大数据可视化行业案例

第9章大数据可视化的行业案例9.1电子商务行业销售数据分析9.2广告绩效分析9.3金融行业贷款数据分析9.4能源行业油井数据分析349.1电子商务行业销售数据分析中的第9章大数据视觉行业案例实验的目的是，对于电子商务行业而言，日常交易会生成大量数据. 如果可以合理地使用这些数据，则可以避免风险并创造更大的收益价值. 对于销售产生的大量数据，首先我们必须确定哪些问题值得分析. 问题1: 各个地区的整体销售，利润和利润率问题2: 每个省市的销售和利润状况，哪些省市存在亏损问题3: 哪些商品的利润价值较大，哪些产品亏损4: 根据历史数据预测，当销售额达到一定值时会有多少利润2 of 349.1电子商务行业销售数据分析第9章大数据可视化的行业步骤实验步骤-数据源按区域例如，登录到Magic Mirror，创建一个新项目，添加一个新数据源，然后上传数据源excel表“ Supermarket Data Analysis”（共349.1）3电子商务行业销售数据分析实验步骤-数据处理进入数据处理页面上，单击快速组，然后将顺序拖到第9章: 大数据可视化的行业案例349.1电子商务中的4第4章: 大数据行业的案例可视化实验步骤-数据分析进入数据分析控制台，数据分析控制台页面显示5个区域，包括导航区域，业务对象区域，建模区域，图表类型区域和可视图像区域. 服务对象区域提供了用于大数据分析的数据内容建模区域. 行和列规则区域得到改善. 标记区域设置为不同的数据对象. 它在不同的分析图中以何种角色参与绘图和演示. 类型区域提供了丰富的视觉效果图，允许用户满足显示需求并设置最佳显示图.

同时，可视化绘图区域还在地图上提供了丰富的操作，例如滚动下载，浏览和设置349.1电子商务行业销售数据分析中的5第9章大数据可视化行业案例选择饼形图，将“区域”“销售”的颜色和角度拖入标记，您可以看到每个区域的销售比例349.1电子商务行业中的6个销售数据和分析结论第9章行业案例大数据可视化通过分析，我们可以看到，从各个地区的销售角度来看，华东，华中和华南地区的销售额所占的比重比较大第34章第7章中的7个大数据可视化的行业案例9.1电子商务行业销售数据分析9.2广告效果分析9.3金融行业贷款数据分析9.4能源行业油井数据分析34 of 99.2广告效果分析实验目的第9章大数据可视化的行业案例分析了产品的按月广告监视数据，并分析了本月广告效果趋势，不同的广告创意广告效果和不同的广告展示位置效果的三个方面. 进行评估，以为广告策略的后续制定提供参考. 349.2中的9广告效果分析第9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视和分析为例，登录Magic Mirror，创建一个新项目，添加一个新数据来源，上传数据源excel表“广告监控数据表”，共349.2页10广告效果影响分析第9章大数据可视化的行业案例实验程序-数据处理，数据分析将数据源上传到数据处理页面，单击快速分组以进入数据分析站.

首先，让我们分析本月广告效果的趋势. 在“概述”组中，将“日期”拖到列中，将“成本和费用”，“点击数”和“营业额”拖到行中，选择折线图，然后保存命名的每周交付趋势. 349.2中的11中的广告效果分析的分析和结论第9章大数据可视化的行业案例通过分析，我们可以看到本月的广告点击次数和成本基本保持不变，营业额也有所变化. 34之12中第9章大数据可视化的行业案例9.1电子商务行业销售数据分析9.2广告绩效分析9.3金融行业贷款数据分析9.4能源行业油井数据分析349.3金融行业贷款数据分析中的13第9章大数据可视化行业案例实验的目的新兴的大数据技术将显示出与金融服务快速集成的趋势，为金融行业的未来发展带来重要机遇. 如何根据对其业务状况进行合理分析？在本章中，将对此问题进行案例研究. 本案例采用数学模型对银行贷款和利润的分布进行定量研究，以查看贷款状况和不良贷款记录，利润分布特征以及各个地区的变化. 根据融资产中的14贷款数据分析第9章大数据可视化的行业步骤----数据源该案例主要通过区域贷款明细，年度利润数据分析，央行利息调整数据等来了解银行的经营状况.

上载数据源“贷款明细”，共349.3个金融行业贷款数据分析，第15章第9章大数据可视化的行业案例实验步骤----数据处理单击“快速组”，只需单击一下即可将技术对象转换为业务对象，具体操作是关于贷款明细，利润表（水平），利润表，基准利率日报，央行利率调整时间表，分别拖入并确认保存以保存349.3金融业贷款数据分析中的16第九章大数据可视化行业案例实验步骤-数据分析，将信贷类别，地区，行业和应用拖放到编辑框中，保存参数1并将参数1拖动到该列中，然后拖动“客户贷款总额（百万元）”和“不良贷款总额”（百万美元）被拖入标记的度量标准值，并且组条形图效果出融行业的贷款数据分析9.4能源工业的油井数据分析349.4能源行业的油井数据分析19第9章大数据可视化工业案例研究目的的信息化发展极大地促进了电力，石油，煤矿等行业的发展. 通过大数据技术分析和挖掘企业积累的大量数据，大大提高了企业内部管理效率，降低了管理成本，提高了生产效率，创造了新的价值.

此案例主要分析一家油井公司的生产和销售数据. 公司现在想分析过去的历史数据，以便销售部门经理对测试销售有深刻的了解. 可以从庞大的销售数据中了解销售业绩，并从各个角度分析整体销售数据. 349.4能源行业中的油井数据分析中的20，第9章大数据可视化的行业案例实验过程-数据源能源数据源文件包含日期，区域大数据可视化效果图，CO2排放量大数据可视化效果图，天然气产量和原油产量等字段. 349.4中的21 21能源行业油井数据分析的实验步骤----数据处理进入数据处理页面，单击快速分组，然后将订单拖到第9章大数据可视化的工业案例中. 22 / 349.4 34能源行业中的油井第9章数据可视化-数据分析的工业案例实验步骤进入“数据分析”界面，首先分析各个地区的天然气和原油销售收入. 首先，建立“附属区域-油井”的分层结构，在“附属区域”之后创建一个分层结构，并将其命名为“油井拥有区域”，然后将“油井”拖动到“油井拥有区域”底部23 349.4能源行业中油井数据分析和分析的结论第9章: 大数据可视化的行业案例从以上可视化图表中，可以分析出华南地区拥有最高的原油和天然气收入，而西北地区则最低. 9.4能源行业的油井数据分析34 of 24练习: 1.如何在Magic Mirror中上传数据源？ 2.如何在Magic Mirror中创建一个新的数据分析项目？ 3.如何创建计算字段？ 4.上传带有日期的数据，然后按年和月进行自定义拆分. 5.分层结构的作用是什么，如何创建分层结构？ 6.组字段的目的是什么，如何创建组字段？ 7.在Magic Mirror中尝试公共数据以进行简单的数据分析. 8.如何调整成品图表的位置和颜色？ 9.制作数据分析报告需要采取哪些步骤？ 10.与其他学生共享完成的仪表板.

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