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数据量太大,Excel拖不动怎么办?还有其他能取代Excel但易上手的工具么?这个问题真是撞到枪口上了,我有收到不少的类似提问,今日就来统一解答一下大数据量做报表或数据分析的方案百兆以上,几十万行excel的数据量数据库ACCESS+SQL数据若不是达到亿万级别,干脆用BI工具分析再大,就不是尔等表哥表姐,数据分析师能解决的了数据量太大,Excel拖不动怎么办?还有其他能取代Excel但易上手的工具么?这个问题真是撞到枪口上了,我有收到不少的类似提问,今日就来统一解答一下大数据量做报表或数据分析的方案百兆以上,几十万行excel的数据量数据库ACCESS+SQL数据若不是达到亿万级别,干脆用BI工具分析再大,就不是尔等表哥表姐,数据分析师能解决的了鉴于大家都有一般日常都用Excel,本文将要主要讲第一类方案,出一篇完整教程,通用且好用,用到的工具是ACCESS数据库关于ACCESS,它Excel的同宗兄弟,同属微软Office一门,上手不难,一周搞定基本操作它可以解决做数据运营的小伙伴们的如下埋怨业务上要处理的Excel数据表格存储量越来越大,超过50MB就慢如蜗牛,这时表格里要是再多个IF、VLOOKUP函数什么的,电脑就干脆罢工了;要是遇到向下面这样大小的Excel表格,服务器级别的电脑都吃不消,更别谈进行数据处理和数据分析了数据量超大的excel表格连打开都难遇到上图这么大存储量的Excel数据表格,卡是必定的,死不死机就看人品了那遇到这样的难题,有没有能处理大存储量文件,同时又操作简洁、简洁上手的数据分析软件呢?答案是当然是YES,而且还是Excel的同宗兄弟,同属微软Office派系的AC CESSo以下内容将以运营中常见的一个分析项目为案例,力求让做数据分析的小伙伴们对ACCESS有一个基本的了解,从而找到分析大批量数据的思路和方法下图是本文运用ACCESS对原始表格进行数据分析的4大目标这里先就ACCESS的基本状况说两句,然后用一个实际案例进行数据分析的实操
一、ACCESS数据库简介
1.ACCESS和SQL语句的基本概念Access,全称“Microsoft OfficeAccess,是微软OFFICE中的一个成员,由微软发布的关系数据库管理系统它结合了Microsoft JetDatabase Engine和图形用户界面两项特点,是Microsoft Office的系统程序之一(来自百度百科)提到ACCESS,就不得不提SQL,只有驾驭了SQL,才能将ACCESS的功能发挥到极致SQL的全称是结构化查询语言(Structured QueryLanguage),是一种声明式语言首先要把这个概念记在脑中“声明”跟大家以往所知的编程语言相比,SQL语言是为计算机声明白一个你想从原始数据中获得什么样的结果的一个范例,而不是告知计算机如何能够得到结果换言之,SQL的真正核心在于对表的引用SELECT first_name,last_name FROMemployees WHEREage=25上面的例子很简洁理解,我们不用关切这些雇员记录从哪里来,我们所须要的只是那些年龄大于等于25岁的雇员的数据(age=25)
2.ACCESS的优势ACCESS最明显的好处在于,它可以在不用驾驭很高深编程语言的条件下,处理Excel所不能承载的大存储量的数据原始文件,速度奇快,且易学易用
3.ACCESS的常用语句下表是ACCESS运用过程中常用的一些SQL语句,理解起来不算困难ACCESS数据库常用的SQL语句标题要想学好数据分析工具,最重要的是用实际案例来调动各种零碎的工具运用学问点,在历经完整的案例分析后,短时间内就可以驾驭这些工具的操作方法简洁介绍完了ACCESS和SQL语句后,接下来起先ACCESS数据分析实操吧!
二、ACCESS数据分析实操
1.数据导入下表是本文进行ACCESS数据分析的原始文件,数据量近230MB,Excel打开需等待好几分钟,而且得看电脑心情…出于商业保密的目的,本文将运用其中的部分数据进行分析实操,且做肯定处理标后台导出的原始数据题先将Excel中的文件导入ACCESS中,按下图箭头路径所示导入excel原始数据文件标题按上述步骤操作后,自动生成主键(即ID),得到如下结果Excel原始数据文件导入到ACCESS中标题
2.用户下单时间段分析进行下单时间段的分析,须要将用户下单的时间转化为小时“时点”,这里运用的SQL语句是format,功能是对所选字段进行格式设定,语法为format(引用字段,“数据格式)其中,“数据格式”在时间上一般选用H(小时)、D(天)、M(月)或Y(年)然后,再运用count函数,将UserID进行计数,得到的结果即是订单量留意,运用format和count之后,须要运用“AS”将其定义为新的字段,这里二者分别定义为“时段’和“订单量”下单时间段分析操作步骤在“创建”里新建一个“查询设计”,点开右下角的“SQL”,然后在SQL会话框输入如下语句SELECT format(下单时间,h)AS时段,count(UserlD)AS订单量FROM元数据GROUP BYformat(下单时间,”h)然后,点击“设计”下的“运行”,得到如下结果各个时段的订单量分布状况举个例子来说明上面的结果该如何解读,假如某位顾客是12:23下单,则该时间点归到“12”这个时段里了,而“12”代表的是12〜13时这个时间段可以依据“运营实操I如何利用微信后台数据优化微信运营”这篇文章里的方法利用函数将其变为时段显示
3.付款区间订单量分布状况分析计算付款区间须要用到一个比较牛X的函数…Switch,它是按依次计算一系列的表达式,假如某一表达式成立,则返回其随后的值语法:SWITCH(条件1,结果1,条件2,结果2,条件3,结果3,…,条件N,结果N)条件
1、条件
2、条件3表示要计算的表达式,条件1成立的话,返回值结果1,条件2成立的话,返回值结果2,依次类推依据上述的方法,在“创建”里新建一个“查询设计”,点开右下角的“SQL”后,输入如下语句SELECT userID,付款额,sw让ch(付款额<=10门~10元,付款额<=20门1~20元”,付款额<=50,21~50元,付款额<=80,51~80元”,付款额<=150,81~150元,付款额>150,151~220元)AS消费区间FROM元数据;点击“运行”后,得到如下结果标用户单次下单的消费金额所对应的消费区间题此时,关于消费区间的数据处理还未结束,因为这是每一条下单记录的付款额所对应的消费区间我们接下来要做的是类似于excel中数据透视表的做法,将消费区间放在第一列,从而对每个消费区间有多少订单量进行统计所以呢,跟上面一样,得新建一个查询了,名称改为“付款区间订单量统计”这里须要输入的SQL语句是SELECT消费区间,count(UserlD)AS订单数量FROM付款区间GROUP BY消费区间;点击“运行”后,得到的结果显示如下各消费区间订单量分布状况然后,将上述数据复制到Excel表格里,制成如下的百分比扇形图,可以直观的分析出每个消费区间的订单量占比状况,进而看到整体的用户消费水平如何,对这段时间内的运营进行合理评估各消费区间订单量占比扇形图
4.各区域订单量、用户数量及销售额分析1各区域用户数量这个就有点小麻烦了,用户数量用“userID”的计数间接计算出来,但是由于绝大部分的用户下单次数不小于2次,所以干脆计数的话,得出来的结果就是订单量To鉴于此种状况,我们得换个思路,先做出一个不重复的用户下单信息表,也就是每个用户ID下单的频次表新建一个,,查询设计,,,命名为“用户消费频次”在SQL对话框里输入如下语句SELECT UserID,COUNTUserlD AS消费次数,区域FROM元数据GROUP BYUserID,区域;点击“运行’后,得到的结果显示如下用户下单频次表这样,我们就可以以这张用户消费频次表作为跳板,在再次新建的表里计算出每个区域的用户数量咯新建一个,,查询设计,,,命名为“各区域用户数”在SQL对话框里输入如下语句SELECT区域,count(UserlD)AS总用户数FROM用户消费频次GROUP BY区域;点击“运行’后,得到的结果显示如下各区域用户数量
(2)各区域订单量、消费金额状况新建一个“查询设计”,命名为“各区域订单状况”在SQL对话框里输入如下语句:SELECT区域,count(UserlD)AS订单总数,sum(付款额)AS总金额,avg(付款额)AS平均消费金额FROM元数据GROUP BY区域;点击“运行’后,得到的结果显示如下各区域订单量、消费金额状况再将上面的各区域用户数量整合到这张表里,就得到了关于这三个区域完整的运营状况概览表见下表各区域运营状况概览
5.用户价值分析这里的用户价值分析基于RFM模型,不过对其进行了进一步的完善,在原先“累计消费金额”的基础上,引入了“最低消费金额”、“最高消费金额”和“平均消费金额”这三个指标,力求全面的反映消费者的购买力新建一个“查询设计”,命名为“用户消费状况”在SQL对话框里输入如下语句SELECT userID,min(付款额)AS最低消费金额,max(付款额)AS最高消费金额,avg(付款额)AS平均消费金额,sum(付款额)AS消费总金额,count(付款额)AS消费频次,dated用(d,max(下单日期),#2015-9-15#)AS最近一次消费距离今日天数FROM元数据GROUP BYuserID;点击“运行”后,得到的结果显示如下用户价值分析表得到该表后,可以对其进行聚类分析,依据R、F、M这三个维度对用户进行分类,详情可参看“【数据运营实操】如何运用数据分析对某个试运营项目进行“无死角”的复盘?”这篇文章最终,我们还可以得出这三个区域总的订单状况和销售金额状况新建一个“查询设计”,命名为“各区域销售总览”在SQL对话框里输入如下语句:SELECT countuserlDAS订单总数,sum(付款额)AS付款总额,avg(付款额)AS平均订单金额FROM元数据;点击“运行’后,得到的结果显示如下三个区域的销售状况总览结语由上面的案例可以看出,假如SQL语句用得略微娴熟的话,ACCESS处理数据不会比Excel逊色,而且处理大批量数据正是它的强项作者yuanziok来源CSDN原文593版权声明本文为博主原创文章,转载请附上博文链接。