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数据分析:挖掘影响电商双十一销量的因素,并且预估销量

在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 具体的数据说明如下图,我们把双十一的销量作为分析的因变量,要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响,以及分别的影响因素是什么。 二、基本的描述分析 1、双十一销量分析: 如下图,横坐标表示的是销量区间,这里为了更好地显示分析结果,对销量数据了做了log处理,纵坐标表示的是销量区间对应的频数,通过数据可以看出双十一销量为0占总数据样本的 3、女士双十一交易额分析数据为平均销量和评价价格) (1)下图1是双十一女装商品价格走势分析图,横坐标表示的是日期,纵坐标表示的是日期对应的商品价格,可以看出双十一当天的销量反而小幅下降; 下图2是女装商品前后双十一累计销量分布 4、男士双十一交易额分析数据为平均销量和评价价格) 下图是男装在双十一前后平均价格走势分布,以及前后累计平均销量对比图,可以发现在男装产品中双十一前3天降价已经开始,并且在双十一后累计销量提升16.9%

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数据集 | 电子游戏销量数据

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含销量大于十万份的电子游戏数据,包括销量排行、发行平台、发行年份和游戏种类,还包括北美、欧洲、日本各地区销量和全球销量等信息 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    淘宝数据分析实战:美食霸榜销量No.1的竟然是....

    ◆◆数据采集◆◆ 淘宝的页面也是通过Ajax来抓取相关数据,但是参数比较复杂,甚至包含加密秘钥。用selenium来模拟浏览器操作,抓取淘宝商品信息,即可做到可见即可爬。 ◆◆数据清洗◆◆ 拿到数据后,对商品数据进行清洗和处理。 1. replace('+','')) #print(row["place"]) df.to_csv('taobao_food.csv',encoding='utf8',index_label=False) ◆◆数据分析 最后,我再来看看商品价格与销量分析,看看价格和销量的关系 a=df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'price'] b=df ',data) from pyecharts import Line line = Line("商品价格对销售额的影响分析") line.add("价格随销量降低而变化",data['price'].index

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    分析了汽车销量数据下滑后,我发现了其中的秘密!

    作者:Cherich_sun 来源:公众号「杰哥的IT之旅」ID:Jake_Internet 本文为读者投稿 公众号后台回复:「销量数据」,即可获取本文完整数据。 在案例中,问题的关键指标是 “销售额”,销售额下降了导致销量下滑。 ①验证数据准确性 不要急于分析,首先要和相关人员确认"下滑",并有数据佐证。要保证数据本身是准确的,才能进行后面的步骤。 分析流程如下: 3、提出建议 前面我们根据多维度拆解、假设检验、相关分析方法最终定位到销量下滑的根本原因。接下来也就是根据找到的原因提出建议。那么在提出建议这一步经常用的分析方法之一是回归分析。 76分 三、总结 以上是本次通过汽车销量下滑案例,映射一个完整的在工作中利用数据分析解决问题的过程。 公众号后台回复:「销量数据」,即可获取本文完整数据

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    python数据分析:携程出行产品预测未来14个月销量

    若使用时间序列模型,对于预测月销量这一目标,会发现预测周期14个月对于23个月的历史数据显得过长,因此时间序列模型无法充分提取总体的变化趋势以及周期内的规律,因此将此题看做回归问题是更为合适的做法。 你觉得数据分析在里面,除了扮演十分重要的分析工具这样一个角色更重要的意义在哪里? Q5 对于对数据分析有兴趣或者刚刚进入数据分析的同学你有没有什么觉得很受益的入门书籍推荐给他们的? 再深入一点可以再看看《机器学习系统设计》、《Python数据分析与挖掘实战》,这两本是更多的将数据分析与挖掘知识运用到实际当中。最后再了解背后的理论,建议将《机器学习实战》与《统计学习方法》结合着看。 并且学习理论的同时也应该提升对数据的理解能力,如果能够充分理解数据,很够看懂数据背后潜在的信息对数据分析应该会起到事半功倍的效果。

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    母婴商品销量分析(附Python源码及Tableau文件)

    母婴商品销量分析(附Python源码及Tableau文件) 本项目源码链接:百度云盘提取码6zdz 数据来源:阿里天池 为减少篇幅,本文将尽量少的配上源码,在文件中已经有详细注释。 分析目的 帮助在线商家针对不同的时间节点和场景做出不同的销售和运营管理策略,帮助商家提高销量和营业额、减少经营成本。 根据孩子的信息(年龄、性别等)来预测用户会购买什么样的商品。 整个数据集中共6个商品大类,662个商品分类,28394件商品,29915名用户。 这是两年多经过删减的数据,由于缺少部分数据,所以我们只能根据这份数据集进行分析。主要是思路。 数据分析 整体市场情况 2017/7-2015/2期间总销量是49973件,从上图我们可以看出淘宝和天猫平台母婴商品市场销量整体呈现上升趋势,但是波动较大。 由于数据统计到2015/2,所以我们假定分析日期为2015/3,购买母婴商品的用户中,婴儿年龄主要集中在0-3岁。 购买母婴产品的用户家庭中有47.1%是男婴,52.9%是女婴。

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    数据集 | 亚马逊每日前100销量产品数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 亚马逊是一家总部位于华盛顿州西雅图的美国跨国科技公司,专注于电子商务、云计算、数字流媒体和人工智能。 该数据集包含基于销售额的每日前100种最受欢迎产品的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    错误的销量分析可能使公司陷入库存灾难

    零售行业常常对单品销量进行排行,以观察销售趋势并确定下一步行动计划。你可以直接在Excel表格做个销量排序,或者使用条形图做个排行。下图显示STY1317这款货品卖得最好,下一轮进货重点关照。 有读者可能说,这不明摆着嘛,销量都最高了。你看到的事实不一定是真的事实。 在一本有关便利店巨头7-11的书中,作者很形象的描述了这两个视角之间的差别: 那么,在Excel(Power Pivot)和Power BI中如何进行顾客视角的销量分析呢? : 累计销量 = VAR STYLEID='销售明细'[货号] VAR DAYX ='销售明细'[销售第X天] RETURN SUMX(FILTER('销售明细','销售明细'[货号]=STYLEID &&'销售明细'[销售第X天]<=DAYX),'销售明细'[销量]) 就是这么简单,后面再绘图即可。

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    用Python和Tableau对母婴商品销量进行数据分析(附Python源码及Tableau文件)

    分析目的 帮助在线商家针对不同的时间节点和场景做出不同的销售和运营管理策略,帮助商家提高销量和营业额、减少经营成本。 根据孩子的信息(年龄、性别等)来预测用户会购买什么样的商品。 整个数据集中共6个商品大类,662个商品分类,28394件商品,29915名用户。 ? 这是两年多经过删减的数据,由于缺少部分数据,所以我们只能根据这份数据集进行分析。主要是思路。 数据分析 整体市场情况 ? 2017/7-2015/2期间总销量是49973件,从上图我们可以看出淘宝和天猫平台母婴商品市场销量整体呈现上升趋势,但是波动较大。 ? /2/6 2015年春节假期是2015/2/18-2015/2/24,数据集统计时间只到2015/2/5,所以就暂不分析2015年第一季度情况 临近春节可能存在部分企业提早放假,快递停运,销售低谷时段与春节假期基本吻合 由于数据统计到2015/2,所以我们假定分析日期为2015/3,购买母婴商品的用户中,婴儿年龄主要集中在0-3岁。 ? 购买母婴产品的用户家庭中有47.1%是男婴,52.9%是女婴。 ?

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    白话Elasticsearch37-深入聚合数据分析之案例实战Date Histogram Aggregation:统计每月电视销量

    在 白话Elasticsearch36-深入聚合数据分析之案例实战Histogram Aggregation按区间统计中 我们使用histogram来划分bucket,分组操作,即按照某个值指定的interval interval = 1m,1个月 2017-01-01~2017-01-31,就是一个bucket 2017-02-01~2017-02-28,就是一个bucket … … … 然后会去扫描每个数据的 2017-01-01~2017-01-31,就是一个bucket ---- min_doc_count:设置为0 ,就是即使某个日期interval,2017-01-01~2017-01-31中,一条数据都没有 如果不希望展示没有销量的月份,min_doc_count:设置为1即可,即至少要有1条数据。 extended_bounds,min,max:划分bucket的时候,会限定在这个起始日期,和截止日期内 ---- 实例: 统计每月电视销量,没有销量的月份也要统计 原始数据: ?

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    用Python爬取分析【某东618】畅销商品销量数据,带你看看大家都喜欢买什么!

    等等 本文结构如下: 1、爬取某东畅销商品数据 2、清洗数据并并进行简单分析 3、将数据进行可视化展示 数据的字段如下: ? 一共爬取了243条某东畅销商品数据 01 获取数据 1. 分析网页 在编写代码之前,先来分析一波网页。 ? 上面是某东的畅销商品,通过辰哥分析分析,该网页有异步加载(前面10个商品是静态加载,剩下的是动态异步加载),因此我们需要写了个请求去获取数据。 一共爬取了243条某东畅销商品数据 02 数据分析&可视化 1.数据清洗 ? 需要清洗的内容,主要有图中这三列(标题、打折、好评数)。 3.可视化-畅销商品销量排行 从数据中取出:商品名称和评论数这两列,这里根据评论数去作为销售依据,对商品的销量进行排序(高到低),并取出前15名进行可视化。 核心代码如下: ? 可视化效果: ? 4.可视化-畅销商品前15名原价与秒杀价对比 在上面的分析中可以知道畅销商品的销量前15名,这里将这15件商品的原价和秒杀价进行可视化对比。 核心代码如下: ? 可视化效果: ?

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    小案例(五):销量预测(python)

    案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几(问题:如何用这些数据预测冰激凌的销量?) 模拟实验与分析数据存储为csv格式,导入python。 下面用回归分析的方法,通过气温来预测冰激凌销量。 几个小概念 回归分析:预测数据时的简便手法。在此例中,销售量为反应变量,也叫因变量,气温为解释变量,也叫自变量。 虽然影响销售量的因素除了气温外还有很多,但回归分析中我们要把现实情况简化并公式化,这个过程叫做建模。 后台回复“冰激凌”,可获得本例中数据 ---- 机器学习养成记

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    用Python爬取分析【某东618】畅销商品销量数据,带你看看大家都喜欢买什么!

    618购物节,辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么?本文以某东为例,Python爬取618活动的畅销商品数据,并进行数据清洗,最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中,名列前茅的商品是哪些? 等等 本文结构如下: 1、爬取某东畅销商品数据 2、清洗数据并并进行简单分析 3、将数据进行可视化展示 数据的字段如下: [53cfd94a3aa541148e1612897026fbdc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom 分析网页 在编写代码之前,先来分析一波网页。 从数据中取出:商品名称和评论数这两列,这里根据评论数去作为销售依据,对商品的销量进行排序(高到低),并取出前15名进行可视化。 可视化效果: [5d4dea9ecd594361a0127b9a0a9320bd~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 4.可视化-畅销商品前15名原价与秒杀价对比 在上面的分析中可以知道畅销商品的销量

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    尼尔森数据显示,2019年VR头盔的销量跌幅高达40%

    正文共 966 字 6 图;预计阅读时间 5 分钟 据近日外媒报道,全球知名市场监测和数据分析公司尼尔森旗下的SuperData发布了相关报告,其中VR领域最为知名的两个VR产品PlayStation VR和Oculus Quest成为2019年最受欢迎的VR头显设备(HTC Vive未公布具体销量)。 数据显示,在2019年第四季度,排名前五的VR头盔总共只售出了91.3万台。2018年第四季度的数据显示,仅索尼和Facebook VR头盔就有140万用户。这是整个品类销售额的严重下滑。 同时,分析师也表示:“由于Oculus Quest的简单学习门槛吸引了主流消费者,使其成为热门的节日礼物。” 分析师认为,Oculus Quest正逐渐成为入门级的VR头盔。 尽管2019年整体销售数据大幅下滑,但分析师认为,到2023年,VR销量仍将继续增长。据SuperData的销售预测称,未来三年,这一类别可能会大幅增长。 ?

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    【学习】SPSS预测分析模型商用:应用关联规则模型提高超市销量--关联分析(购物篮)

    数据理解 经理将这个任务交给小王来负责,小王首先对超市内现有的数据进行分析: 会员基本信息:会员申请会员卡时登记的信息,其中包含了会员年龄,职业,学历,电话,工作,收入,住址等信息。 这几个问题都是数据理解需要解决的问题,下边我们就来看一下如何利用 Modeler 来帮助我们进行数据理解: 使用 Modeler 进行缺失值分析 什么是缺失值? 首先我们看一下我们例子中需要用到的数据: 图 2. 缺失值分析示例数据 ? 从上图中我们可以看到编号有些记录的值是缺失的。 使用 Modeler 进行异常值分析 什么是异常值 异常值就是数据文件中那些和其它值相比有明显不同的值,它们可以通过观察数据分布来确定。 从上边的数据中,我们很难发现哪条数据有异常,下边我们就用 Modeler 里的“图”节点来帮助我们分析数据

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    基于机器学习对销量预测研究

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    【案例】SPSS商业应用系列第1篇:预测分析模型提高超市销量

    Statistics 和 Modeler提供众多的预测模型,这使得它们可以应用在多种商业领域中:如超市商品如何摆放可以提高销量分析商场营销的打折方案,以制定新的更为有效的方案;保险公司分析以往的理赔案例 该模型利用数据挖掘的技术,在海量数据中依据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系,进而提供具有洞察力的分析解决方案。 以下我们将通过一则超市销售商品的案例,利用 IBM SPSS Modeler 产品中的“关联规则模型”,来分析商品交易流水数据,以其发现合理的商品摆放规则,来帮助提高销量。 对于超市市场分析分析顾客购买习惯的案例,现在让我们设定一个实际的场景,市场分析员利用超市海量的购物清单,从中分析出顾客购买啤酒会和哪些商品一起购买,依次来合理安排商品的摆放,进而提高啤酒的销量。 我们希望分析出哪些商品会和啤酒一起购买,以此来合理安排商品的摆放,进而提高啤酒的销量。 此数据属于表格格式数据,每条记录表示顾客的一次购物。

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