...如何能每隔7天汇总为每周的数据，最后只输出周数据结果，玩转数据分析——如何挖出那些“宝藏”信息？

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一、...如何能每隔7天汇总为每周的数据，最后只输出周数据结果

使用数据透视表，将时间分组，分组间隔设为七天，一切ok.但注意一定按正确的日期格式输入数据，而且中间不能有空格。要想实时的采集每七天的数据，数据透视表的区域选择可以设成动态的，使用offset().

二、excel如何统计星期几?

有两种统计口径，看你要用哪一种.

每个月的1日算第一周.这里统计的每周可能不是7天，并且数据肯定不包含上月.
每个月的第一个周日算第一周，往前7天.每周一定是7天，并且有可能把上月的几天算进来.

确定了统计口径，然后是算法.

统计1，我照抄答案

B1＝WEEKNUM(A1，2)-WEEKNUM(EOMONTH(A1，-1)+1，2)+1

可以用sumifs做求和统计，增加两个额外条件:周，月(统计第几月的第几周)

统计2，需要用到weeknum函数.

a1=2019/10/1

a2==a1+CHOOSE(WEEKDAY(a1，2)，0，6，5，4，3，2，1)-1

返回10月6日(星期天)

a3=weeknum(a2，2)

返回值40

对于数据源，给日期列增加辅助列，weeknum(??，2)，那么，8/31的返回值也是40，然后对这个40进行汇总即可(公式/透视表).也就是说，公式给出的是本月的第几周，实际统计取值是当年的第几周，不再需要对月份做筛选.当年的第40周，也自动包括了9月的几天.

该方法可以统计一个年度的信息，跨年的不行.口径2需要对跨年的部分进行调整，比如把12月30和31两天的数据记入到2020年1月.

玩转数据分析——如何挖出那些“宝藏”信息？

在做数据分析时，我们可能不仅仅要掌握基本的数据分析工具和方法，还要挖掘出用户行为的奥秘。这篇文章里，作者分享了4个维度，一起来看看吧。

在数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。随着数据量的爆炸式增长，数据分析也逐渐从基础的数据统计过渡到更为复杂和精细的进阶阶段。

在这一阶段，我们不仅要掌握基本的数据分析工具和方法，更要学会运用更高级的技术手段，深入挖掘用户行为的奥秘，为企业的发展提供有力支持。

那么，如何挖出那些“宝藏”信息呢？下面四步法来细说。

一、高级数据分析工具的应用

在进阶阶段，产品经理们需要掌握一系列高级工具，以便更高效地处理和分析数据。例如，利用

Python或R等编程语言进行数据处理和建模

，通过

机器学习

算法预测用户行为，或者运用大数据处理平台如

Hadoop、Spark

等进行海量数据的存储和计算。这些工具不仅提升了数据分析的效率和准确性，也为揭示用户行为提供了更多可能性。

以Python为例，这一编程语言在数据分析领域有着广泛的应用。我们可以通过Python的

pandas库进行数据处理和清洗，利用matplotlib和seaborn进行数据的可视化展示

，还可以使用

scikit-learn

等机器学习库进行用户行为预测。

二、用户行为分析方法的深化

用户行为分析是数据分析的重要领域之一。

在进阶阶段，我们需要深化对用户行为的理解，掌握更多分析方法。

例如，通过

用户路径分析

，我们可以了解用户在网站或应用中的访问路径和转化情况；通过用户画像构建，我们可以更准确地把握用户的兴趣和需求；

通过

A/B测试

，我们可以评估不同策略对用户行为的影响。这些方法不仅有助于我们揭示用户行为的奥秘，也能为企业优化产品和服务提供有力支持。

怎么做呢，上一篇已经介绍了数据分析的方法，这里不多赘述，最后简单回忆下。

三、数据可视化与故事化

高级数据分析不仅仅是技术和方法的运用，更重要的是

将数据转化为有价值的信息和洞见

。因此，数据可视化与故事化成为进阶阶段的重要技能。

通过制作精美的图表和报告，我们可以

将复杂的数据转化为直观、易懂的信息

，帮助决策者更好地理解数据背后的故事。同时，通过讲述数据故事，我们可以

将分析结果与企业战略和业务需求相结合

，为企业的发展提供有力支持。

以Tableau为例，这一可视化工具可以帮助我们快速创建各种图表和仪表板，展示用户行为的关键指标和趋势。

四、数据驱动的决策与行动

最终，高级数据分析的目标是实现数据驱动的决策与行动。

在进阶阶段，我们需要学会如何

将分析结果转化为具体的业务策略和行动计划

。这需要我们深入了解企业的业务需求和目标，将数据分析与业务实践相结合，为企业的发展提供有针对性的建议和支持。

以电商来举个

step1收集用户行为数据

在电商平台上，用户的浏览、购买、搜索等行为数据是宝贵的资源。这些数据能够反映用户的兴趣、偏好和需求，为企业的产品优化和营销策略提供重要依据。我们可以通过网站或应用的日志系统、第三方数据监控工具等方式，收集用户的点击流数据、搜索关键词、购买记录等。

step2数据预处理

收集到的原始数据往往需要进行预处理，才能用于后续的分析。

可以通过Python的pandas库，帮助我们进行数据清洗、转换和整合。通过Python，我们可以

去除重复数据、填充缺失值、处理异常值

，并将

数据转换为适合分析的格式

。

step3运用关联规则学习算法挖掘关联关系

关联规则学习是一种常用的数据挖掘方法，用于发现不同项之间的关联关系。

在电商领域，我们可以

运用关联规则学习算法来挖掘用户购买商品之间的关联关系

。

具体而言，我们可以将用户的购买记录视为交易数据，每个交易包含用户购买的商品列表。

然后，通过

计算不同商品之间的支持度、置信度和提升度等指标

，我们可以发现哪些商品经常被用户同时购买，从而揭示商品之间的关联关系。

比如，通过关联规则学习算法，我们可能发现用户在购买手机时，往往会同时购买手机壳和手机膜；或者用户在购买奶粉时，也会倾向于购买尿不湿等婴儿用品。这些关联关系不仅有助于我们理解用户的购买习惯和需求，还可以为商品推荐和捆绑销售提供有力的数据支持。

step4商品推荐和营销策略制定

基于关联规则学习算法挖掘出的商品关联关系，我们可以制定更加精准的商品推荐策略。

当用户浏览某个商品时，我们可以根据该商品的关联规则，推荐与之相关的其他商品，提高用户的购买意愿和客单价。同时，我们还可以根据用户的购买历史和偏好，为其推送个性化的促销信息和优惠券，增加用户的忠诚度和复购率。

另外，关联规则学习算法还可以帮助企业制定更加科学的营销策略。

通过分析不同商品之间的关联关系，我们可以发现哪些商品组合具有更高的销售潜力，从而优化商品组合和促销方案。同时，我们还可以根据用户的购买行为和偏好，调整商品定价和库存策略，提高销售效率和利润水平。

看，这么一来是不是有了一些思路了呢？

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

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