前几天在浏览微博的时候，看到某家公司的月度的销量数据的一个数据展示的图表，觉得挺有意思，为什么说有意思呢，因为这家公司在数据图表的呈现上给人的感觉就是这家公司每个月的销售数据都是增长的数据，我们先来看看这家公司对外的一个数据分析图表 这个图表来源于该公司的对外的一个数据展示，在这个图表里我们可以看到貌似好像每个月的销售数据都是增长的，但是你细心的分析下发现他每个月的数据都是月份数据的叠加，2月的数据是 1月+2月， 3月的数据是 所有通过这个图表，不管每个月的销售数据是怎么样，基本上我们看到的图表貌似都是增长的。所有我们想来改一改这个图表，改成一个正常的数据图。 ，一个是每月的销售数据，另外一个是每月的数据增长率，我们选择这个两个字段，插入组合图 这个是插入的原始数据图，在这图我们需要注意几个关键点 1、主坐标和次坐标，增长率是设置一个次坐标 2、主坐标和次坐标的 最终我们数据调整美化后，呈现的效果如下： 这个图表才是真实的每月的销售数据，我们可以看到每个月的销售数据和每个月销售数据的增幅，所以在做数据分析 ，图表呈现的时候，数据分析的思路，逻辑才是最关键的
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营，主要分享和研究业界开源项目，学习资源，程序设计，学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。 主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
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日常销售报表，时间是非常重要的维度。前一文，我说明了如何不用公式，实现日期自动转换为年、季度、月、周等形式（点击文末阅读原文查看），以便进行业务分析。 但有时，业务逻辑比较复杂，或者数据源不规范，仅凭点击鼠标无法满足对时间维度的分析需求，需要我们用点公式。下面介绍在零售业界常用的几种日期公式使用形态。 （注：此处操作以Power BI Desktop为例，在Excel当中的操作步骤相同） 一、不借助外界数据源，新建完整的日期列表 有时，我们需要这样一张完整的全年日期明细表，方便与业务数据结合。 然后，我们借助Query的添加列功能，快速添加相应的日期维度，从而得到最上方的表格。 二、依据当前时间进行日期动态变化 我们每天需跟踪截止昨天的销售数据，昨天是个相对的位置。 当然如果你仅仅需要在Excel工作簿展现当前日期用today函数就好。 三、销售数据要截止到上个月月底怎么办？ 每个月月初，我们要回顾上个月的销售数据，数据截止月底最后一天。
01.引言 这篇文章是我最近刚做的一个项目，会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目，该项目是关于苹果机（iphoneX）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。 03.抓取天猫iphoneX的销售数据 因为本项目抓取指定商品销售数据需要使用 JSON 模块中相应的 API 进行分析，因为返回的销售数据是 JSON 格式的，而从搜索页面抓取的商品列表需要分析 本文就不具体描述了，下面具体对我们抓取的天猫商城iphoneX的销售数据进行分析。 用 SQL 语句分析IphoneX（按颜色）销售比例 既然销售数据都保存在Mysql数据库中，那么我们不妨先用 SQL 语句做一下统计分析，本节将对iphoneX的销售量做一个销售比例统计分析。 某一个颜色的iphoneX销售数量 iphoneX销售总数量 第1类数据和第2类数据的差值（百分比） 用 Pandas 和 Matplotlib 分析对胸罩销售比例进行可视化分析 接下来将使用
数据的时间是从1月1日到10月30日。 原始数据的内容包括：销售日期、发票号码、销售人、地区、商品代码、商品类型、商品大小分类、销售数量、商品单价。 在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ? 蓝色代表销售额，红色代表销售数量。可以看到1、2月的销售数量和销售金额都远比其它月份低，这是因为该公司员工春节放假较早，从1月15日到2月4日之间都没有数据。 可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ? 下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。
今天我们就拿销售举个例子，具体看看到底啥样的数据分析有用。 ? 1 让数据有用的秘诀 问一个简单的问题：你在用手机的时候，会去了解内存怎么运作，cpu怎么处理吗？不会！ 数据分析在企业里也是这样。虽然数据分析背后有数学、统计学、运筹学、计算科学、机器学习等等复杂原理，但是业务部门既看不懂，也不在乎。你简单告诉我：“干啥能出业绩”就行了。 特别是销售部门。 比如拿电话销售举例，操作流程与潜在问题，可能长这样（如下图） ? 所谓：业务一张嘴，数据跑断腿。拆解完流程，了解痛点后，你会发现：没有一个高大全的销售分析模型，能一口吃下所有问题。 5 为啥平常做的都没啥用 看完上文，可能同学们已经发现了：为啥平时做的销售分析没啥用：大部分公司的数据和销售脱节的很厉害。 作为数据分析师，一不懂销售流程，二不懂组织结构，三不懂话术技巧，每天就知道把销售额=客户数*转化率*客单价的公式翻来覆去的写，拆成各个城市的写。这种东西铁定没啥大用处。
image.png 【面试题】 有一张“课程销售订单表”，包含4个字段：用户id、下单日期、下单id、学科。 汇总分析 查询“每个用户第一个订单”，涉及到“每个”，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的要用“分组汇总”解决该类问题。 多表联结 上面只获取到第一次下单用户的用户id、第一次下单日期。而题目要求如果同时下单了包含多个课程的订单，则按照“语文、数学、英语”顺序排序。 这就要获取到表里的其它数据。 可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 使用多表联结，查询每个用户第一个订单的记录： image.png 查询结果： 3. 【本题考点】 1.涉及到“每个”的问题，要想到《猴子从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”或者“窗口函数”来解决 2.考查对多表联结的应用 3.考查对order by中自定义排序的使用 推荐：如何从零学会
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营 y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析 plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估 r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步：销售预测 new_x = 84610 pre_y = model.predict
要点提示 为了应对日益缩短的产品设计周期，帮助智能手表品牌厂商快速准确地收集用户反馈，从而帮助提高产品质量，我们挖掘了智能手表的网上购买数据，我们从电商平台采集了多个品牌智能手表用户购买评价数据，并进行了数据分析 图一 从图中可以直观地看到，大陆产地的智能手表在高价位区间的评价数量较少，在低价位区间的评价数量较多。国外产地的智能手表在低价格区间的评价数量较少，在高价格区间的评价数量较多。 国内手表厂商通过对部分次要需求功能的取舍，同时将主要功能做到极致，可以有效控制成本，也刺激了更多用户对高性价比的购买欲望。 主题二 智能手表各方面功能比较 根据初步调查，发现表带材质安全和材料问题是消费者在购买智能手表时比较关心的问题。 图二 热门智能手表样本中硅胶表带最多，其次是皮革，然后是金属。 总之，智能手表的功能将随着消费者多样化、个性化的需求而不断丰富，在未来，智能手表将成为人们工作和生活中不可缺少的帮手。 ---- 本文摘选《电商平台销售数据评测智能手表》
业务分析流程 1、 场景（诊断现状） 对象：用户；销售 关注点：找到影响销售的增长因素 目标：发现问题&提出解决方案 2、需求拆解 分析销售趋势，找到影响企业营收增长的商品或区域 按月份销售趋势图（整体 ） 商品销售额对比（一级、二级，找出最低、最高） 区域销售额对比（下钻：区、省，找出最低、最高） 探索不同商品的销售状况，为企业的商品销售，提出策略建议 不同月份的各个产品的销售额占比情况 产品相关分析 分析用户特征、购买频率、留存率等 购买频率分布 复购率（重复购买用户数量(两天都有购买过算重复)/用户数量） 同期群分析（按月） 3、代码实现 获取数据（excel） 为某化妆品企业 2019 年 1 月-2019 年 9 月每日订单详情数据和企业的商品信息数据，包括两个数据表，销售订单表和商品信息表。 其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售、一个订单可包含多个商品。
tecdat在家电品牌网络调研项目中，倾听主流电商平台上网民消费者对于家电的各种看法，我们发现在人们的消费理念不断发生变化的今天，家电早已不是一件单纯的满足功能需求的物品，更是一种消费者对自己个性化、品质化的表达 从电商大数据来看，销量Top9的家电品牌，低端价位产品在以价格取胜的品牌中依然占比较高，可以发现，500-1000元价位的定价产品已经崛起。 ? 同时，大数据告诉我们，家电中个性化、休闲娱乐、生活品质、消费电子类、家庭型等元素都被更多的网民所亲睐。 ?
很多同学抱怨，销售分析很难做。能用的数据很少，领导们的期望却很高，总指望通过数据能直接提升业绩，咋办！今天我们系统解答一下。销售形式有很多种，不带入具体场景是很难讨论的。 因此我们来个具体场景： 某互联网交易平台，通过线下销售团队招揽企业入住。目前销售部领导找到数据分析师，希望能做一些精准分析，为一线销售赋能，提升销售生产力。问：这个数据分析项目该怎么做？ 网上十篇讲销售分析的文章，九篇半会讲杜邦分析法，有的还会在后边加个“拆解法”以增加文章档次（如下图）。 ? 确实，这些方法是销售分析的基本方法。然而他们并不适合在这里用。 想让数据“被关注”，想让分析的结果“有用”，得先保证自己提供的是别人需要的东西，这就得从痛点开始（如下图）。 ? 解题第三步，找到发力点。 注意，销售们的痛点，很多不是数据能解决的。 如果脑子里装的只有饼图线图条形图，即使真上一个数据产品，最后结果也是：报表打开率5%，只有销售团队老大和销售数据统计砖员俩人会看，看完还甩一句：我早知道了，你说这有啥用…… 这个场景还能继续 比如： 企业背景改为
很多同学抱怨，销售分析很难做。能用的数据很少，领导们的期望却很高，总指望通过数据能直接提升业绩，咋办！今天我们系统解答一下。销售形式有很多种，不带入具体场景是很难讨论的。 因此我们来个具体场景： 某互联网交易平台，通过线下销售团队招揽企业入住。目前销售部领导找到数据分析师，希望能做一些精准分析，为一线销售赋能，提升销售生产力。问：这个数据分析项目该怎么做？ 网上十篇讲销售分析的文章，九篇半会讲杜邦分析法，有的还会在后边加个“拆解法”以增加文章档次（如下图）。 确实，这些方法是销售分析的基本方法。然而他们并不适合在这里用。 想让数据“被关注”，想让分析的结果“有用”，得先保证自己提供的是别人需要的东西，这就得从痛点开始（如下图）。 ▌解题第三步，找到发力点。 注意，销售们的痛点，很多不是数据能解决的。 如果脑子里装的只有饼图线图条形图，即使真上一个数据产品，最后结果也是：报表打开率5%，只有销售团队老大和销售数据统计砖员俩人会看，看完还甩一句：我早知道了，你说这有啥用…… 三、这个场景还能继续 比如：
| | product_name | varchar | | unit_price | int | +--------------+---------+ product_id 是这张表的主键 sale_date | date | | quantity | int | | price | int | +------ ------+---------+ 这个表没有主键 ，它可以有重复的行. product_id 是 Product 表的外键. 注意这里 S8 和 iPhone 是 Product 表中的产品。 查询结果格式如下图表示： Product table: +------------+--------------+------------+ | product_id | product_name |
| | product_name | varchar | | unit_price | int | +--------------+---------+ product_id 是这个表的主键 ，它可以有重复的行. product_id 是 Product 表的外键. 编写一个SQL查询，报告2019年春季才售出的产品。 即仅在2019-01-01至2019-03-31（含）之间出售的商品。 -----+--------------+ | 1 | S8 | +-------------+--------------+ id为1的产品仅在2019年春季销售 ，其他两个产品在之后销售。
要进行周分析，就必须要有周维度这个概念！说到这，相信小伙伴们已经反应过来了，添加日期表！ 将数据导入到PowerBI中如下： [1240] 编写如下代码，生成日期表： 日期表 = GENERATE ( CALENDAR ( MIN ( '示例'[日期] ), //注意：这里需要替换成你自己的数据 这个函数，是根据DATE日期列，生成一个年度第几周的函数。 它的第二参数只有两个选项：1和2。 输入1表示周日是第一天。（国外的星期一） 输入2表示周一是第一天。 开始编写代码： 聚合 = SUM ( '示例'[销售金额] ) 周分析其实主要就是三点：上周同期、周累计、周环比的问题。 上周同期没啥好说的，白茶这里就不赘述了。 然后呢，利用CALCULATE+FILTER的经典模式，聚合年周相同的销售数据，同时利用MAX进行判定，让数据的计算维持在事实表范围内，以免出现很多没有销售数据，但是出现累计的情况。
项目需求 1）汽车销售分析报告 根据外部数据从市场需求、消费能力、企业竞争、品牌竞争几方面来分析乘用车的市场销售情况。 2）销售绩效分布 外部数据和内部数据相结合，从销售区域、车型、时间等多个维度分析本企业的业绩完成情况。 项目设计 1）区域分析 各区域今年的销售情况及与整体销售的占比； 各区域销售情况(销量和收入)的同比及环比情况； 2）车型分析 各车型12个月的销售趋势； 各车型在不同时间段销售同比及环比情况； 各车型的销售排名 ； 软件实现——区域分析 1）区域销售分布分析 几个关键点： ? ① sql分析 # 不同区域的销售本月、上月、同期数据，以及收入本月、上月、同期数据 select areaname 区域名称, sum(case when stat_month =
作为一家零售公司，我们每天跟踪销售进度，会将销售额与销售目标进行比对。现实的情况是，历史销售数据储存在进销存系统中，销售目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。 例如如下情景： 我们在一个工作簿中有每天更新的销售数据 数据为虚拟，且经过简化处理 在另一个工作簿中有当初给每家店铺设立了销售目标 数据为虚拟，且经过简化处理 我们想每天销售数据更新，自动查看销售进度完成了百分之多少 实现这个需要两步： 1.将当月每天的销售数据汇总 2.将汇总的销售数据与总的销售目标进行比对 这种极简化数据当然Excel中用一个公式Sumif直接就完成了。 此处我们介绍下Power BI desktop中的实现方式（Excel中使用Power Query实现与以下操作一致） 1.将销售数据和销售目标工作簿加载到Power BI中 2.选中“销售数据”查询 ，点击“分组依据”，按照以下设置进行分组 我们即可得到汇总的月度销售数据 3.以“店铺名称”为基准，将“销售数据”和“销售目标”进行合并查询 4.给新查询起个新名字"销售进度"，将销售目标展开
以上数据相互关联，比如分析促销活动效果时，需要分析访问量的变化，注册下单转化率的变化，促销商品和正常商品销量的变化。 怎么分析数据？ 因为数据分析人员不熟悉业务，对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。 比如，某个品类销售占比突然降低，这可能是因为市场部推广方式的改变，也可能是遇到季节因素。 推广方面的分析包含流量分析，停留时间，流量页面，转化率分析。流量的增减(新UV数据)代表市场部推广工作是否有效，新客停留时间浏览页面量和转化率等数据，一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。 建立商品维度表，综合考虑商品所有维度，比如价格、型号、外形、品牌、规格等维度，把商品根据不同维度区分，数据分析各品类各维度的销售量，增加高销量维度商品品类占比，精简低销量维度商品品类占比。 对生成订单、但最后没有提交订单的顾客回访，在UI、品类、价格、网站体验、物流、售后等方面统计数据，分析那个方面最影响顾客体验，根据实际情况逐条解决。不断优化。
本文长度为1964字，预估阅读时间5分钟。 引言：我们创造的数据比以往任何时候都多——但是大部分数据都不好。这对于B2B营销人员及其线索产生（Lead Generation）/销售线索意味着什么？ “我一点都不惊讶”，预测性行为分析公司高管，SYNTASA的首席执行官Jay Marwaha说到，“数据是驱动决策汽车的电池，而企业仍然在数据质量方面存在巨大的问题。” 整合来自其平台一年的销售线索。从2016年9月到2017年8月，该公司364万条线索中55%的数据都是好的。重复数据阻塞数据库是迄今为止最大的问题，占不良销售线索数据的三分之一。 ? 然而，大部分数据都很脏，这对于B2B营销人员来说尤其有问题，因为他们的销售线索质量将受到负面影响。 不良销售线索就像滚雪球，将会导致时间和金钱的浪费，并损害声誉。 现就职于中国移动12582基地，运营支撑部产品汪一枚，也兼职着运营喵工作，主要涉及政企/农村信息化、农村电商、数据分析等领域，热衷于产品。 审校简介 Sarah，广告人一枚，iCDO原创及翻译志愿者。
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