【2023BI数据分析大赛】某电商平台的销售分析报告

某电商平台的销售分析报告

一、选手简介

个人选手版

• 选手介绍姓名：帆软社区用户名木子凌。第二次参与帆软组织的BI大赛，使用上新版本，认识了更多同群数据分析师大牛。帆软在成长，我也要跟着成长。与人同台竞技，检验下自己的所学，也从他人那里学习到更多，始终是我参加这个比赛的初衷。加油吧，分析师！。

参赛初衷

• BI更新了大版本，工作中还没用到，没来得及好好试用学习，借此机会来学习新技术，也加深对帆软开发者和数据分析的理论。
• 当然也抱着与高手们切磋和学习的目的来的，人外有人比山高，既抱敬畏，也敢进攻。
• 好吧，我也觊觎奖金^-^。

二、作品介绍

• 选题背景

1. 去年选了要给太大的主题，导致在完成作品的时候，有些拿捏不住。分析维度和指标始终不够专业，无法得到一个准确和专业的结论。所以今年我选择了一个电扇平台的销售数据，做一个精准分析。
2. 电商已经是目前零售渠道的大佬，不管是国内还是国外，电商平台的体量和受众群体都是巨大的。所以销售数据的分析是数据挖掘中极具价值的。
3. 销售数据分析还是有很多借鉴案例，通过查看和学习其他大佬的销售分析案例，既能对当前的比赛作品有提供灵感启发，也能促进我对销售模块的数据分析场景学习。

• 数据来源：和鲸社区 

数据内容：巴基斯坦子商务数据集 - Heywhale.com

• 分析思路
  

分析思路主要集中于对一份明细数据做不同维度的数据切片观察，剖析销售额发生变化的原因。商品的受欢迎度，客户的消费行为，平台的折扣力度以及推出促销活动的时间等维度进行数据佐证。在趋势发生急剧变化的情况下，数据最能真实的反映出顾客的消费心理，平台商品品类的变化，折扣力度的大小，付款方式的便捷程度等是可以绘制出客户消费的画像数据。根据数据展现出的趋势，最终给出销售结论、促销建议以及风险提醒。

• 数据处理

1. 这份数据因为是一个python大佬提供做研究的，数据的清洗程度其实已经挺高。第一步还是做数据的清理；元数据中，status、sale_com_code中存在 \N的数据，对一部分数据做清理。
   1. 选出所需要的字段
      
   2. 新建第一个公式列清洗category_name1字段，将 ‘\N’，‘’，‘other’都归并为‘other’
      
   3. 再新建一个公式列对 sale_com_code做清洗
   4. 然后选用新字段
      
   5. 新增一个标签列，通过订单状态判断订单是否有效
      
   6. 最后根据有效订单过滤，得到有效订单数据

1. 从上面的数据集中去掉有效订单的过滤条件得到全量数据
   
2. 生成对应的维度字典表
   
   
   

• 可视化报告

整体报表展示我按小主题分成了四个部分

1. 销售状况分析
   直接采用了两个组合折线图，直观的按月份展示销售额、销售额同环比变化已经在销售额中使用折扣量的占比变化趋势。整体上评估电商平台销售经营状况是否平稳，促销活动是否有效。

1. 商品成分分析

第一个采用双轴分类图，展示月份维度下不同类别的商品销售占比，直观反应平台上每个月的热销商品分类情况，通过联动功能展示商品的整体销售占比、折扣占比，体现促销带来的影响。

退单商品的发生额和占比，揭示商品销售分析和品控建议。

1. 客户行为分析

通过对客户在时间维度上的订单数据，分析客户的购买需求。大中小客户的连续月份回购情况，商品类别以及总的订单金额可以生成客户的消费画像。这是商店和平台管理制定精准营销的基数。大客户的关系品类数据、完成占比、付款方式选择、消费时间等维度，预测客户消费习惯。

1. 隐藏行为挖掘
   电商平台既怕爆单也怕退货，做好风险客户的预测也是非常重要的。从平台本身的状态中已经打上了很少量欺诈订单标签。实际上，对支付行为和取消状态中仍然客户挖掘出部分客户的欺诈性消费。

于是我生成了一个付款方式和订单状态的分布图，基于取消的交易笔数和总笔数做了占比指标。在有大量预付订单情况下，同一种付款方式里面存在极高比例的取消行为，联动关系在明细表中还能发现这些客户在不同时段周期性的这样操作。这样的趋势是反应了该付款方式的风险性高。也是商家和平台管理者需要提升重视度的方面，预防恶意订单。

页面整体的布局设计就是二分法，左侧以红色字体的结论标注，然后结合图表的联动功能对数据进行多维度的数据分析，最后来看一看长图

三、参赛总结

1. FineBI工具

首先很感谢帆软官方的辛苦组织。从建立导师群，到直播授课，最后群里导师耐心解答问题，切身体会到了大赛组织者的用心至深。帆软这一套BI开发流程涵盖了数据库开发，etl开发，ui设计和前端开发，同时也极好上手，有excle函数基础的人，使用起来只会更加如鱼得水，真正做到了以一人之力替换整个开发团队，优势明显。

还有就是BI的这个新版确实让我有耳目一新的感觉，虽然此次有很多功能还没有用到，但新版本的功能更加贴合我做数据分析时的思维。一个好用的工具，如使臂膂，只会让我们工作中事半功倍。

2.比赛总结

今年的这个作品又历时接近了半个月时间，还是做的陆陆续续的。可能还需要更多的积累，要更加成熟的看待问题。这次销售分析中让我更加体会到了现在各行各业的不容易。当下经济形势上的不乐观，在消费上是最能直观体现。 作为程序猿、分析师的我们就更应该具备更加精准的数据敏感度和挖掘更深度数据的能力。所以共勉，不仅是这次比赛，也是为以后的工作生活。

当然回到比赛本身，这份分析报告确实很粗浅，也希望有经验的同行能与我交流，提供更专业的分析角度和分析思维。现在里面一定还有很多不完美的地方，也希望能有机会被大家指正。

学不辍，事可会；学不怠，事必精！

恭喜通过大赛初审，获得参与奖和手气红包！
1、图文并茂，内容完整；
2、如果使用本地BI制作，且确保作品已完成不再需要修改，建议尽快联系组委会助手苏茜，进行作品资源迁移，导入大赛公共平台，形成在线模板查看链接，方便评委查看。

预祝荣获大奖！

一样一样，我也是第二次，感觉你比去年有了不小的提升，从分析思路，到数据清洗，数据整理，分析报告都完善了很多。
二分法的整体布局，销售、商品、客户分析，和隐藏行为挖掘，各种对比，不错不错

打卡：非常简洁清晰的分析报告，尤其是逐月的气泡图对比和客户列表的应用，给人耳目一新的感觉，有启发!

图表简约而不简单，看起来蛮舒服，之前只知道计算机语言里的二分法，现在又增加了”二分法“布局，啧啧啧，学到了，哈哈哈

学习了，很棒的分析报告。
我用了25寸显示器放大到200%才看清图片，哈哈。报告对内做了商品分析，对外做了用户行为分析非常全面，另外如果数据量足够多做个用户画像就更完美了。

打卡：
工具运用的很多，整体的分析思路不错，UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解，逻辑贯穿始终

打卡：
选题比较聚焦，分析思路清晰，数据处理也是很详细，隐藏行为的挖掘应该也是花了不少精力。报告整体的布局分明，看着有点小清新。

打卡：
分析框架解读清晰，具有完整的数据分析过程体现；图表类型选取合理，能够恰当的表达相关的数据分析场景。

打卡：完整的数据分析流程，排版符合从左到右的观看习惯，配色统一，布局合理美观，故事化表达相关的数据分析场景，值得学习。