《大数据可视化》课件 第9章 大数据可视化的行业案例.pdf
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1、大数据可视化A 第九章大数据可视化的行业案例9.1 电商行业销售数据分析9.2 广告投放效果分析9.3 金融行业贷款数据分析9.4 能源行业油井数据分析9.1电商行业销售数据分析第九章大数据可视化的行业案例实验目的对于电商行业来说,每天的交易都会产生非常庞大的数据,如果能 够对这些数据做到合理的利用,就可以规避风险,创造更大的利益价值。对于销售产生的大量数据,首先我们要确定有哪些值得分析的问题。问题L各地区总体的销售额和利润及利润率问题2:各省市的销售额利润情况,有哪些省市利润存在亏损问题3:哪些商品的利润值比较大,哪些商品是亏损的问题4:根据历史数据预测,当销售额达到一定的数值时会有多大的利
2、润9.1电商行业销售数据分析第九章大数据可视化的行业案例实验步骤数据源以各地区销售占比分析为例,登录魔镜,新建项目,添加新的数据源,上传数据源 excel表“超市数据分析”唐喑还熨硝举贤 miy文本类型O j数据源CSV9.1电商行业销售数据分析第九章大数据可视化的行业案例实验步骤数据处理进入数据处理页面,点击快速分组,将订单拖入快速生成业务分组X输入您要搜索的内容订单超市销售分析订单退货 销售人员订单字段业务名称维度Id tMName 度量行ID行O订单ID订单O订单日期订单日期Q发货日期发货日期O邮寄方式邮寄方式Q客户ID客户Or*-XM+4m_o_1*订单9.1电商行业销售数据分析第九章
3、大数据可视化的行业案例实验步骤一数据分析进入数据分析操作台,数据分析操作台页面呈现导航区,业务对象区,建模区,图表类型区,可视化图像区等5个区域业务对象区提供了大数据分析的数据内容建模区提高了行列规则区域标记区域设置不同的数据对象,在不同分析图表中以什么角色参与绘图及呈现筛选区域设置对展示数据的筛选及过滤图表类型区域提供了丰富的可视化效果图,让用户给予展示需求,设置最优的图表进 行展示。同时可视化绘图区域还提供丰富的图上操作,例如上卷下载,探索及设置魔说J0数果分析入制的内RffXRH 公共皿R 示例立堀利湖表(横)MV”就叫军“准训喇事 rFawwvj*业务对象区可视化图像区9.1电商行业销
4、售数据分析第九章大数据可视化的行业案例选择饼图,将“地区”“销售额”拖入标记中的颜色和角度,可以看到各地区的销售占比。9.1电商行业销售数据分析第九章大数据可视化的行业案例分析结论通过分析我们可以看出,从各地区销售情况来看,其中华东和中南地区销售额占比比较大。A 第九章大数据可视化的行业案例9.1 电商行业销售数据分析9.2 广告投放效果分析9.3 金融行业贷款数据分析9.4 能源行业油井数据分析 9.2广告投放效果分析第九章大数据可视化的行业案例实验目的通过对某产品一个月网络广告监测数据的分析,从本月广告 投放效果趋势、不同广告创意投放效果、不同广告位投放效果等 三个角度分析,对该产品的网络
5、广告投放效果进行评估,为后续 广告投放策略的制定提供参考。9.2广告投放效果分析第九章大数据可视化的行业案例实验步骤数据源以广告日数据监测分析为例,登录魔镜,新建项目,添加新的数据源,上传数据源 excel表“广告监测数据表”总览 广告创意 广告位+曰期星期成本费用展现点击数成交额2014/7/1期二43,3485,362,76825,15851,5862014/7/2星期三42,9815,287,21726,07571,2052014/7/3星期四51,7735338,41826,89272,8742014/7/4星期五54,0506,625,73028,46172,3912014/7/5星
6、期六54,0096,546,22728,24562,7712014/7/6百日54,0466,096,03129,86647,5332014/7/754,0756,165,50230,72473,7012014/7/8期二50,9875,806,51029,24180,9982014/7/9星期三50,4716,197,92127,11384,5432014/7/10星期四49,5396,190,75230,06575,5982014/7/11星期五48,2325360,03423,98953,1502014/7/12星期六49,5166,318,82928,00962,3852014/7/1
7、3期日49,8186,416,27628,15264,4592014/7/14孰一49,9036,096,14525,92945,7672014/7/15四二51,2626,427,80628,39558,7252014/7/16星期三54,7737,285,17030,29798,2422014/7/17星期四52,5486,810,16833,60094,7482014/7/18星期五48,5407,808,75033,89176,2022014/7/19星期六53,3958,871,92939,65995,1762014/7/20病日54,0938,626,59440,814116,98
8、32014/7/21胸一58,2598,353,88437,426117,1932014/7/22毁二58,2067,150,58033,359114,9152014/7/23星期三50,9307,947,68435,54756,3852014/7/24星期四46,3926,593,05725,66346,5492014/7/25星期五46,1906,525,90825,23839,0322014/7/26星期六43,0807309,12035,83870,2852014/7/27百日42,7967751,13641,29263,9722014/7/28期一43,6227,556,95336,
9、00995,6612014/7/29期二39,8256,036,92234,37962,2362014/7/30星期三36,3036,246,94347,68081,0222014/7/31四45,196 6,515,98351,38867,152O 数据源文本类型 9.2广告投放效果分析第九章大数据可视化的行业案例实验步骤数据处理、数据分析上传数据源进入数据处理页面,点击快速分组操作后,进入数据分析台。首先 来分析下广告的本月投放效果趋势。在“总览”分组中将“日期”拖入列,“成本费用”“点击数”“成交额”拖入行,选择线图,保存命名周投放趋势。国保存22 22222222222222222 2
10、22222222222000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111114444444444444444444444444444444 0000000000000000000000000000000 7777777777777777777777777777777:度量名称成本费用点击数成交额9.2广告投放效果分析第九章大数据可视化的行业案例分析结论通过分析我们可以看出,本月广告点击数和成本费用基本保持不变,成交额变化参差不齐。A 第九章大数据可视化的行业案例9._ 1电商行业销售数据分析9.2 广告投放效果分析9.3 金
11、融行业贷款数据分析9.4 能源行业油井数据分析9.3金融行业贷款数据分析第九章大数据可视化的行业案例实验目的正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势,给未来 金融业的发展带来重要机遇。如何根据银行数据对其经营状况做出合理 分析?本章中将针对这一问题进行案例分析。本案例通过一个定量研究银行贷款与利润分布的数学模型,从而查看 各地区的贷款情况和不良贷款记录、利润分布特征与变化。我们根据已有 数据对该银行的经营状况、各地的消费与贷款情况等做出分析,制作仪表 盘。9.3金融行业贷款数据分析第九章大数据可视化的行业案例实验步骤数据源A科目 件、此收入净利息利,120 MC 2013利方手续手2
12、 其他非公,投主 汇j 经另 保P 营、Ik费用、比务及 员二 折I 租t 共彳营、叱税 保险申 资产减165,8631 12,000222,834145,72782,16858,4285,13137,7498,31843505051 0193624269467176 2,&3,7,2,0,4,1,3 9 7 2 7 5 231,0401 10,83464,1026,18641,3819 6 9 129 3 6 2 4.7 7 6 9 12,3,2,3,48,54344,6967 0120413,0337,2798471673085,7622,46715647493,09450,65629,1
13、792,9443,34915,18410,42533231,681贷款叨勺II7,29616,94874,58248,4755,339|28,5102,7011 1,92522,8263,281 029,18431,365D 2012-1 13,367 88,374 L50,101 1 15,926 68,719 41,3035,904 15,9446,392 11,839 61,727 42,30809881097 0 5 8 4 7 3 69 6 6 6 7 7 1 23,2,0,6,29,21,309 5,82563377175519 5478980719471810155681 2,5
14、,2,7,6,2,4,3,73100816918 2969709731 4659581532 4,b,6,2,2,3,&0 6 4 2 1 1W&21 1 924229 594384 4282541253,4191,296 041454,25440,79b23,9322,1972,46212,2047,555 3215,583(桢对作)32,4,21,5,20 1 12010:()(),6al,3625,25,9,424,9 7 2 9 5 3 1 4 31573072458370201426755683125289381 1 17894 8 0 8 95 7 9 5 66 4 19 86,2
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