https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

MySQL 慢查询日志分析及可视化结果 MySQL 慢查询日志分析 pt-query-digest分析慢查询日志 pt-query-digest --report slow.log 报告最近半个小时的慢查询: pt-query-digest --report --since 1800s slow.log 报告一个时间段的慢查询: pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50'

 上次课我们简单介绍了奥威Power-BI的智能分析报告,并展示了报告与图表相结合的应用场景.图文分析报表的意义不只在于美观,更重要的是固定框架下的灵活性和追根究底的动态分析,有着很强的实用性.上节课浅讲,这节课深化,单独讲智能分析报告的使用与应用. 本期分享的内容: <奥威Power-BI智能分析报告制作方法> 时间:2016年12月07日 课程主讲人:古金莹 现担任珠海奥威软件科技有限公司数据分析师一职,从事多年数据分析相关工作,专业性强,逻辑思维能力强:曾参与国家级.国际级数学建模竞赛,

        前几天跟我一个做报表的哥们聊天,听着他一茬一茬地诉苦:“每天做报表做到想吐,老板看报表时还是不给一个好脸色.”我也只能搬出那一套“过程大于结果”的内心疗程赠与他,没想到他反而怒了:“做报表的目的不就是看报表吗?过程大于结果这套不管用!”我竟无言以对.然而你认为我什么都没说了吗,作为好基友的我怎么能看着哥们有难而不帮,于是我默默送了他一个课程——奥威公开课.          上节课老师教了图文并茂的报表制作方法,看过课程的同学就知道这节课要讲什么内容啦.上节课只是浅浅地讲了智能分

年的最后一个月,一年又快过去.工作和学习都不能耽误,本周三奥威公开课又如约与大家见面咯!不知老师教的图文报表在课后你们都有练习吗?趁热打铁,我们现在再次来温习一下吧. 本期分享的内容:<奥威Power-BI智能分析报表制作方法> 时间:2016年11月30日 课程主讲人:古金莹   现担任珠海奥威软件科技有限公司数据分析师一职,从事多年数据分析相关工作,专业性强,逻辑思维能力强:曾参与国家级.国际级数学建模竞赛,均荣获奖项:协助过政府统计局处理数据分析工作,在数据分析方面有着丰富的经验. &l

这么快一周就过去了,奥威公开课又要与大家见面咯,上节课老师教的三种报表集成方法你们都掌握了吗?大家都知道,学习的结果在于实际应用,想要熟练掌握新内容的要点就在于去应用它.正是基于这一要点,每一期的课程亮点设定都在于理论与实际应用   相互交融,杜绝空谈主义.那在揭示本周课程内容之前,小编先问同学们一个问题:你为什么要学制作报表?答案很简单吧,制作的目的就在于分析,提取有价值的信息.       可能现在的你已经学会了制作报表,甚至风格可以多种多样.然而每次报表的信息要点你都抓对了吗?智能分析你掌

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

基于OSS的数据查询分析和可视化BI报表 数据存储在OSS后,有多种查询分析的方法,包括阿里云MaxCompute.DataLakeAnalytics产品等Severless查询分析服务,也可以自建Spark.Presto.Imapla应用来分析OSS上的数据. 本文,介绍基于OSS+DataLakeAnalytics+QuickBI,实现对数据的存储.Serverless化的Ad-hoc查询.可视化BI的实验. 实验步骤( OSS+DataLakeAnalytics+QuickBI) 本次实验

复活客户分析 什么是"复活客户"?如何进行"复活客户分析"呢?今天,我们借助DataFocus系统,来了解一种简单的复活客户分析. 1.何为复活客户 复活客户,指客户在规定的时间段之前有至少一次消费行为,且在N日内没再有任何消费行为,成为流失客户,而在规定的时间段内又发生了消费行为,这类客户则为在该规定时间段内的复活客户. DataFocus系统分析 以2019年12月1日有消费行为的客户,在30天之后,即2020年1月1日至今有再次消费行为的客户为例. 2.1 分

在上一篇帖子中,我介绍了CellPhoneDB的原理.实际操作,以及一些值得注意的地方.这一篇继续细胞通讯分析的可视化. 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据,以及主要的可视化代码. 所有的数据和结果文件均已打包,下载后直接就能跑下面的代码画图. 下面的代码可以绘制对称热图 (如果你不清楚为啥热图要沿着对角线对称,可以看一下之前的推文) library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(scales) pvalues=read.ta

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

距离上一次发Python的技术贴已经过去两年了,这两年大法初成,并在知乎谢了相关技术专栏.现在搬运如下,均为原创,转载需注明出处哦! https://zhuanlan.zhihu.com/p/29576732?refer=boken 第1章  安装1.1Python安装1.2Pycharm安装及虚拟环境配置1.3Pip安装依赖库[2017.09.20]Python数据分析及可视化之python安装1.4 Python基础[2017.09.23]Python数据分析及可视化实例之基本语法 第2章 

在过往Excel催化剂定位的轻量级Excel+PowerBIDesktop的解决方案中,已经做过了近乎完美的PowerBIDesktop数据模型数据导出到Excel工作表的应用,这也是个人版数据应用的重要的刚需功能,由Excel催化剂免费奉献给PowerBI社区作完结.此篇再次带领大家进入高地,企业级的应用场景,绝对地蕴含巨大商业价值. 其他相关文章 第3波-与PowerbiDesktop互通互联https://www.jianshu.com/p/e05460ad407d 第5波-使用DAX查询

文献名:iHPDM: In Silico Human Proteome Digestion Map with Proteolytic Peptide Analysis and Graphical Visualizations 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2019年12月) IF:3.86 单位: 资讯科学研究院,中央研究院,台湾 物种:人 技术:蛋白质组生物信息学   一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 在有关丢失蛋白(MP,m

细胞通讯分析可以给我们一些细胞类群之间相互调控/交流的信息,这种细胞之间的调控主要是通过受配体结合,传递信号来实现的.不同的分化.疾病过程,可能存在特异的细胞通讯关系,因此阐明这些通讯关系至关重要. CellPhoneDB配有详实的受配体数据库,其整合了此前的公共数据库,还会手动矫正,以得到更加准确的受配体注释.此外,针对受配体有多个亚基的情况,也进行了注释.下面这张图显示了CellPhoneDB配有的数据库包含多少种分泌蛋白和膜蛋白.蛋白质复合物.受配体关系,以及它们来源于什么数据库. 1.

monitor190617.py 监控cpu和内存利用率信息,组织成json格式,并写入到 record.txt 文件中: import psutil import time import json a = {} flag=1 f = open('record.txt', 'a') f.truncate() while flag < 10: b = {} b['cpu'] = psutil.cpu_percent(1) b['memory'] = psutil.virtual_memory().

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/BWpy3F-nEKXCdVXmY3GYZg 当然还有更多R语言,生物信息学相关知识...

客户分析就是根据客户信息数据来分析客户特征,评估客户价值,从而为客户制订相应的营销策略与资源配置.通过合理.系统的客户分析,企业可以知道不同的客户有着什么样的需求,分析客户消费特征与商务效益的关系,使运营策略得到最优的规划:更为重要的是可以发现潜在客户,从而进一步扩大商业规模,使企业得到快速的发展. 企业客户分析可以从以下几个方面入手,对客户数据信息展开分析: 1.分析客户个性化需求 “以客户为中心”的个性化服务越来越受到重视.实施CRM的一个重要目标就是能够分析出客户的个性化需求,并对这种需求

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64413703 通常情况下,在PowerBI进行分析的各种数据表都是从外部的各种数据源导入进来的,但并不总是如此,某些情况下在PowerBI Desktop中也可以根据需要直接建立各种表格. 在进行数据分析的过程中,也许还需要加入新的数据表或者新的维度,而我们并不想再导入源数据或者回到PQ编辑器进行处理,那么就可以利用已加载到模型中的数据进行构建新表,下面就来看看如何在PowerBI Desktop中新建数据表,以及几种常见的使用场景.