数据来源：https://www.kesci.com/mw/dataset/601e971ab233440015800bc7/file

说明：

数据量：1564169

原始字段：12

时间跨度：2020-01至2020-11

字段：行号、event_time:订单时间、order_id:订单编号、product_id:产品编号、category_id:类别编号、category_code:类别、brand:品牌、price:销售价格、user_id:用户ID、age:用户年龄、sex:用户性别、local:用户城市

项目目的：1、复盘全年销售数据。2、对用户进行分类，为来年营销提供用户信息基础。本次从销售数据、用户数据和产品数据这三个维度分析。

一、数据清洗：去重、查看缺失值、删除异常值

1、以订单编号为唯一值，对重复值进行删除。

2、查看缺失值

查询到有brand、category_code两列出现空缺值，但可在后面可视化时过滤空值，所以不进行处理。

3、删除异常值查询到价格最低值为0元，进一步查到有27个为0的价格，鉴于数量少，直接删掉。

二、数据分析

1、总体销售数据

根据上表的数据变化，可以了解到第三季度的GMV和订单数最高。GMV从四月份之后开始上升，五月、八月和十月份出现GMV和订单量的顶峰。618和双11两个大促的销量应该是上升，但实际表现并不如人意，其中原因还需更多数据支持。结合每月客单价变化图，前8个月的客单价并未随着订单数的增加而减少，说明销量增加的不都是低价产品，相反很多是高价产品。10月份GMV同比有所增加，但相较订单数的增加，增幅明显不够，从客单价可以了解到，10月份的客单价相较9月是下滑的，所以10月份的订单数虽然接近8月份的订单数，但GMV明显更少。

将月份展开来看，数据增加的时间主要有5月22号-24号：通过查看下单时间可以看到是从22号0点开始，订单激增，猜测是因为这2天正在搞促销活动。7月23号至整个8月份，9月1号销售开始下滑，确认这段时间的销售增加是由于暑假假期带来的。

5月、7月和8月是客单价和新增客户都有的两个明显的增长峰点，结合GMV也可以看出。

在24小时下单分布图可以看出，2点开始上升，9-10点到达顶峰，10点后开始下降，21点为最低点。2、消费人员分层

从男女人数、下单数和购买总额来看，客户的男女比例基本为1：1。

客户主要集中在广东（21.91%）、上海（16.9%）和北京（16.36%），剩余城市占比相差不大。

以10岁的界限划分的年龄段，40-50岁的顾客购买力相对最强，最弱的是20岁以下。

从客户价值分类表中，将所有客户分成8类，对不同的客户群体采取针对性地营销策略。从客户价值分类看，整体还较健康，需要注意的是提高对重要挽回用户的资源关注度。1、持续投放资源到维系与重要价值用户、重要深耕用户的忠诚度，提升对其的服务质量；2、对重要唤回用户进行回访，了解客户需求，重新建立联系；3、提高客户活跃度，对一般深耕用户进行免费试用等策略，将其转化为优质客户。

3、探索产品数据

销量最好的品牌是samsung，销量占比19.1%，apple次之；但看销售额apple是高于samsung，说明apple的客单价是远高于samsung。

销量前十的产品中，有3个产品单价是在800元以上，剩余都是单价在100-300左右的产品，所以主要销售出去的产品并不是高价产品。结合销量、销售额前十的品牌，可安排20%的高价产品，80%的中低价产品。高价增加销售额，中低价提高销售量。

买的最好的是智能手机，其次是电脑。

四、总结

1、根据今年暑期的数据增长，明年可在暑假期间，增加营销和促销活动，上线新产品或增加促销产品。在销售峰点前可适当增加库存，合理安排工作人员。

2、由于暑期过后销售数据下降，可选择安排在双十一大促进行促销活动，增加优惠力度吸引流量，提升销售额。

3、可选择在每日早上6点至10点进店流量多的时候选择发放优惠券、上架新品或促销品，并在此期间适当增加客服人员，下午1点后可以增加渠道引流例如：安排直播间或直接投放广告。

4、产品分布比例可安排20%的高价产品，80%的中低价产品。20%用来增加销售额，80%用来提高销售量。

5、持续投放资源到维系与重要价值用户、重要深耕用户的忠诚度，提升对其的服务质量；对重要唤回用户进行回访，了解客户需求，重新建立联系；为提高客户活跃度，对一般深耕用户进行免费试用等策略，将其转化为优质客户。

6、针对20岁以下的客户可推送性价比高的产品，针对40+以上的可推送体验感更优的产品。

7、七月份的新增客户很多，但转化率比8月份要低，还需更多数据查明原因。

8、618和双11两个大促的销量应该是上升，但实际表现并不如人意，其中原因还需更多数据支持，例如是否是渠道出现了问题。