电商平台数据分析思路与bilibili会员购介绍
该项目Python版本敲代码中....
互联网电商平台数据分析的一般思路
- 找出问题：描述性分析
- 分析问题：诊断性分析、预测性分析、仿真模拟
- 解决问题：数据报告+决策性分析
描述性分析
通过计算数据的集中性特征和波动性特征以了解数据的基本情况。
- 数值分析：数量、平均数、极差、标准差、方差、极值
- 分布规律：均匀分布、正态分布、长尾分布
- 可视化方法：柱状图、条形图、散点图、饼状图……
预测性分析
用线性回归或逻辑回归的方法找到自变量与因变量之间的关系，并使用该关系等式预测因变量的变化。
线性回归
逻辑回归
仿真模拟
利用数学仿真来模拟各种条件下产生的结果。
bilibili会员购平台业务背景介绍
会员购平台业务背景
面向ACG用户
用户构成：用户年龄主要集中在18—24岁，且男性用户占比较大。从地域来看，一二线城市用户较为集中。
bilibili会员购平台相关数据介绍
商品特殊性，定金→尾款→交易完成
相关数据：
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商品编号
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商品名称
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商品价格
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票号
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座位
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联系地址
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渠道
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下单时间
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支付时间
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支付单号
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店铺名称
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店铺id
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订单状态
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售后状态
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是否海外购
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税费
订单数据的数据分析方法
订单数据的数据分析基本思路
- 数据抓取：数据库数据调取
- 数据清洗：无效数据清洗、有效数据筛选
- 数据分析：用户属性判别、品牌渗透都判别、订单时间/地区分布……
b站会员购订单数据的宏观分类与分析思路
-
订单类型分析：
- 待支付：已经提交订单信息等待支付的订单
- 已取消：被取消的订单
- 待发货：已经付款等待发货的订单
- 待收货：已经发货等待收获的订单
- 已完成：完成所有订单环节的订单
-
取消订单针对性分析：
- 恶意订单占货分析
- 取消订单数据剔除
数据清洗
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已取消、待支付、已支付、已发货订单数据分类
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巨额取消订单筛选，判断是否为恶意压货订单
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删除已取消订单数据
b站会员购订单数据的微观分类与分析思路
数据处理及分析
时间相关分析思路
- 订单时间分布分析：
- 订单高峰时间
- 订单低谷时间
- 订单价格分布分析
- 高客单价时间
- 低客单价时间
- 订单时间分布与价格分布的交叉分析
按小时维度订单统计
bilibili 2月9日会员购订单波动
- 按小时维度订单统计
- 按分钟维度订单统计
- 按秒维度订单统计
2月9日订单量波动柱状图
2月9日单日订单量波动的帕累托分析图
按小时维度客单价统计
客单价：每小时订单价格的平均值
2月9日单日客单价波动的折线图
2月9日单日订单额波动的柱状图
2月9日单日订单量与客单价交叉分析的组合图
不同订单数据类型对应不同分析目的
商品相关分析思路
- 商品单维度分析：
- 商品客单价分布
- 商品销量分布
- 商品+时间双维度分析：
- 商品目标用户分析
- 商品地区客单价分析
2月9日商品客单价帕累托分析
2月9日单日不同商品销量柱状图（长尾分布）
不同商品一天24小时的订单数量波动折线图
不同地区客单价分布柱状图
b站会员购订单数据多表格数据的汇总与分析
汇总多订单表格数据后可以进行周订单波动分析、一周不同时间用户购物习惯差异分析……
| 周 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期日 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 7809 | 7597 | 5270 | 6763 | |||
| 2 | 7691 | 5223 | 5710 | 5899 | 6106 | 5327 | 6735 |
| 3 | 6377 | 6322 | 5679 | 6064 | 5157 | 5634 | 5313 |
| 4 | 6528 | 7823 | 5876 | 6484 | 6336 | 6017 | 5214 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 50 | 7745 | 7544 | 6657 | 7658 | 5243 | 7208 | 6071 |
| 51 | 5034 | 5306 | 6878 | 9367 | 7016 | 6366 | 5094 |
| 52 | 7960 | 6034 | 6101 | 8729 | 6479 | 7538 | 5585 |
| 53 | 7214 | 6015 | 6212 | 6750 | |||
| 平均值 | 6935.57 | 6323.86 | 6159.00 | 7345.00 | 6276.29 | 6194.29 | 5825.00 |
| 加权指数 | 1.19 | 1.09 | 1.06 | 1.26 | 1.08 | 1.06 | 1.00 |
| 周权重指数 | 7.74 |
b站会员购订单数据针对用户属性判别的分析
B站单日订单量与客单价波动变化趋势
亚马逊跨境电商单日订单量与客单价波动变化趋势
b站会员购订单数据针对地区品牌渗透度判别的分析
不同地区订单数柱状图
不同地区订单数帕累托分析
订单数据可视化VS用户画像
用户画像相对于订单数据可视化更具有全面性
- 时间维度
数据统计时间至少以季度为单位（淡旺季）
- 商品维度
数据统计商品至少以品类为单位（商品属性差异）
- 用户维度
数据统计用户至少以平台为单位（产品功能的使用局限性）
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最后编辑时间为: May 12,2021