月度合集

月度销售量的可视化监控，用 Excel 搞定其实蛮香的。Excel 的图表+数据透视表组合拳，用来做月度销售仪表板挺合适的。不用装插件，数据更新后图表就能跟着动，响应也快，适合不想写前端代码但又想搞点可视化的朋友。仪表板的布局我一般会拆成几块：销售概况、产品、区域对比、个人业绩，基本覆盖大多数销售数据场景。柱状图、饼图、地图这几种图配合得当，信息传达还挺清楚。数据源推荐直接连公司 ERP 系统，或者用定期导出的 CSV 表也行。只要结构稳，配上数据透视表、VLOOKUP和一点点条件格式，效果就有了。想高级点，可以加点VBA宏控件，做成一键刷新数据的按钮。还有一个常被忽略的点：权限管理。有些报表

月度数据文件来自统计局，内容挺丰富的，主要涵盖了不同地区的详细统计数据。如果你做数据或者项目中需要用到行政区划数据，拿到这个文件能节省不少时间。统计局-月度数据.xls适合需要按地区进行细化的项目，像是城市、县区数据查询，挺有用的。文件格式简单，适合用在不同数据库中导入，尤其是如果你正在做一些跨地区的数据整合和展示。这份资源对你搞 SQL 查询、数据清洗肯定是有的，基本可以当成参考库来用哦。如果你要在项目中使用这些数据，可以参考一下相关链接，了解更多数据结构和导入方法。，数据量蛮大，使用起来比较方便，基本上不需要复杂的。

快消行业的月度销售数据，做回归挺合适的，数据结构清晰，字段也不复杂。用来练习建模思路、特征选择这些刚刚好，不会太杂也不太水。像销售额、促销力度、广告投入这些字段，正好适合拿来跑一波线性回归或者多元回归。 字段命名也比较友好，不用花太多时间做数据清洗。直接用 pandas 做预，再用 sklearn 跑模型，流程顺。每个月的数据可以帮你模拟真实业务场景，比如销量跟什么变量关系大，或者季节性变化有没有影响。 如果你对回归还不是熟，可以搭配下面这些资源一起看，入门效率会更高： 回归：基本原理+实际应用 Logistic 回归：分类场景也能参考 方差与回归：教你判断变量显著性 回归的

月度综合数据构成 时间粒度: 最近3个月: 保留详细数据 3个月前: 仅保留汇总数据 空间粒度: 其它空间使用 双重粒度的呼叫信息 呼叫信息数据字段 (双粒度) 维度: 呼叫类型 IMSI号 主叫号码 被叫号码 通话开始时间 通话时长 通话位置 漫游类型 指标: 基本通话费 基本通话附加费 长途费 长度附加费 客户呼叫信息表字段 维度: 呼叫类型 IMSI号 主叫号码 被叫号码 通话开始时间 通话时长 通话位置 漫游类型 指标: 基本通话费 基本通话附加费 长途费 长度附加费

Redis 数据库服务及可视化管理工具，包含 Redis 数据库 3.2.1 版本、安装说明文档，并提供 MSI 和 ZIP 安装包。

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