婴幼儿商品消费分析

一、 背景介绍

随着互联网的发展，人们越来越多地依靠网上购物，尤其是婴幼儿产品备受青睐。本次分析的主要目的是通过数据分析方法了解商品的消费情况，为商家接下来的业务发展提供销售建议和指导策略。

二、 数据来源

阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45

三、 提出问题

1) 商品的购买数量如何？哪种商品的购买数量最好？在哪个季度购买数量最好？

2) 哪个年龄段婴儿对应的购买量最多？

3) 婴儿的性别与购买数量有何关系？

四、 理解数据

婴儿信息表字段：

user_id（用户id）、birthday（出生日期）、gender（性别，0为男性、1为女性）

购买信息表字段：

user_id（用户id）、auction_id（购买行为编号）、cat_id（商品种类id）、cat1（商品属于哪个类别）、property（商品属性）、buy_mount（购买数量）、day（购买时间）

五、 数据清洗

a) 对数据集进行处理选择有分析意义的数据，隐藏auction_id、cat_id、property等无意义的字段；

b) 通过COUNTA函数检查表中并无缺失值需要填补；应用VLOOKUP函数将购买信息表中有出生日期及性别的用户筛选出来，作为后续待分析数据，剔除无用数据；

c) 再通过查找替换功能将cat1列中商品的种类名称用ABCDEF进行统一的重命名，利用Excel的分列和设置单元格格式功能，将日期格式进行转换，从而增强可读性也便于后续的分析与计算操作；

d) 根据商品的购买日期和婴儿的出生日期，我们可以利用Excel隐藏函数DATEDIF，计算出婴儿当前年龄，由于有些购买日期是在婴儿出生前购买，所以还需要通过IFERROR函数来处理一些异常值，如果为婴儿出生日期前购买则显示为-1；

e) 最终，将年龄按照婴儿的重点成长期进行划分，分组为未出生、0-1岁、1-3岁、3-7岁及7岁以上，再利用VLOOKUP函数将数据集中的年龄进行分组匹配。

六、 数据可视化

1) 各种商品购买数量如何？哪种商品购买数量最好？

通过数据透视表和透视图可知，C>A>B>E>F>D，且2014年度购买数量最好。

第四季度的购买数量明显高于其他季度。

2) 哪个年龄段婴儿对应的购买量最多？

由上图可知，0-1岁和1-3岁婴儿的购买量最多；

未出生婴儿对应的更倾向与F商品、0-1岁倾向于C商品、1-3岁倾向于E商品、3-7岁倾向于D商品、7岁以上倾向于D商品。

3) 婴儿的性别与购买数量有何关系？

男性婴儿倾向于选择C商品，而女性婴儿更倾向于选择A商品。

七、 分析结论

通过对数据运用多维度拆解方法，从产品指标出发，重点研究商品购买量、商品种类和时间的关系。

1) 从婴儿性别统计分析来看，男性婴儿数量远大于女性婴儿数量，后续可以针对男性婴儿的购买需求做出进一步的分析和了解；

2) 从不同性别对商品种类的影响看出，男性婴儿更倾向于选择C商品（C>A>B>E>F>D），而女性婴儿更倾向于选择A商品（A>B>C>F>E>D）。

按照年龄将数据分为三类：未出生、婴儿（0-2岁）、儿童（3-8岁）

通过年龄段分布情况可以看出婴儿的购买数量最多。

未出生的宝宝倾向于购买C商品，婴儿阶段的宝宝也倾向于购买C商品，而儿童阶段则倾向于购买A商品；

可以看出不同阶段的宝宝对商品的需求也不同，建议商家后续应定向对不同年龄段进行推广。