powerBI计算每日流失量

2024-11-03

数据可视化之分析篇（六）使用Power BI进行流失客户分析

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

AARRR：数据运营模型

一.基础知识产品经理 <增长黑客>数据分析基础 -- 获取(Acquisition)-- 激活(Activation)-- 留存(Retention)-- 收入(Revenue)-- 传播(Referral) 1.获取用户运营.移动应用.获取用户.推广渠道下载量 → 安装量 → 激活量移动应用运营模型分渠道统计 CAC(用户获取成本:Customer Acquisition Cost) Android用户获取成本4元 iOS用户获取成本8元不同渠道性价比用户质量 2.提高活跃

【转】Kylin实践之使用Hive视图

http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/50548967 为什么需要使用视图 Kylin在使用的过程中使用hive作为cube的输入,但是有些情况下,hive中的表定义和数据并不能满足分析的需求,例如有些列的值需要进行处理,有些列的类型不满足需求,甚至有时候在创建hive表时为了图方便,hive中的所有列都被定义成了string,因此很多情况下在使用Kylin之前需要对hive上的数据格式进行适当的修剪,但是使用alter table的方式修改

Spark Streaming 入门指南

这篇博客帮你开始使用Apache Spark Streaming和HBase.Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,它能够处理连续数据流. Spark Streaming是什么? 首先,Spark Streaming是什么?数据流是数据连续到来的无限序列.Streaming划分连续流动的输入数据成离散单元以便处理.流处理是对流数据的低延迟处理和分析.Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,能够允许对实时数据的可扩展,高吞吐量,容错流处理.Sp

Python 中的重点来了：迭代器生成器

可迭代的对象:带有__iter__方法的,就是迭代器.字符串,列表,元祖,字典,集合,文件,都是可迭代的可迭代的对象使用了__iter__方法的,就是迭代器,带有__next__,__iter__方法. l = [1,2,3,4,6] # l被称为可迭代的对象 l1 = l.__iter__() # l1为迭代器 l1.__iter__() # 迭代器的两种方法 l1.__next__ Python 中的for循环就是用了迭代器的原理生成器: 1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yie

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率(金庆的专栏)留存的定义采用的是新增账号第X日:某日新增的账号中,在新增日后第X日有登录行为记为留存输出如下:(类同友盟的留存率显示)留存用户注册时间新增用户留存率 1天后 2天后 3天后 4天后 5天后 6天后 7天后 14天后 30天后2015-09-17 2300 20.7 % 15.6 % 13 % 11.3 % 9.9 %

Spark Streaming入门

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming.Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展,支持连续的数据流处理. 什么是Spark Streaming? 首先,什么是流(streaming)?数据流是连续到达的无穷序列.流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理.流处理是对流数据的低延迟处理和分析.Spark Streaming是Spark API核心的扩展,可实现实时数据的快

想知道谁是你的最佳用户？基于Redis实现排行榜周期榜与最近N期榜

本文由云+社区发表前言业务已基于Redis实现了一个高可用的排行榜服务,长期以来相安无事.有一天,产品说:我要一个按周排名的排行榜,以反映本周内用户的活跃情况.于是周榜(按周重置更新的榜单)诞生了.为了满足产品多变的需求,我们一并实现了小时榜.日榜.周榜.月榜几种周期榜.本以为可长治久安了,又有一天,产品体验业务后说:我想要一个最近7天榜,反映最近一段时间的用户活跃情况,不想让历史的高分用户长期占据榜首,可否?于是,滚动榜(最近N期榜)的需求诞生了. 周期榜周期榜实现还是很容易的,给每个周

20172328 暑假作业之实现安卓小程序Enjoy-all

20172328 暑假作业之实现安卓小程序Enjoy-all 项目介绍项目名称: Enjoy - all 项目简介: 本项目基于Java语言和Anroid Studio软件,实现了简单的冒泡.屏幕布局设计.多层次结构和一些实用功能. 使用说明: 使用本款app,可以使用日记本功能.账目计算功能以及打卡计划提醒功能,能使用户更好的管理时间. 需求分析实现日账管家功能: 日账管家是一个能够计算每日花销并根据用户设定的额度来反馈是否花销合理的一个功能. 实现抒写心情功能: 抒写心情板块是实现了

java基础第六章课后习题

1.说明循环结构中break语句和continue语句的区别. 在循环结构中 break语句是结束程序运行. continue语句是结束本句程序不是结束程序. 2.使用for循环结构实现,从键盘上接受从周一至周五每天学习时间,并计算每日平均学习时间.输出结果. 3.鸡兔同笼问题.今有鸡兔同笼,上有35头,下有94足,问鸡兔各几只?试编写程序解决问题. 4.开发一个标题为“ FlipFlop”的游戏应用程序.它从 1 计数到100 ,遇到3的倍数输出单词“ Flip”,遇到5的倍数就输出单词

python(5):scipy之numpy介绍

python 的scipy 下面的三大库: numpy, matplotlib, pandas scipy 下面还有linalg 等 scipy 中的数据结构主要有三种: ndarray(n维数组), Series(变长字典), Dataframe(数据框) numpy有强大的ndarray对象和ufunc(universal function 通用函数), 适合线性代数, 随机数处理等科学计算 Pandas 具有高效的 Series(变长字典), Dataframe(数据框) 数据结构下面学

MySQL 根据年、季度、月、周、日统计数据

-- 计算每年订单的总价格 select date_format(t.order_time,'%Y') years,sum(t.order_amount) '总价格' from lf_order t group by years; -- 计算每季度订单的总价格 select quarter(t.order_time) '季度',sum(t.order_amount) '总价格' from lf_order t group by quarter(t.order_time); -- 计算每月订单的总

HMM（隐马尔科夫模型）——本质上就是要预测出股市的隐藏状态（牛市、熊市、震荡、反弹等）和他们之间的转移概率

摘自:http://blog.csdn.net/baskbeast/article/details/51218777 可以看 <统计学习方法>里的介绍举一个日常生活中的例子,我们希望根据当前天气的情况来预测未来天气情况.一种办法就是假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态,即马尔科夫假设,这个假设可以极大简化这个问题.当然,这个例子也是有些不合实际的.但是,这样一个简化的系统可以有利于我们的分析,所以我们通常接受这样的假设,因为我们知道这样的系统能让我们获得一些有用的信息,尽管不是十分准

js定时器的应用

定时器分为两种一种是一次性的,时间到就执行 var timer=setTimeout(fun,毫秒数); 清除的方法 clearTimeout(timer) 第二种是周期性的,根据设定的时间周期进行 var timer=setInterval(fun,毫秒数); 清除的方法 clearInterval(timer) 下面写一个简单的关于定时器的小案例 <body><h1>距离吃饭时间</h1><span id="time"></s

Python数据分析之Pandas操作大全

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

量化交易alpha、beta、shape等基本概念梳理

1.期货型基金(CTA)的 Alpha 和 Beta 是指什么? https://zhuanlan.zhihu.com/p/20700337 1980S 1990S: 指数增强就是在跟踪标的指数基础上,主动暴露一些因子风险敞口,来获得这些因子的风险收益. 多因子选股通过一些因子来构建投资组合,获取风险因子的风险收益. 2.如果是持有几天的策略,持有天数不太确定,如何来计算

数据可视化之DAX篇（二十七）半累加度量，在Power BI 中轻松处理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96823622 开始半累加的计算之前,我们先看看什么是累加.半累加以及不可累加数据. 在含有大量行的数据表中,各种数据处理语言,包括DAX,为了性能考虑,不太可能总是检索表的每一行,更常见的情形是,一次性检索成千上万行,处理如此多行数据的最有效操作就是将它们加到一起,也就是累加汇总. 可以累加的数据类型就是可累加数据,比如订单表中的销售额,就是这种类型,无论是按照客户维度还是按照时间维度,都可以将每行的销售额直接汇总,并且这种汇总的结

mysql实现当前行的值累加上一行的值

数据库钱包表有日期.收入.支出三个字段.用mysql语句计算每日余额,得如下结果 select m.*, @total :=@total + 收入 - 支出 as 钱包余额 ( select * from 钱包, (SELECT @total := 0) t order by 日期 )m

Python每日一练(1):计算文件夹内各个文章中出现次数最多的单词

#coding:utf-8 import os,re path = 'test' files = os.listdir(path) def count_word(words): dic = {} max = 0 marked_key = '' #计算每个单词出现的次数 for word in words: if dic.has_key(word) is False: dic[word] = 1 else: dic[word] = dic[word] +1 #每个字典的值之间做比较,得出最大的那个

数据可视化之DAX篇（五）使用PowerBI的这两个函数，灵活计算各种占比

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

（013）每日SQL学习：日期的各种计算

1.确定两个日期之间的工作日天数 --确定两个日期之间的工作日天数with x0 as (select to_date('2018-01-01','yyyy-mm-dd') as 日期 from dual union all select to_date('2018-01-15','yyyy-mm-dd') as 日期 from dual ), x1 as --日期并列显示 (select min (日期) 开始日期,max(日期) 结束日期 from x0 ), x2 as --日期之间的天数

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