lyOracle 中年度综合数据分析（oracle中year）
Lyoracle 中年度综合数据分析
数年来，数据已经成为了企业的重要资产。由于现代技术的发展，企业可以使用一系列先进的数据分析工具来对流程、战略、市场表现等各个方面进行深入评估。因此，Lyoracle 提供了一个功能全面的综合数据分析功能，以便各行各业的企业从海量数据中获得有用的见解。
Lyoracle的综合数据分析功能具有以下特点：
1.数据降噪和清理
由于众所周知的原因，企业存储在不同地方的数据源可能会出现混乱和不一致性。为此，Lyoracle 采用先进的数据降噪和清理技术来确保数据的准确性。这将确保所得到的分析结果是可靠的和有用的。
2.数据可视化
Lyoracle 的界面非常友好，不论是对于各个行业的专业人员还是非专业人士来说，都非常容易操作。它提供了一系列高质量的图表、图像和数据可视化入口，用于展示分析结果、找出变化趋势以及进行更具体的些分析。
3.深度分析
Lyoracle 支持深度分析。您可以根据需要从几百万行数据中筛选要分析的数据集，也可以立即对其进行探索性数据分析（EDA）。此外，Lyoracle 允许您使用多种算法和技术，例如预测分析、聚类、分类、关联和建模等。
4.安全性和隐私保护
Lyoracle 非常注重数据安全和隐私保护。它采用了一系列标准和措施来保护数据，包括密钥管理、加密、防火墙、用户管理和访问控制等。
5.易于扩展
随着企业数据规模的增长，Lyoracle 的扩展性非常出色。您可以轻松地添加新数据源、指向新的数据集合，并添加新的分析规则，以适应不断发展的业务需求。
使用Lyoracle 分析去年综合数据
下面以一家电子商务企业为例，展示Lyoracle 的数据分析功能。2019年，该公司的在线销售额达到了 5000 万美元。销售不仅包括订单总数，还包括销售渠道和产品类别。该公司通过Lyoracl总结了去年的销售数据。运行以下Python代码以获取分析结果：
“` python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 读取数据
sales = pd.read_csv(‘sales.csv’)
# 查看数据
print(sales.head())
# 统计除去退单后的销售额
real_sales = sales[sales[‘is_returned’] == ‘No’][‘price’].sum()
print(‘Sales without returned orders:’,real_sales)
# 按销售渠道统计总销售额
sales_by_channel = sales.groupby(‘channel’)[‘price’].sum().reset_index()
print(sales_by_channel)
# 饼图：按产品类别统计总销售额
sales_by_category = sales.groupby(‘category’)[‘price’].sum().reset_index()
plt.pie(sales_by_category[‘price’], labels=sales_by_category[‘category’],
autopct=’%1.1f%%’, startangle=90)
plt.axis(‘equal’)
plt.show()
# 分类堆叠图：按产品类别和销售渠道统计销售额
sales_by_category_channel = sales.groupby([‘category’, ‘channel’])[‘price’].sum().unstack()
sales_by_category_channel.plot(kind=’bar’, stacked=True)
plt.xticks(rotation=360)
plt.show()
通过分析，该电商公司可以了解以下信息：
1.去掉退单后，实际销售额为 4,940,840 美元。
2.其主要的销售渠道是在线网站（36.2%）、电子邮件（34.3%）和电话（29.5%）。
3.最畅销的产品类别是手机，其次是电视，然后是笔记本电脑。
4.通过分类堆叠图，可以清晰地看到不同类别产品的销售情况在不同渠道下的占比情况。比如，在线网站在所有销售渠道中，相对来说最占优势。
结论：
Lyoracle 的综合数据分析功能可以让各行各业的企业从海量数据中获得有用的见解。企业可以通过数据分析预测未来的市场走向、了解自己的竞争对手、查找内部瓶颈并运用预测模型进行预测等。数据分析让企业能够更好地理解自己、理解周围的环境并制定更好的计划。Lyoracle 的功能全面、易用性强，完全可以帮助企业在高度竞争的市场中保持竞争优势。
