Excel是市面上最流行的辦公軟件之一，也是數據分析師入門最好的學習工具。因為其功能強大、操作簡單，可以快速對數據進行清洗，建模，可視化，操作者不需要其他計算機基礎也能快速上手。所以選擇Excel進行數據分析入門的項目實戰工具是比較合適的。

數據來源：

Baby Goods Info Data-數據集-阿里云天池?tianchi.aliyun.com

1）明確問題

在開始分析之前，我們要明確我們要研究的目的，圍繞著這個主題展開分析。面對海量數據，可獲得的信息太多了，很容易就在數據里面迷失了方向，最后花了很多時間也不一定能找到對我們解決問題有價值的信息。我們需要明確我們要解決問題是什么，針對問題進行分解，通過分析逐步鎖定關鍵因素，高效地解決問題。

以下是在大概熟悉數據后，我們可以研究的方向：

那些時候銷售情況比較好，銷售量比較高？

暢銷的商品類別有哪些？

用戶的購買行為與嬰兒年齡、嬰兒性別是否有關，能否根據購買行為預測孩子年齡、性別；或者根據孩子年齡和性別預測用戶購買哪種商品？

2）理解數據

表1購買商品 - 原始數據

表1購買商品表共29972條數據，包括7個字段，分別是

user_id，用戶ID（外鍵）。表示某交易記錄的購買用戶，可以在表2中查詢到相應用戶的嬰兒信息，可用于分析嬰兒特征。

auction_id，交易記錄ID（主鍵）。與用戶ID共同構成此表的主鍵，唯一標識購買記錄。

cat1，商品的一級分類ID。

cat_id，商品的二級分類ID。與一級商品分類ID構成從屬關系，也就是二級分類從屬于某一商品一級分類。可以統計分析某一類商品的銷量，找出銷量較好的商品種類及原因。

property，具體商品屬性，有144個缺失值。

buy_mount，購買數量，可以分析購買特定商品的每單購買量，從而匯總得到購買頻次，有助于預測最佳庫存水平。

day，購買時間。通過分析購買時間，可以得到顧客集中購買的時間段，分析集中購買的原因，針對性開展營銷活動。

表2 嬰兒信息 - 原始數據

表2嬰兒信息表954條數據，包括3個字段，分別是：

user_id，用戶ID（主鍵），唯一標識用戶信息。

birthday，嬰兒出生日期，代表著嬰兒的年齡信息，可以匯總不同年齡段嬰兒對商品種類的需求，以便展開精準營銷。

gender，嬰兒性別。可以研究嬰兒性別對不同商品的種類需求，以便展開精準營銷。

這兩個表的用戶ID字段表示的信息是一致的。

3）清洗數據

3.1修改列名

把英文字段名稱修改為中文。大部分從數據庫取出的數據字段為英文，轉化為自己理解的中文，更方便我們操縱數據。

表1購買商品-修改列名

表2嬰兒信息-修改列名

3.2刪除重復值：主鍵（用戶ID，交易記錄ID），唯一標識購買記錄。以用戶ID+交易記錄ID字段為條件，在excel進行中刪除重復值操作，結果為無重復值。表明該數據集較規范不需要過多清洗。

3.3缺失值處理：只有具體商品屬性有缺失值，不影響分析結果，不處理。

3.4一致化處理：

有些數據并不是我們想要的格式，通過一致化處理把原始數據轉化成便于操作的數據格式。

購買日期數據類型為常規數值型，通過分列轉化為日期型。

購買日期一致化處理（前）

購買日期一致化處理（后）

同樣處理表2的嬰兒出生日期

嬰兒出生日期一致化處理（后）

4）分析/建模

4.1哪些時候銷售情況比較好？銷售量比較高？

因為某些年份的統計數據不完全，所以不能按年匯總統計比較銷售量，我們可以選擇按季度匯總統計，可以看出銷售量存在季節性，每年的第一二三四季度銷售量逐步攀升，總體呈上升趨勢。由于2015年第一季度的數據不完全，導致呈現的銷售量數值偏低。證明國內嬰兒食品的消費市場快速增長，消費潛力巨大。

各季度銷量匯總

把月銷量整理到新的工作表區域，用描述統計工具對月銷量進行描述統計匯總分析。結果如下，可以看出平均值偏高，標準差較大，證明月銷量分布極度不平均，波動程度大，需要某些月份進行監控，防止出現庫存嚴重短缺或嚴重積壓的情況，影響正常運營。

月銷量描述統計

把精度細化到月份，可以看到2014年11月的銷售量特別巨大，嬰兒食品銷售量為13044，是去年同期銷量的5倍多。大致原因推測為雙十一促銷活動的成功導致當月銷售量激增。可進一步分析雙十一促銷效果，制定合理的營銷策略，配合相應的庫存策略，應對集中的需求。

月銷量匯總

4.2暢銷的商品類別有哪些？

對不同商品種類（一級分類）的銷售量進行匯總統計，按銷售量從大到小排序，發現銷量集中在前三種類別的商品。

一級分類銷售量排行

接下來分析哪些商品（二級分類）比較暢銷

做輔助列，合并成“商品一級分類ID-商品二級分類ID“的形式，命名為商品ID

顯示銷售量前10商品。由圖可以看出一級分類ID為50014815，二級分類ID為50018831的商品銷售量特別大，甚至是銷量第二的3.5倍。可以說是嬰兒食品里面的爆款了，需要進一步分析其銷量領先的原因。

二級分類銷售排行

為了快速對不同商品分類的銷量進行分析，對商品一級分類ID、二級分類ID進行切片。

排名第一，ID為50014815-50018831的每月銷量情況如下圖：

除了每年11月份銷量有所上漲外，其余各月銷量基本低于120。2014年十一月份銷量突然猛增，是使其成為銷量冠軍的主要原因，但是后續市場反應也平平，需要關注產品本身的質量問題。

ID為50014815-50018831的月銷量情況

4.3用戶的購買行為與嬰兒年齡、嬰兒性別是否有關，能否根據購買行為預測孩子年齡、性別；或者根據孩子年齡和性別預測用戶購買哪種商品？

進行多表連接查詢：利用vlookup查詢對應用戶的嬰兒出生日期、嬰兒性別記錄，把查詢得到的結果復制粘貼到新工作表，

嬰兒性別為無性別（值為2）的比例很小，刪除此部分數據

計算得到嬰兒年齡，存在負值統一處理為0。使用Excel加載項-數據分析工具，進行描述統計分析。可見嬰兒年齡數據在0-2829周歲之間，范圍較廣，中位數和平均值相差較多，分布不均勻，標準差也比較大，波動程度較大。

為了方便統計分類，新增一列“階段”，將年齡向下取整，得到分布情況如下

嬰兒年齡分布

統計匯總結果反映嬰兒年齡結構，可見到6歲以上各項占比很少，歸為一類“六周歲以上”。將年齡為0的數據根據實際意義改成“一周歲以下 ”，整理后嬰兒年齡分布情況如下。

整理后-嬰兒年齡分布

嬰兒性別分布

可見嬰兒男女比例較均衡。

嬰兒男女比例

對不同一級分類商品購買者嬰兒年齡的平均值和標準差進行計算，初步得出不同商品一級分類的目標嬰兒群體年齡是不同的，由標準差可看出分布相對較集中的有“38”、“50022520”。如“38”的目標群體在一周歲左右，“50022520“對應目標人群年齡在6個月左右。可以通過購買的商品一級分類推出嬰兒的年齡處于哪個階段。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的excel按季度分类汇总_Excel数据分析实战（1）--电商销售记录分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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