利用Python进行自行车销售数据分析

项目背景:Ad Byci是国内一家零售公司,该公司在全国各个市场生产和销售自行车。销售方式主要有两种,前期主要是分销商模式,2019年开始通过公司自有网站获取线上商户进一步扩大市场。业务部门需要一份11月销售情况的分析报告,包括当月销售情况,环比及产品子类的销售表现和市场占比等。

首先,在做数据分析的需求过程中,一定要注意以下几个点:
1. 每次需求,必须保留需要文档,文档中写明数据指标口径和逻辑
2. 规定完成期限
3. 做需求遇到解决不了的问题,及时反馈

一、分析维度与选取指标

项目分别从以下几个角度进行分析:


附:用户行为配图大图

首先,我们需要分析一下为何选取这些指标,我认为是由整体到局部,抓大放小,从货物和顾客两方面入手。既然是11月的报告,首先要看一下1-11月自行车销售的整体走势,以此判断本月的销售情况是否健康,浮动是否在合理可控范围内;其次,从地域角度,不同分公司或者分销商贡献的销售额有所不同,通过地域维度的比对,可以呈现公司的整体运营状况,以及清晰的展示分公司的贡献度;产品角度,不同产品在市场上受欢迎程度必定是不同的,观察不同产品的市场份额及销售表现,根据数据对该产品的市场投放、营销策略做相应调整,有助于销售业绩的整体提升,并且有利于产品自身的改进;用户角度,性别、年龄段不同的用户,消费需求点也不同,通过观察其购买行为,便于增加对用户消费习惯的了解,结合一些市场运营手段,提升与用户之间的粘性。热品分析,文如其意,一般爆款的出现都伴随有相对应的运营手段,可以结合运营方式来对头部爆款产品做一些总结,便于活动经验的复盘和复用。

二、画图

所有数据导入到SQL中后,用PowerBI连接数据库,取出表作图,此处建议大家在表存入数据库之前,自己做一个数据字典,标清楚哪一张表用来分析什么(如果自己记得住的话不做也可,只是我有时会混掉~),因为我在作图的时候,发现不知道用哪张表,看起来名称都差不多,自己有点乱了。关于PowerBI的用法,网上的资料很多,如果之前用过Excel中的Power Pivot 和Power Query的话,那么PowerBI基本上就会用了80%了,剩下的基本就是调整表格参数,格式等等。

还有一个重要的点就是在做图时脑子一定要有一个提前的框架,即要说明什么,用哪两个指标对比,尤其是后面性别和年龄分析时,横轴、纵轴、值字段一定要想好,值是求和还是计数,这个地方很容易犯错误,需要注意。

三、制作PPT

到了这里基本上就完成啦,最后就是用PPT将报告展示出来,由于工作习惯,我比较习惯“一页只说一个事儿”的方式,也就是一页PPT,必有结论,且在讲解时能够说明白,除非特殊时,需要两张图或者表以上以形成对比,才采取多页的形式。当然,这只是我个人的工作习惯,不同人的办公风格不一样,毕竟大多数时候,领导喜欢的才是最正确的~

以上就是关于自行车项目分析的全部内容,细致到只要你懂pandas的基础函数用法,会写基本SQL语句,就基本可以复制个70-80%,剩下的百度和谷歌会帮你解决,当然,也可以在此基础上再细化分析维度,尝试不同指标间的结合,可能会带来意想不到的分析结果。

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