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RSS订阅原创 power query相对路径补充（手动设置）
在近期工作中发现，Power query中相同的相对路径代码 并不适用于所有的表格，也就是在上一篇文章中给到的代码，也许在某些表格中 仅是修改文件夹和表名的话并不能正常使用，于是在这里补充手动设置相对路径。首先在一张新表里任意一个单元格输入CELL函数，第一个参数选择filename，第二个参数为单元格位置。得的该表当前所在路径。选择单元格，插入表，使其成为超级表。接下来进入到我们的power query新建文件源选择这张表，再选择我们之前获取到路径的那张“表1”通过这些步骤后，将表格整
2021-06-10 17:19:43
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原创 数据分析实用工具——EXCEL下的power query自动取数
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、power query二、实用功能1.引入库2.读入数据总结前言说到数据分析工具，大家第一时间可能会想到excel、python、sql、powerbi 、tableau等等，但第一印象里并没有power query。这是因为power query 并不是一个独立的数据处理软件。但他确实是一个好用的，能提高数据处理效率的工具。一、power queryPower query是微软从Excel 到 PowerBI
2021-01-21 17:48:04
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原创 电商行业分析指标体系拆解下钻
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、明确分析目标二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言做电商行业分析首先需要明确目标需求，明确方向，然后展开分析。即我分析这个的目的是什么，需要从哪几个方面分析，这几个方面中有哪些指标，以及最终分析得出什么结论。提示：本篇内容以淘宝中彩妆类目为例，进行指标拆解。一、明确分析目标背景：淘宝店铺新品布局。目标：找到淘宝中彩妆类目下，表现较好，有前景，有空间，符合店铺定位的可做类目。二、使用步骤1.引入库代码
2021-01-20 21:05:59
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原创 电商行业分析实例
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据３.电商销售的战场分割——场总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二
2021-01-20 21:01:38
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原创 通过Kmeans聚类算法分析行业价格给商品定价
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码
2021-01-15 20:51:59
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原创 基于python的电商评论分析，通过商品评论了解买家需求
Python环境下基于电商商品评论的商品需求分析文章目录Python环境下基于电商商品评论的商品需求分析前言一、分析前准备工作二、使用步骤1.数据预处理2.引入库总结前言 电商商品的需求是电商运营中重要的一部分，只有这里的需求指市场对商品的需求以及买家对商品的需求。商品需求又可以更具体到商品的属性、特点、质量、使用方法、使用环境等等。只有了解这些需求，你才能更好的和厂商沟通，让厂商研发符合市场需求的产品、才可以更清晰明确的知道自己应该突出什么卖点、才能更加精准具体的向商品的受众人群营销
2020-12-09 11:51:44
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空空如也
空空如也
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