【2022BI数据分析大赛】智能电商综合分析

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从销售量、转化率、相关性、客户RFM分析等角度,帮助运营部门发现机会与问题​​

一、选手简介

1、个人介绍

​姓名:王萌,帆软社区用户名:数据科学。工作单位:八维计算机研修学院。目前从事数据分析与机器学习科研与教学工作

 

2、参赛初衷

​了解国内外主流BI平台的特点,希望在未来引入教学工作

 

二、作品介绍

1、业务背景/需求痛点​

业务背景:

之前在某企业担任数据分析师的工作,企业的数据分析之前只是单纯的历史数据呈现,希望能转变为智能主动型的分析思路,为各部门制定策略提供参考

需求痛点:

管理者只能看到结果,却不知原因何在,更无法实现针对性营销,需要数据分析这个“参谋”为他们提供数据支撑

 

2、数据来源​

企业数据,已脱敏

jd_order(京东销售统计)  pdd_order(拼多多销售统计)  tb_order(淘宝销售统计)  以及在这三个基础表上衍生出来的其他表

 

3、分析思路

​大部分套用京东的分析体系,如RFM客户分析等。少部分,如相关性分析,是在python机器学习中常用的分析法,套用到项目上

 

4、数据处理

缺失值处理:填充为相邻两行的平均值;重复值处理:删除完全重复的数据;异常值处理:保留四分位数之间的数据

难点:同一客户在三个平台上的账号不一样,而我们又无法获取手机这种去重字段,无法合并三个平台上的相同客户

  1. 可视化报告
  2. 数据含义表达和图表排版布局
  • 最上方的多维折线图,代表京东、拼多多、淘宝三个平台的销量对比,较为直观;
  • 折线图下面的相关性分析,用数据论证哪些平台的销量趋势有较高的相关性,反推运营策略的优劣
  • 三个平台的购买转化率,分别用三个漏斗图展现,最后一个tab是对三个平台转化率的分析
  • UV和PV的对比折线图,来论证用户访问的真实程度
  • RFM分析分别用表格和柱状图表示,在真实场景中,表格数据可接入运营平台,对不同层级的客户做针对性营销
  1. 通过分析得出的结论
  • 京东和淘宝,无论从销量趋势还是转化率,保持了较高的正相关性
  • 拼多多的转化率较高,短期内应加大运营投入;从中长期应挖掘京东和淘宝的转化率潜力
  • PV和UV趋势基本保持一致,真实用户访问率较高
  • RFM分析结果:重要价值客户占比较大,重要保持客户占比较低,可能会存在销售后继乏力的问题

发表于 2022-5-7 23:42:16
案例打卡:学院派老师也太精简了,折线图直接没有标签提示,看了半天不知道这是个啥呢,不过相关性分析的思路还是很靠谱的,如果数分不能围绕相关性来开展,那分析还有什么意义呢,一起进步.
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发表于 2022-5-9 10:29:50
案例打卡:第一遍浏览没看到最终效果,发现原来在视频中有,老师的讲解能力非常棒,但是我想问一句,这次比赛完毕后,还会抽空再做几个仪表板吗,多做几个的话,才会有收获更多。
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发表于 2022-5-9 21:44:05
案例打卡:视频讲解的不错,不过仪表板还是可以在美化一下。整体的布局还是可以调整一下。
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发表于 2022-5-10 15:00:00
案例打卡:分析维度有点少哈,参考性不大
发表于 2022-5-11 20:28:13
案例打卡:核心思维不够明确,作为读者并没有太能够理解本作品仪表盘的实际效益和实际建议在哪里,能够看到的只是套用时间序列,RFM以及漏斗模型。这些模型的应用是好的,但是理解模型背后的核心实际价值才是我们为什么要做这些东西。不排斥在统计学和机器学习模型上仍有一点体现,但是从对故事的描述性和问题解决能力来说可能仍需精进,加油!
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发表于 2022-5-17 18:05:33
案例打卡:有视频加分,但文字说明有点少,仪表板还可以再调整优化一下。
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发表于 2022-5-21 18:11:38
案例打卡:原来还有比我的更精简的作品,莫非也是半成品吗?
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发表于 2022-5-23 10:41:20
案例打卡:作为一个教程非常合适,可以考虑上传b站之类的,但作为比赛作品在美观、整体性方面还有所欠缺。
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发表于 2022-5-30 21:09:16
偏科研型风格,报告解读蛮好的~要是帖子把作品放出来就好了。。
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