销售案例分析
2019-03-14 本文已影响184人
敢敢宝宝
项目简介
某一产品3,4,5月份的消费信息和用户信息,对这两份数据进行分析来了解这三个月销售情况,并为下个季度销售提供依据。
分析角度
(1)统计不同月份的下单人数
(2)统计用户三月份的复购率和回购率
(3)统计男女用户的消费频次是否有差异
(4)统计多次消费的用户,第一次和最后一次消费间隔是多少?
(5)统计不同年龄段,用户的消费金额是否有差异?
(6)统计消费的二八法则,消费top 20%用户,贡献了多少额度?
一.分析方法(Mysql)
导入数据
因为数据过大,需用用命令行将数据导入数据库。在导入数据时,需要注意一些问题:
a.fields terminated by ','是因为csv 文件是以逗号为分割符的
b.建立数据库时里面的paidtime 改成 varchar(45)
c.并且paidtime这个字段更新这个
update orderinfo set paidtime=replace(paidtime,'/','-') where paidtime is not null
d.然后更新字符串为日期格式
update orderinfo set paidtime=str_to_date(paidtime,'%Y-%m-%d %H:%i') where paidtime is not null
(1)统计不同月份的下单人数
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/cfa7573890de608f.png)
(2)统计用户三月份的复购率
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/e4a41b2ce761ab01.png)
(3)统计三月份的回购率
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/7b3fd3141a5d89b5.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/58de6d50307dc53a.png)
(4)统计男女用户的消费频次是否有差异
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/fd53903a76a2e743.png)
(5)统计不同年龄段,用户的消费金额是否有差异?
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/b195274fb263097d.png)
(6)统计消费的二八法则,消费top 20%用户,贡献了多少额度?
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/98395f146dea7de1.png)
二.分析方法(python)
导入数据
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/fbd0001e354c5b2a.png)
(1)统计不同月份的下单人数
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/82cb1fa0ade8c448.png)
(2)统计用户三月份的复购率
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/b6cb96c05681f792.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/5803df285b0622d7.png)
(3)统计三月份的回购率
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/83fb602abda5ce06.png)
(4)统计男女用户的消费频次是否有差异
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/dca309167ddb6af7.png)
(5)统计不同年龄段,用户的消费金额是否有差异?
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/490d052fdc308204.png)
(6)统计消费的二八法则,消费top 20%用户,贡献了多少额度?
![](https://img.haomeiwen.com/i7230550/c55fe08f0333c752.png)