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分析某电商企业销售趋势,找到影响销售 增长的因素 。同时分析不同 市场 产品销售状况,找到不同市场的销售差异。挖掘不同 产品 的销售状况,找到不同产品的销售差异。对用户群体进行分析,对企业 用户的画像 和 价值 进行挖掘。从上述分析中得出结论,并根据分析结果,提出自己对此企业未来发展的一些想法和建议。
本项目数据为某电商平台 2017 年1月-2017 年 12月每日订单详情数据和用户信息数据,包括两个数据表,销售订单表和用户信息表。其中销售订单表为每个订单的情况明细,一个订单对应一次销售。这两个表的表结构分别为:
销售订单表结构:
用户信息表结构:
本项目主要分为三个维度,分别是用户画像,针对用户群体进行分析,找出平台的主力军特点有哪些;商品维度上,找出商品在不同市场的销售差异等;用户价值维度上,主要根据用户的消费行为,挖掘出其内在的规律。分析的详细思路,如下:
我们上面已经学会了各种重复值的处理,那么在实际业务中,通常会删除重复值。选中全部数据——点击——菜单栏里【数据】——【删除重复项】,如下
一般可以接受的缺失值的标准是在10%以下。通常的处理方式如下:
实现如下效果,选中要转换的数据——右键,复制——选择空白单元格——【开始】——【粘贴】——【选择性粘贴】——选中【转置】——完成
点击【文件】——【选项】——【自定义功能】——在【不在功能区中的命令】中找到【数据透视表和数据透视图向导】并选中——在右侧的【数据】选项卡下面添加【新建选项卡】并选中它——【添加】——确定,最终,在【数据】里出现了"数据透视表和数据透视图向导",如下:
点击【数据透视表和数据透视图向导】——选择【多重合并计算数据区域】——【创建单页字段】——下一步——选定将要 *** 作的区域——下一步——选择【新工作表】——完成——双击【总计】的值——即实现二维表转为一维表,如下:
可视化图形大多数比较简单,相信大家都能轻而易举的实现。那么,一些特殊的图形,因为也很重要。
图表说明:平台的主力军的特征主要是:女性用户;90后人群单身人群‘’学历主要是中专、博硕;地域集中在天津地区。女生购买偏好饮料、日用品,男性购买偏好是饮料、海鲜产品。
图表说明:整体的销售额处于下降趋势,从10月份开始慢慢回升。根据二八法则,可以看出天津、南京、北京占总销售额的43%,可以考虑作为重点投放市场。最受欢迎的品类是饮料、日用品、肉/家禽。
(注:因为上面的数据集里用户量有限,做同期群后不明显。所以这里是一个新的用户数据集。)
图表说明:通过RFM模型已经对用户做好分类,可以针对不同类型用户采取相应的运营策略;重点维护消费频率在82~100之间的用户。同期群分析,我们可以看出平台的新用户是逐渐递增的,但是留存率较低。
数据获取方式:关注"Python之每日一课",后台回复"excel电商项目"。
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,每天进步一点点,加油♥。
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