专栏首页全栈数据化营销数据分析实例:数据分析思维在分析中的运用实例

数据分析实例:数据分析思维在分析中的运用实例

有数据分析和没有数据分析意识,在工作中会有什么区别呢?举个例子:

下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录,需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。

我想很多人拿到这个数据后,会直接用绝对值做出一个曲线图来:

做这样的图存在什么问题呢?

画这个曲线图,可以对比3个产品在不同时间的绝对销量高低,但是不好对比3个产品的销售趋势,因为数量级不一样(SKU1几乎被拉平了),看着会有点眼花,而且也不方便从历史数据中探索产品的生命周期。

但是如果对数据源稍作处理,以第1周为基期,基期的指数为100,把后面各周的销量都转化为定基比的形式:

 用定基比数据再作出以下的曲线图:

再和绝对值图做对比效果大不同了。​可以看到,通过定基比数据作出的这个图,可以让我们更明显地发现事实:

1、三个产品在上市的第3周都会达到一个小波峰,然后停滞一段时间在继续上升。

2、SKU1、SKU2的销量在第10周是最大值(波峰),然后开始下滑。SKU3从第八周开始下跌的。

3、SKU1虽然是销售件数最低但是爆发增长度是最高的,SKU2虽然销售额很大但是爆发度就小很多,而SKU3却是快速衰退。如果SKU1本来就是一个小品类的新品,其它两个SKU都是大品类的新品,意味着我们需要对SKU1特殊照顾。

4、若从这3个产品去探索生命周期规律,我们大致可以认为新产品的导入期是W1-3,W4-7为成长期,W8-16为成熟期,W17-20为衰退期。

​  当然我们还需要更多的sku数据才能更精准地判断生命周期,上图只是一个举例而已。

所以,具备数据分析思维的人,往往能够基于业务特点和需求出发,从数据特点角度,寻找合适的分析方法,得到的结论往往就是更加直观和深入。

Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。

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