销售案例分析

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
(2)统计用户三月份的复购率
销售案例分析_第1张图片
(3)统计三月份的回购率
销售案例分析_第2张图片

销售案例分析_第3张图片
(4)统计男女用户的消费频次是否有差异
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(5)统计不同年龄段,用户的消费金额是否有差异?
销售案例分析_第5张图片
(6)统计消费的二八法则,消费top 20%用户,贡献了多少额度?
销售案例分析_第6张图片

二.分析方法(python)

导入数据
销售案例分析_第7张图片
(1)统计不同月份的下单人数
销售案例分析_第8张图片
(2)统计用户三月份的复购率
销售案例分析_第9张图片

销售案例分析_第10张图片
(3)统计三月份的回购率
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(4)统计男女用户的消费频次是否有差异
销售案例分析_第12张图片
(5)统计不同年龄段,用户的消费金额是否有差异?
销售案例分析_第13张图片
(6)统计消费的二八法则,消费top 20%用户,贡献了多少额度?
销售案例分析_第14张图片

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