作品选题：电子产品销售分析 一、选手介绍 团队名称：两颗卤蛋 队长介绍：目前就读于江西财经大学，国际贸易学，硕士。对数据分析岗位比较感兴趣，通过CDA LEVEL I（A）、CDA LEVEL II（B）和FCP-FineBI认证。 副队长介绍：目前就读于江西财经大学，国际贸易学，硕士。成绩优异，多次获奖，英语能力出色、通过BEC高级考试、教师资格考试。虽不打算从事数据分析工作，但却对各类数据分析技能有着浓厚的兴趣。 参赛初衷 1、主要是希望以赛促学，检验一下学习成果。 2、能得个奖鼓励一下的话，当然是再好不过的啦。 二、作品介绍 本次作品主要是对自选的电子产品销售数据进行分析。 数据来源：和鲸社区https://www.heywhale.com/mw/project/5fc253f46571040030a04bd1/content 字段含义 event_time：订单发生时间 order_id：订单id product_id：产品id category_id：产品类型id category_code：产品类型名称 Price：产品价格 user_id：客户id Age：客户年龄 Sex：客户性别 Local：客户所在地区 数据清洗 event_time字段少部数据的订单时间为1970年，但绝大部分订单时间为2020年期间，因此使用过滤操作，仅仅留下2020年以后的数据。 category_id和brand字段均存在少部分空值，因此统一将空值部分归为“其它”类，用“其它”字样填充。 数据说明：数据可能存在一定的准确性和完整性不足的情况，分析结论都是基于数据完整无误这一假定下进行的。 分析思路 本次是对电子产品的销售情况进行分析。本次将着重围绕产品和客户两个维度进行分析。 产品分析 1、对整体的销售情况进行可视化分析，其中包括总销售额、客均销售额、客均消费频次、销售趋势等。 2、对不同品牌和不同品类的电子产品的市场份额进行分析。 客户分析 客户分布：从地区、年龄、性别层面对客户的分布情况进行分析。 客户偏好分析：分析地区、年龄、性别的差异是否会导致不同的品牌偏好。 客户消费水平分析：从地区、性别、年龄维度对比客户的消费水平。 客户价值分析：采用RFM模型对客户进行分类，区分不同价值客户，从而对不同价值的客户采取差异化营销，使得更都的客户实现从低价值到高价值的转变。 作品链接：http://localhost:37799/webroot/decision/link/KRIQ 1、电子产品销售总体概况 在2020年期间，电子产品的销售总额为11721.2万元，销售额前三的电子产品品牌为三星、华为和lg。前三大电子产品品牌的市场份额占据总市场份额的一半以上，可见头部品牌占据绝对的领先地位。 前销售额前三的电子产品品类分别为智能手机、笔记本电脑和电视。 客均消费频次为6次，客均消费金额为1249。 2、智能手机消费分析 智能手机市场份额前三的品牌，分别为苹果、三星和华为。其中苹果和三星两个手机品牌占据了绝大部分市场份额，分别为46.54%和39.35%。而排名第三的华为，其市场份额仅为4.57%，仅为苹果的一成左右。 可见，手机品牌的头部效应比较明显。苹果、三星两个国外品牌占据了我国手机市场份额的八成以上，这也体现出了目前我国手机品牌的竞争力还相对薄弱。 3、笔记本电脑销售分析 笔记本电脑市场份额前三的品牌分别为华硕、联想和苹果，分别为31.8%、30.5%和 22.28%。 前三大笔记本电脑品牌厂商之间的竞争较为激烈，并没有哪家厂商占据绝对的优势。 4、智能手机销售趋势分析 1月至4月份，智能手机的销售额较低，智能手机市场处于淡季。从5月份开始智能手机市场开始回暖，8月份到达顶峰，之后又有所回落。 七、八月份为升学季前夕，许多学子都会有购买新手机的需求，因此，商家应当在次期间做好相应的营销活动。 5、笔记本电脑销售分析 笔记本电脑的销售趋势也与智能手机类似，也是从5月份市场开始回暖，升学季期间达到顶峰。 6、客户分布分析 从地区分布来看，电子产品销售额前三的地区分别为广东、上海和北京、市场份额占比分别为22.16%、16.89%和16.25%。 从年龄分布来看，20岁以下和35-40之间的客户销售额相对较少，而其它年龄段的销售额之间没有显著的差异。整体来看，并未发现不同年龄段之间对电子产品的需求又明显的差异。 从性别分布来看，男女客户的电子产品消费额几乎持平。 7、消费者手机品牌偏好分析 从整体来看，最受消费者喜爱的品牌依次为苹果、三星、华为、oppo和小米。 从性别差异来看，华为手机的受众男性要略多于女性，男性受众比例约为52%，女性受众比例约占48%。而oppo手机的女性受众要略多于男性，女性受众比例约为52%，男性受众比例约占48%。而苹果、小米、三星的受众并无明星的性别差异。 从地区差异来看，湖北和江苏两个省份对小米手机的偏好要高于其它省份。四川和海南对oppo手机的偏好要高于其它省份。除此之外，未发现其它明显的不同地区的品牌偏好差异。 从年龄差异来看，20岁以下和35-40岁之间的消费者对小米手机的偏好要高于其它年龄段。 8、客户消费水平分析 从性别来看：男性客户和女性客户的客均消费没有显著差异，分别为1226和1216。 从地区来看：湖南和海南的客均消费最高，分别为1295和1263。江苏和湖北的客均消费最低，分别为1121和1106。总体来看，各省份的客均消费的差异并不明显。 从年龄来看：各年龄客户的客均消费也基本处于1000-1200区间，并未有明显的差异和规律。 9、客户价值分析 从图中可以看出，重要价值客户虽然人数并不多，但却贡献了近50%的客户价值。而一半挽留客户虽然占据了50%以上人数，但其客户价值贡献率只有16%。 此外，一般发展客户的人数占比也较多，这类客户的特征是近期较为活跃，但消费频次和消费金额还处于较低水平。因此，可以针对性地对这类客户进行营销，提升这类客户地消费频率，从而使其转化为高价值客户。 三、参赛总结 1、FineBI工具 先后使用过几种主流的BI产品。发现FineBI最大的亮点是“接地气”。无论是详细的帮助文档，还是浓厚的社区氛围。都使得我能比较快地上手这款产品。 2、参赛感悟 这次的参赛，算是一次比较好的锻炼机会。在还没有真正进行分析之前，我感觉所谓的BI无非就是进行一些简单的拖拽操作。但当自己真正着手去做的时候才发现，每一步看似简单地拖拽操作背后，都是分析思路的体现。从何种维度进行分析、以及用什么图形去可视化结果都是需要经过深入思考的。