电商数据分析报告

标题电商数据分析报告

一：每个字段含义的理解与解释

订单表：

Order ID Order Date CustomerName State City

B-25601 01-04-2018 Bharat Gujarat Ahmedabad

订单详情表

Order ID Amount Profit Quantity Category Sub-Category

B-25601 1275 -1148 7 Furniture Bookcases

Amount 订单数量 Profit 利润 Quantity 数量 Category 类别 Sub-Category

销售目标表

Month of Order Date Category Target

18Apr Furniture 10400

日期分类目标销量

二：数据清洗与异常值处理有助于高效分析

什么样的数据用什么样的异常值分析来处理

正态检验：连续的数值型关键数据

平均值容易受到异常值的影响

连续型数值数据
o 例如：金额、温度、重量、时间、百分比、计数。
o 为什么值得检验：这些数据有数学意义，可以进行加减乘除，异常值的影响是可量化和可解释的。箱线图和Z-Score等方法就是为它们设计的。
高度偏态分布的数据
o 例如：个人收入、公司营收、社交媒体帖子的点赞数、城市人口。
o 为什么值得检验：这类数据通常遵循幂律分布或对数正态分布，存在大量普通值和极少数巨大值。检验异常值是为了区分"真正的极端值"和"分布的天然长尾"，这对于数据变换（如取对数）和选择合适的模型至关重要。
三个表，已近做了的数据初步清洗工作excel处理，
1空值查找使用查找与选择->定位条件->空值，使用条件格式与countif()判断无重复值，与缺失值。订单日期无缺失 CustomerName 客户名无缺失 City 城市无缺失
2处理异常值：

三：数据标准化：

已近确保了，订单，日期等数据格式统一了。

四：多表关联：表格数据的关联分析使用的是多个excel表格的公共字段比如，订单ID，类别，销售目标。

二分析：

1分析销售额

尝试从不同角度切入分析，回答关键业务问题。以下是一些经典的分析场景：

• 销售业绩分析：

o 分析总销售额、利润的月度趋势。

o 分析不同地区、不同商品类目的销售表现。

o 评估店铺销售目标完成率。

根据表的数据结构，销售目标完成率=实际销售/销售目标x100%,在这里目标是类别，月份的排列方式。

vbnet 复制代码

在这里插入代码片Date Table = 
ADDCOLUMNS(
    CALENDAR(DATE(2018,4,1), DATE(2019,3,31)),
    "Year", YEAR([Date]),
    "Month", MONTH([Date]),
    "Year-Month", FORMAT([Date], "YYYY-MM"),
    "Month Name", FORMAT([Date], "MMMM"),
    "Quarter", "Q" & QUARTER([Date])
)
-- 基础度量值
总销售额 = SUM(OrderDetails[Amount])
总利润 = SUM(OrderDetails[Profit])
订单数量 = DISTINCTCOUNT(OrderDetails[Order ID])

-- 销售目标相关
销售目标 = 
CALCULATE(
    SUM(SalesTarget[Target]),
    TREATAS(VALUES('Date Table'[Year-Month]), SalesTarget[Month of Order Date]),
    TREATAS(VALUES('Product Category'[Category]), SalesTarget[Category])
)

目标完成率 = DIVIDE([总销售额], [销售目标])
目标差异 = [总销售额] - [销售目标]

-- 时间智能度量值
月度销售额 = 
CALCULATE([总销售额],
    DATESMTD('Date Table'[Date])
)

月度完成率 = 
CALCULATE([目标完成率],
    DATESMTD('Date Table'[Date])
)

同比销售额 = 
CALCULATE([总销售额],
    SAMEPERIODLASTYEAR('Date Table'[Date])
)

同比完成率 = 
VAR CurrentSales = [总销售额]
VAR PreviousSales = [同比销售额]
RETURN DIVIDE(CurrentSales - PreviousSales, PreviousSales)

• 客户价值分析（RFM模型）：

o 这是电商分析的经典模型，能帮你区分出"重要价值客户"、"需唤醒客户"等群体。

o R（Recency）：客户最近一次购买距今时间

o F（Frequency）：客户购买频率

o M（Monetary）：客户消费总金额

• 商品关联分析：

o 分析哪些商品经常被同时购买（例如，"尿不湿+啤酒"的经典案例），以指导捆绑销售或关联推荐。

可视化与报告
• 撰写分析报告：。

本分析报告通过对销售业绩与客户分群的深度挖掘，发现两个关键问题：

销售目标设定严重偏离实际：整体目标完成率极低（-84.91%），目标设定机制亟待校准。

客户结构健康度不足：客户资产严重依赖少数高价值用户，存在流失风险，且大众客户开发不足。

核心建议：立即启动销售目标复盘，并将运营重心转向潜在高价值客户的转化与现有高价值客户的维系。

建议

短期调整（1个月内）

目标管理：与管理层复盘目标制定流程，基于数据达成共识，下调不切实际的目标。

营销激活：立即针对"重点发展客户"和"流失客户"推出一轮精准营销活动。

中长期策略（季度级）

客户生命周期管理：建立系统的客户维系体系，根据不同分群制定常态化的沟通与营销策略。

数据驱动决策：将RFM分析固化为月度例行报告，持续监控客户结构变化，并及时调整策略。