电 商 数 据 分 析 汇报人：冯方慧 第一组：杜孟泽、李诗语、金艳平、冯方慧、张梦洁 CDA数据分析就业班 Do one thing at a time, and do well！ 汇报人：冯方慧 第一组：杜孟泽、李诗语、金艳平、冯方慧、张梦洁 CDA数据分析就业班
目 录 CONTENTS 需求分析 数据清洗 数据挖掘分析 建议及策略 01 02 03 04 DEMAND ANALYSIS DATA CLEANING 02 数据挖掘分析 DATA MINING ANALYSIS 03 建议及策略 SUGGESTED 04
01 需求分析
需求分析 数据背景 数据内容 分析目的 本数据集为淘宝平台交易数据 数据集中的主要变量分别为：订单编号，买家会员名，总金额，收货地址，订单状态，宝贝标题，订单创建时间，订单付款时间。 数据内容 分析公司的运营情况，客户分布，客户贡献率。对客户进行价值评定，进行精准营销。根据用户的历史行为，进行产品推荐。 分析目的 本数据集为淘宝平台交易数据 共2万6千多条交易记录 交易时间为2013年1月-5月。 主要销售女士服装
02 数据清洗
数据清洗 将订单状态为交易关闭的删除 删除记录6162条，剩余20642条记录 将物流公司字段中为空值的记录删除 FIRST 将订单状态为交易关闭的删除 删除记录6162条，剩余20642条记录 SECOND 将物流公司字段中为空值的记录删除 删除215条记录，剩余20427条记录 THIRD 删除买家支付积分、返点积分、买家实际支付积分字段 （这些字段值为0，不具备分析的意义） FORTH 将收货地址字段拆分成收货省份和收货地区 （用于分析客户分布） FINALLY 数据整理 （删除字段名空格）
03 数据挖掘分析
客户分布 客户主要分布在北京、广东、浙江、江苏、上海等经济发达的地区
月份销售金额分析 月份汇总分析图表中，2月份因为处于春节时期，销售额比较低，5月份只有四天的数据，所以销售额最少。4月份夏装上新，所以销售金额比较高。 从月份平均趋势来看，整体波动不大，发展平稳 标题文添加
周销售分析 买家实际支付金额： 将时间按周分割，分别对买家实际支付金额，和宝贝数量做出一个时序分析图，可以看出在4月中旬销量是最高的。 从两个图的趋势对比可以看出，这些产品的价值没有特别大的差别。 宝贝总数量：
24小时销售分析 由以上两个图可以看出，每天10:00-15;00为订单高峰期，在14:00出现峰值； 同时，19:00-22：00也为高峰期，在20:00出现峰值。
客户分析--客户贡献率分析 根据客户120天平均购买量对客户进行划分： [1,5]单个消费者 (5,20]小型商家 (20,100]中型商家 100以上大型商家 单个消费者为主要客户群占比85%大中小型商家仅占15% 符合B2C的情况
客户分析--客户复购率分析 五个月内客户复购率18.63%，且10次以上的人数占比不到1%，说明该平台客户粘性较低
客户分析--客户性格分析 将数据按买家会员进行分组，计算每个订单创建时间与付款时间的差值，将客户分为三种类型： 0-10min ：果断型 以订单付款时间与订单创建时间的差值为判断依据，将客户粗略地分为果断型、一般型和犹豫型。大部分客户都属于果断型。
模型构建--关联规则 建模思路： 需要买家会员名和宝贝标题两个字段 将宝贝标题中的产品编号提出且拆分 构建用户-产品矩阵 生成频繁项集及规则
生成规则： 以上组合为最优商品组合，可以以这些组合推出商品套餐，进行捆绑销售，刺激消费，提高销量。
R间隔 F频率 M金额 客户分析--RFM分析 参考复购客户的平均购买周期和数据本身的时间跨度，以最后一次购买距离当前日期的时长划分区间[0,30] ，(30,60] ，60天以上 把客户粘性分为高中低三个层次 客户分析--RFM分析 分析目的：对客户价值进行细分， 针对不同客群进行精准营销 R间隔 F频率 M金额 经分析70%的销售额来源于30%的高消费人群，所以按总金额降序1/4位置上的金额划分为高低
客户评定结果部分展示：
客户评定及策略 加强推广 推出优惠策略 根据预算而定 重点维护 提升客户粘性 刺激多次消费 不建议进行营销 推出产品套装 刺激销售增长 34% 潜在客户 30% 低价值客户 26% 高价值客户 10% VIP 加强推广 提升客户粘性 推出产品套装 刺激销售增长 重点维护 推出优惠策略 刺激多次消费 根据预算而定 不建议进行营销
04 建议及策略
建议及策略 通过关联规则实现精准营销，使用户在最短的时间内满足自己最大的需求，减少客户时间成本的同时也减小了公司的营销成本 根据客户分布图，商家合理建立仓库，提高物流速度增加客户满意度 二 三 四 五 一 利用时间差异分析和月份趋势分析，挑选出销售量最高的商品，有助于商家可以及时备货，提升库存周转率 根据RFM模型对客户价值进行评定，对潜在客户加强推广，提升客户黏性进行产品推广刺激销售增长 根据时间差异图，在高峰期合理安排工作人员，使效率达到最大化，减少公司人力成本
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