结业总结

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我是社区第2851717位番薯,欢迎点我头像关注我哦~

1、学习初衷

(1)个人介绍

帆软用户名us9z0wWh1A,目前就职于医药行业某司,从事数据支持工作。个人对数据分析很感兴趣,希望未来在这个方向深耕。

(2)学习初衷。

在当今数据驱动的商业环境中,掌握数据分析工具对于提高工作效率、优化业务决策以及推动项目成功都至关重要。学习FineBI不仅是为了满足工作需要,更是为了自我提升,非常感谢公司提供的此次学习机会。

2、作品简介(作业10)

(1)业务背景

母婴用品是淘宝的热门购物类目,随着国家鼓励二胎、三胎政策的推进,会进一步促进了母婴类目商品的销量。与此年轻一代父母的育儿观念也发生了较大的变化,因此中国母婴电商市场发展形态也越来越多样化。随之引起各大母婴品牌更加激烈的争夺,越来越多的母婴品牌管窥到行业潜在的商机,纷纷加入母婴电商,行业竞争越来越激烈。本案例会基于“淘宝母婴购物”数据集进行可视化分析,帮助开发者更好地做出数据洞察。

(2)数据来源

阿里云-天池

(3)分析思路

流量分析:年/季度/月的商品销量如何?有什么规律

类别分析:商品销量按照类目分类有什么规律?哪些类目的商品更有价值?

人群分析:不同性别的婴幼儿购买行为相似吗?

(4)数据处理

1.性别字段转化

2.时间字段处理

3.年龄获取

①获取购买订单的客户的出生日期(左右合并)

②获取时间差(购买时间-出生时间)

③计算购买年龄

④新增赋值列,对年龄进行分段

(5)可视化报告

(1)流量分析

2012-2014年母婴品类的销售数据呈现逐年增长的态势。

源数据最新数据为2025/2/5的订单,可见2015年的数据并不完整。但从一月的数据看来,2015年1月的销量远高于2013和2014年1月的销量,且较2014年1月销量同比增长238.32%。

从趋势图可以看出该数据具有一定季节性波动,因此将从季度、月度进行剖析。

从季度数据可看出,三、四季度的销量都远好过上半年,基本都高于平均销量。

从月度数据可以看出,每年的11月的销量都很好,特别是2014年在11月到达了一个极高的峰值。其主要原因是双十一大促活动刺激消费带动了销量增长。除去11月,5月和9月同样也是母婴品类的销售黄金期。

(2)类别分析

创建一级类目与二级类目的钻取目录,使用ABC分析法挖掘出有价值的商品。

母婴热销商品类目为28,占总销量的37.44%,其次是50014815类目商品,占总销量的25.92%,这两类为A类产品。排行第三的商品类目是5008168,为B类商品,占总销量的24.65%。

向下钻取,畅销一级分类28下最畅销的二级分类商品为50011993,占28类目销量的12.64%。

(3)人群分析

通过对复购率的计算,可以看出复购情况是非常不理想的。

通过对性别及各年龄段的购买情况比较可知,随着客户年龄的增长,对母婴品类的购买力是逐渐减弱的,主要客户群体为未出生及0-1岁婴儿。不同性别及不同年龄段对不同类目的商品需求和购买力也有所不同。

七、结论

1.2012-2014年母婴品类的销售数据呈现逐年增长的态势。随着互联网和电商的发展,可预见2015年及未来销量将会逐年递增。

2.三、四季度的销量都远好过上半年,基本都高于平均销量。5月、9月、11月是母婴品类的黄金销售期。

3.28和5008168为A类商品,最具商品价值。50014815为B类商品,其余为C类商品。可在黄金销售期,可将A类类目下的A类产品与C类产品进行捆绑销售,以带动C类产品的销售,提高母婴整体品类的销量。

4.目前母婴品类复购率很低,可以从客户服务,广告推送、产品等方面着手,提高客户的留存与复购率。

5.随着客户年龄的增长,对母婴品类的购买力是逐渐减弱的,主要客户群体为未出生及0-1岁婴儿。

6.不同性别及不同年龄段对不同类目的商品需求和购买力有所不同,可以基于数据针对不同年龄段及不同性别进行广告的精准推送和商品检索的优先排序,精准曝光从而提高老客户的留存。

3、学习总结

(1)学习经历

  • 课程视频与帮助文档:课程视频讲解非常清晰,提供了从基础到进阶的详细指导。帮助文档内容十分全面丰富,有时不会的或者遗忘的点,通过搜索帮助文档都能很快解决。
  • 动手实践:理论学习之后,最重要的是通过实际操作来巩固知识。通过六周的实践操作,熟悉了其界面布局和操作流程。
  • 案例分析:通过实战案例的学习,了解了在不同行业、不同场景下是如何被应用的。

(2)个人成长

很开心通过这次机会接触学习了Finebi,通过六周的理论加实践学习,掌握了基础的操作技能。在学习过程中拓展技能、训练思维、激发创新;在成长中不断进步,在进步中获取知识和快乐。希望在未来的工作中,能将其运用,并不断精进。

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