临近年底的时候,最让人头痛的事情是什么呢?无非就是写各种各样的报告了,对于从事数据分析的同事来说,真tm受罪,更为可怕的是,你辛辛苦苦写了一大堆分析报告,还没人看。
这里,我给大家分析一下,怎样才能把数据分析报告写好。
我想无论做任何报告,背景和目的都是首先要被确认的,背景就是我们是在什么样的情况下进行的,目的就是我们的目标,本年度你的目标完成了多少,这个需要凸显一下。
首先我认为应该从产品和用户的角度来分析:
1.产品角度
(1)分析产品在什么时间段销售量有变化(具体时间可以是季度、月份)。
(2)分析哪些是热销产品,哪些是滞销产品,他们有什么特征。
(3)分析产品可优化的空间。
2.用户角度
(1)分析用户和产品之间的联系。
(2)分析产品的用户画像,例如男女比例、人群分布等等。
成分对比主要体现在对与一个整体的每个部分的百分比的对比。常常出现“份额”、“百分比”等词汇。成分对比通常使用饼图来展现:
(图片来源于网络)
根据自己的产品销售情况,画出不同类目的销售占比,这样让人一目了然。
(图片来源于网络)
1.选择子集
根据上面的分析思路,需要用到:用户ID,商品二级分类,商品一级分类,商品属性,购买数量,购买时间,婴儿生日,婴儿性别,婴儿年龄,将不需要的字段隐藏以便分析。
2.列重命名
为了方便分析,把英文字段改成中文
3.一致化处理
购买的时间都是非标准日期格式,改成标准的。
4.数据排序
按购买时间升序排序
5.异常数值处理
购买数量超过100的全改成1,这次分析主要针对个人,考虑到存在一次买几十个商品的土豪,所以将分界线设为100。
1.店铺销量趋势
销量与成交量和订单量有关。成交量是对商品的成交数量进行统计,订单量是对订单数量进行统计,它们是不同的概念。先从成交量角度分析。
2.订单销售量
3.用户月活、复购率、画像分析
1.店铺的整体复购率低,说明老用户对于店铺的忠诚度不够。
2.活动期间成交量整体提升效果明显,用户也养成习惯,建议继续保持,持续优化。
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