Análisis de datos: utilice Excel para analizar las ventas de una empresa de comercio electrónico (información seca)

Analice las tendencias de ventas de una empresa de comercio electrónico y descubra qué factores influyen en el crecimiento de las ventas. Al mismo tiempo, analice las ventas de productos en diferentes mercados y encuentre las diferencias de ventas en diferentes mercados. Profundice en las ventas de diferentes productos y encuentre las diferencias de ventas de diferentes productos. Analice grupos de usuarios y explore perfiles y valores de usuarios empresariales. Saque conclusiones del análisis anterior y presente algunas ideas y sugerencias para el desarrollo futuro de la empresa en función de los resultados del análisis.

Los datos de este proyecto son los detalles de los pedidos diarios y los datos de información del usuario de una plataforma de comercio electrónico desde enero de 2017 hasta diciembre de 2017, incluidas dos tablas de datos: tabla de pedidos de ventas y tabla de información del usuario. La tabla de pedidos de ventas son los detalles de cada pedido, y un pedido corresponde a una venta. La estructura de la tabla de estas dos tablas es la siguiente:

Estructura de la tabla de pedidos de ventas:

Estructura de la tabla de información del usuario:

Este proyecto se divide principalmente en tres dimensiones , es decir, los retratos de usuarios se analizan en función de grupos de usuarios para conocer las características principales de la plataforma en la dimensión del producto, se utilizan para conocer las diferencias de ventas de productos en diferentes mercados; En la dimensión del valor del usuario, las leyes internas se exploran principalmente en función del comportamiento de consumo del usuario. Las ideas específicas del análisis son las siguientes:

Hemos aprendido a lidiar con varios valores duplicados anteriormente, por lo que en los negocios reales, los valores duplicados generalmente se eliminan. Seleccione todos los datos - haga clic en Datos en la barra de menú - elimine los duplicados, como se muestra a continuación

El estándar de aceptación general para los valores faltantes es inferior a 10. El método de procesamiento habitual es el siguiente:

Para lograr el siguiente efecto: seleccione los datos que se van a convertir, haga clic con el botón derecho, copie, seleccione una celda en blanco, comience, pegue, pegue, seleccione especial, transponga, finalice .

Haga clic en Archivo-Opciones-Función personalizada-Busque el Asistente para tablas dinámicas y gráficos dinámicos que no está en la cinta del comando y selecciónelo-Agregar una nueva pestaña debajo de la pestaña Datos a la derecha y selecciónela-Agregar -DE ACUERDO. Finalmente, el Asistente para tablas dinámicas y gráficos dinámicos aparece en los datos, como se muestra a continuación:

Haga clic en el Asistente para tablas dinámicas y gráficos dinámicos-Seleccione múltiples rangos de datos consolidados-Crear campos de una sola página-Siguiente- Seleccione el área a operar -Siguiente-Seleccione una nueva hoja de trabajo-Finalizar-Haga doble clic en el valor total, es decir, la tabla bidimensional se convierte en una tabla unidimensional, como se muestra a continuación:

La mayoría de los gráficos visuales Son relativamente simples, creo que es fácil de hacer para todos. Y luego, algunos gráficos especiales, porque eso también es importante.

Ilustración: Las principales características de la plataforma son: las usuarias solteras nacidas en la década de 1990 tienen principalmente estudios secundarios técnicos y doctorados; el área se concentra en Tianjin. Las niñas prefieren bebidas y artículos de primera necesidad, mientras que los niños prefieren bebidas y mariscos.

Descripción del gráfico: El volumen general de ventas mostró una tendencia a la baja y se recuperó lentamente desde 10. Según la regla "28", Tianjin, Nanjing y Beijing representan el 43% de las ventas totales y pueden considerarse mercados clave. Las categorías más populares son bebidas, artículos de primera necesidad y carnes/aves.

(Nota: debido al número limitado de usuarios en el conjunto de datos anterior, no es obvio después de sincronizar el grupo. Este es un nuevo conjunto de datos de usuario).

Nota: Los usuarios han sido analizados a través del modelo RFM. Luego de la clasificación, se pueden adoptar las estrategias operativas correspondientes para diferentes tipos de usuarios enfocándose en mantener usuarios con una frecuencia de consumo entre 82 y 100 veces; El análisis grupal durante el mismo período muestra que la cantidad de nuevos usuarios en la plataforma está aumentando gradualmente, pero la tasa de retención es baja.

Método de adquisición de datos: preste atención a la "Lección diaria de Python" y responda al "proyecto de comercio electrónico de Excel" en segundo plano.

Espero que el contenido de este artículo pueda aportar algo de ayuda al estudio o trabajo de todos y progresar un poco cada día. ¿vamos? .