一、选手简介
1、选手介绍
帆软社区用户：每天要早睡，目前就职一家零售企业，职位数据支持岗，个人对数据分析非常感兴趣，也对数据行业的前景十分看好，热衷于各种数据处理以及帆软BI对数据的可视化
2、参赛初衷
一直没有机会实战的检测一下自己的数据分析能力，希望对自己的能力的一次锻炼的机会，也为自己积累一些项目经验，也是很感谢帆软公司的支持，比赛的奖励很丰富诱人。
二、作品介绍
1、业务背景与需求
随着市场的进一步的饱和，竞争压力逐渐增大，某电商平台的销售增长明显出现滞涨情况，为了分析出销售额增长放缓的原因，你拿到了电商平台2015-2017年的销售数据进行分析，用以帮助企业找到问题所在，帮助改善运营策略
2、数据来源
和鲸社区https://www.heywhale.com/home
表格包含会员信息表，销售记录表，客单价变化表
会员信息表包含：会员卡号，年龄，性别
销售：会员卡号，单据号，消费人群，消费金额，销售数量，销售价格，品牌，消费时间
3、分析思路
为了避免过多的数据干扰，我只截取了每年销售额最高的1-3月进行分析，为了增加销售额，我们要明白销售主要的增长来自会员人数和商品两个维度，会员数量的增加会直接影响到商品的销量，而好的商品又能吸引顾客成为会员。
- 通过对会员的分析，得到会员人数的增长情况，再根据订单号与时间，得到每个月会员的消费频率，这里没有对会员的流失和增长进行分析，只针对消费人数
- 根据时间，性别，年龄进行聚合，分析各个年龄段的客单价占比情况，进而重点关注该类型客户，精准营销
- 通过对商品的分析，判断出近期平台商品趋势变化，以便更好的调整策略
4、数据处理
对原始数据进行处理，主要使用Excel自带的Power Query进行数据清洗工作，原始数据包含销售记录表和会员信息表，补齐缺失数据
根据时间进行汇总销售金额，再使用各个时间段的销售金额除以订单数量，得到客单价表。
上传三张加工完成的三张表：会员信息表，销售记录表，客单价变化表
添加自助数据集，对会员信息表和销售记录表进行左右合并，得到会员销售记录表
5、可视化报告
从销售额变化趋势来看，2015至2016年销售额增长最多，涨幅超过100%，而至2017年1月，保持着同比24.97%的增长，后续的二月份反而同比下降了7.84%，结合消费人数的角度，会员数量一直保持着同比的增长情况，不存在客源流失，而导致消费人数不足而造成的销售放缓
按照会员的角度继续往下分析，2015-2017，因为消费人数的增加，每月1次消费频率的人缓慢增长，而2-5次消费频率的人数也是正常的同比增长。也基本排除了因为消费频率减少导致的消费金额减少的原因。
按照客单价变化的趋势，2017年的客单价减少最多，客单价降低是导致了销售金额下降的主要原因，接着对客户人群进行分类，按照，时间，性别，年龄维度，找到客单价下降最多的重点人群
年龄段角度：2016-2017中老年龄段的消费占比进一步上涨，而其他年龄段的占比变化不大，客单价人均下降5w，而青年与壮年两个年龄段的占比远大于老年人段，而且这两个年龄段又是伴随着时间变化，逐步迈入最具有价值的中老年时间段
性别角度：虽然男性的客单价相对较高，但是女性群体的消费占比却达到了男性的两倍，女性群体存在巨大的消费潜力
营销策略：A建议营销策略往女性用户上进行倾斜，特别是针对青年，壮年，中老年这三个时间段的女性用户。
B会员人数还是偏少，每月复购率较低，建议适当进行优惠促销，增加会员消费频率
从销售金额前二十品牌图可以看到，TOP20品牌对消费金额的占比越来越高，而且头部品牌与尾端品牌消费金额差距较大，说明市场逐渐加强对品牌的认知度，消费者更加青睐于头部品牌的消费。
从商品各类售价的变化趋势来看，2015只销售2500元的产品到2016年的各类产品，再到2017年1500-2000元的产品消失，市场逐渐两极分化，中端产品‘’逐渐减少，平价商品和高端产品占逐渐增加
从销售数量来看，2015年-2016年销售数量翻了2.5倍，从而导致了2016年销售金额暴增，而2016年-2017年产品售价的组成以及数量都没有太大的变化，导致增长放缓。
策略：建议深化对于头部品牌的合作，提高品牌入驻门槛，减少一些销售额较少的品牌，整合资源，用于拓展高端品牌的消费增长。
三、参赛总结
1、FineBI工具
各种数据转换都很方便，bi的文档也做得很棒，不管是数据源的变更还是图表字段的转换，都可以非常快速的达到实时刷新和联动的效果，仪表板的样子也很丰富，直接便利了我这个小白选手。
2、参赛总结
第一次做完一份数据分析报告真的成就感很高，拖到最后交卷也是自己的拖延症很严重，但最终结果是好，过程虽然很艰辛，但是对自己以后做报告的流程的梳理还是帮助蛮大，再次感谢帆软官方组织的比赛，让我们一起在数据这条道路上，肩并肩越走越远。 | 
