数据分析展示（通过Mysql和Python对数据清洗和整合后，利用tableau搭建数据看板进行可视化显示，最后对数据结果给出简要的个人分析）

作品展示链接：https://blog.csdn.net/weixin_44869426/article/details/122952133 

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Step1:数据分析看板搭建

数据看板简介:①以简洁直观、恰当用图为基调，精准展现业务需求看点;②目标使用对象为外卖总店管理人员;③讲述了11 家门店分别在两个外卖平台上的经营情况。 

Step2:数据分析看板简述（由上及下，由左及右）

 第1 行展现了11 个店铺在“美团”、“饿了么”两个平台上从开始投放到最新统计时刻
之间的总体经营情况，表头另设有时间轴，方便管理者获悉公司店铺在不同时间段下的
总体经营规模；

 第2 行左图展现了11 家门店每日的详细经营数据总和，方便管理者对每日的经营指标
做出快速检索和对比查阅分析。右图展现了每日“GMV-店家实收-CPC”之间的关系，
设有可变成交目标值，方便管理者根据实收与GMV 之间的差距洞察出经营过程中的成
交转化率问题，并将CPC 与实收做对比，明确广告投入与成交金额之间的关系，发掘
出产品的广告依存度等问题；

 第3 行从左至右以此展现了各门店的投入产出比（明确各门店的投资回报情况）、总体新老客占比（明确自己的发展空间和产品吸引力）、各平台的交易额贡献情况（明确平台的产值贡献）和各门店的交易额贡献（明确门店的收益机会）；

 第4 行左图展现了各门店的下单转化率，结合平台措施、地区分布、人群基础、门店类型、营商环境等因素分析下单转化率高低成因，便于进行“A/B”测试等“控制变量法”
的实验和规律总结，也便于门店之间的优秀经验交流。右图是各门店每日新客增长情况
（由于手上的相关数据有缺失，造成其它店铺无法展现），结合营销力度等多种因素，
可以明确每个店铺所处的生命阶段以及增长潜力等；

 第5 行左图展现了不同餐饮品牌的“广告投放金额与GMV”之间的关系，展现了菜系
品牌的受欢迎程度，便于管理者对菜系的优劣择选，择优培养。右图分别展现了广告投
放量对潜在消费者的捕获能力和广告投入对门客引流的贡献力，管理者结合同类竞品等
其它因素可以分析出当前自家产品在创新点、差异点、吸引点等方面的不足；

 第6 行左图展现了每日门店流量下的进店率和成交率状况，便于管理者分析出自身产品对人群的吸引力，反思产品卖点和竞争力等问题，另外可以分析出自身营销等能力对门客流量转化率的把握情况。右上图对每日不同时刻的订单数量进行了分层展示，便于管理者洞察每个时刻的销售情况，为提前做好扩大产能等工作提供决策基础等。右下图是外卖配送范围分布，管理层可以据此洞察店铺和产品的辐射范围，方便对店铺布局等一些列战略决策做基础数据支撑，另外可以从中洞察某些异常订单等情况。

Step3:数据分析简述（限于篇幅，仅作两点分析）

 产品和运营方面的解读和建议。从这份图表的“新老客占比”和“各门店新客增长情况”可以看出门店总体处在“青年期”，存在一定的增长潜力和增长势头。第1 行右图的日GMV 波动较大，说明产品本身的吸引力或者卖点不足，可替代产品或同类竞品较多，周期性大波动表明在高峰期附近商家有做促销活动（反之其它商家存在行动），导致消费者在产品同质化下“无脑”“薅羊毛”的现象出现，为避免这类情况，做出高价值、高吸引率产品，培养高忠诚度顾客，必去采取差异化竞争，生产特色、有核心技术的产品等（不排除其它市场策略，限于篇幅，在此不做详述），同时这种波动也表明了这类市场的不稳定性，顾客整体忠诚度较低，便于通过革新来获取高忠诚度顾客，撬动行业大规模市场。此外，从波动幅度来看，市场规模较大，潜在消费者基数很大，市场潜力较高，更能支持革新发展的决策观点。从广告通入情况看，其波动基本与其它两条线一致，也证实了产品无特色等解释。最后，从GMV、实收关系以及交易目标来看，还应对员工进行运营方面的培训，加强销售能力，提高顾客资源利用率，提高销售转化率。

 门店和品牌情况的解读和建议。从这份图表的“各门店实收ROI 占比”、“各门店GMV占比”和“广告投放（CPC-GMV）情况”可以得出将“宝山店”作为模板店进行包括选址、经营模式等方面的全因素分析，为其它门店积累标榜经验。另外，也要着重分析排名垫底的门店，做出包括但不限于改善经营模式或者撤店换址等决策。最后对于品牌方面，可以看出“蛙小辣火锅杯”的广告投入效果明显好于“拌客”，反映出当地人对于菜品的偏好，对菜品配置等给出了提示建议。

限于篇幅，分析至此