【Python使用】嘿马python数据分析教程第3篇:全渠道业务概述,目的,获取数据,连带率【附代码文档】

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程序员一诺python 发表于 2025/07/02 19:37:10 2025/07/02
【摘要】 Excel的使用 全渠道业务概述 1. Excel的使用(预计4小时) 2. 全渠道业务分析(预计4小时) 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基本操作 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 分组聚合、过滤、转换 第09章 时间序列分析 第10章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化

教程总体简介:Excel的使用 全渠道业务概述 1. Excel的使用(预计4小时) 2. 全渠道业务分析(预计4小时) 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基本操作 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 分组聚合、过滤、转换 第09章 时间序列分析 第10章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化

完整笔记资料代码:https://gitee.com/yinuo112/Backend/tree/master/Python/嘿马python数据分析教程/note.md

感兴趣的小伙伴可以自取哦~


全套教程部分目录:


部分文件图片:

连带率

  • 计算公式

  • 连带率 = 消费数量 / 订单数量

  • 客单价 = 消费金额 / 订单数量

  • 作用: 通过提高连带率, 可以提高客单价, 从而提高销售金额 和 利润率

目的

  • 查看每一个店铺的连带率.

获取数据

  • 会员消费报表.xlsx, 会员消费记录
  • 门店信息表.XLSX, 主要用到地区编码这个字段

数据处理

  • 会员消费报表, 添加年月, 添加地区编码(前面已经做过了)

数据分析

  • 步骤

  • 统计订单的数量

  • 统计消费数量与消费金额
  • 合并数据: 拷贝 订单的数量,消费数量,消费金额 到新工作表
  • 计算连带率
  • 计算客单价

  • 根据年月,地区编码, 对订单编号去重

  • 统计订单的数量

  • 统计消费数量与消费金额

  • 合并数据: 拷贝 订单的数量,消费数量,消费金额 到新工作表

  • 计算连带率

  • 计算客单价

复购率

  • 根据企业主要业务选取时间段计算,这里选取一年作为复购时间计算复购率;
  • 一个会员同一天消费多次也算一次消费,所以会员消费次数按一天一次计算
  • 复购率 = 一年内消费次数大于等于2次的人数 / 全部人数

目标

  • 通过复购率, 复购率越高, 表示会员对商品越喜欢, 证明产品的质量,样式是受用户欢迎的.
  • 复购率 = 一年内消费次数大于等于2次的人数 / 全部人数

获取数据

  • 会员消费报表.xlsx, 会员消费记录
  • 门店信息表.XLSX, 主要用到地区编码这个字段

数据处理

  • 会员消费报表, 添加年月, 添加地区编码(前面已经做过了)

数据分析

  • 步骤

  • 统计会员消费次数与是否复购

  • 统计2018年01月~2018年12月复购率
  • 统计2018年02月~2019年01月复购率
  • 计算复购率环比

  • 统计会员消费次数与是否复购

  • 由于 一个会员同一天消费多次也算一次消费,所以会员消费次数按一天一次计算, 所有需要通过透视表, 对订单日期进行去重

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- 把订单日期去重后的数据, 拷贝到一个新工作表中, 命名为中间表
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- 利用中间表, 构建透视表, 统计会员消费次数与是否复购
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  • 统计2018年01月~2018年12月复购率

  • 拷贝2018年01月~2018年12月会员消费次数与是否复购到新工作表中

  • 统计2018年01月~2018年12月复购率

  • 统计2018年02月~2019年01月复购率

  • 拷贝2018年02月~2019年01月会员消费次数与是否复购到新工作表中

  • 统计2018年02月~2019年01月复购率

  • 计算复购率环比

  • 拷贝复购率

  • 复购率环比

  • 复购率表格美化

全渠道业务概述

背景概述

  • 公司介绍

  • 公司是一家女性鞋业公司, 公司有线上天猫, 线下全国有700家门店; 天猫有电商仓, 线下每一个门店都有自己门店仓.

  • 需求背景

  • 传统电商、门店的隔离,两个场景

    • 电商: 库存备货问题; 举例: 电商销售曲线波动大,波峰突出明显,可是从商品运营效率出发,难以按照最高的波峰销量去备货,库存风险太大,但是大促一来,爆旺单款往往容易快速断货。
    • 门店: 调货流程繁琐,沟通成本高、效率慢、出错率高; 举例: A店铺畅销款42码预售一双,店长首先自己查区域内店铺有没有库存,如果没有,然后请地区商品帮忙,查本经营区域内是否有库存,如果还没有,地区商品联系总部帮忙,查哪个地区哪个渠道有库存,查到了,开始多层转接沟通调货、发货事宜
  • 全渠道业务

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- 通过全渠道寻源分单系统打破商品的渠道壁垒更智能快速有效地实现商品在各种销售渠道的最优流转
  • 项目导向:

    • 消费者认知上升
    • 消费者体验上升
  • 项目目标

    • 商品效率最大化: 沟通更加顺畅
    • 销售利益最大化: 总体利润上升

业务逻辑

  • 库存

  • 线上: 电商总仓

  • 线下: 门店仓

  • 线上业务逻辑

  • 电商平台库存: 总仓 + 门店的一定比例(一般40%, 大促会下调) , 原因: 线上必须是全新的货品, 门店有试穿的, 陈列的,有瑕疵的, 预售的

  • 销售:

    • 线上销售
    • 线上订单 -> 电商总仓 -> 如果有总仓发货

      • 如果没有, 广播线下门店, 门店进行限时抢单(2小时)
      • 超时没有接单, 系统根据收货地址就近指派(原因线上订单有发货时限)
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