望通过消息推送提醒用户在购物车中的商品正在参加活动或者有降价,唤醒用户对自己挑选商品的记忆     让我们通过九数云·故事板,积累知识,触碰灵感,交流有识之士~    
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