20个实战数据分析案例网站合集，可实操练习！ |
您所在的位置：网站首页 › 东莞什么时候变暖 › 20个实战数据分析案例网站合集，可实操练习！ |
20个实战数据分析案例网站合集，可实操练习！
|
当前位置：首页 > 数据分析专题 > 20个实战数据分析案例网站合集，可实操练习！作者：FineBI 发布时间：2023.8.31 浏览次数：2,674 次浏览 数据分析是现代企业中非常重要的一部分，它可以帮助企业更好地理解自己的业务和客户，并为企业的决策提供数据支持。在学习数据分析的过程中，实战案例是非常有用的。下面是从帆软数据分析作品库网站中选取的20个实战数据分析案例，提供了丰富的数据和工具，可以帮助你进行实操练习。 1.实战数据分析案例网站 1.1数据源网站 国家统计局： http://www.stats.gov.cn/ 商务部官网：http://www.mofcom.gov.cn/article/fxbg/ 前沿报告库： https://wk.askci.com/ListTable/ 洞见研报： https://www.djyanbao.com/index 1.2数据分析网站详见文章《最全集合！数据分析一般用什么软件？》 编程语言：R语言、Python等 FineBI：https://www.finebi.com/ Power BI 九数云 1.3数据分析案例合集网站帆软数据分析作品库收录多达300+数据分析案例，涵盖50余个场景的数据分析可视化报告，均来自帆软BI数据分析大赛作品，涉及数分/商分/经分等多个领域的业务，为您提供丰富分数据分析的学习参考材料。 2.20个实战数据分析案例合集以下20个数据分析案例均来自 帆软数据分析作品库 ，希望对您有所帮助： 【2022BI数据分析大赛】卖玻璃的小男孩 【2021夏季挑战赛】某商超提升会员数分析 【2021夏季挑战赛】疫情期间的水务数据分析 【2020冬季挑战赛】电商那些事-基于人，货，场的电商平台数据分析 一篇读懂零售数据分析 【2020年冬季挑战赛】电商销售数据分析 【2021夏季挑战赛】精细化运营-电商取消单分析 【2022BI数据分析大赛】液态奶产品数据驾驶舱 【2022BI数据分析大赛】企业财报数智化解决方案 【2020冬季挑战赛】供产销企业的财务数据分析与内部审计 【2022BI数据分析大赛】旅游业对全国经济发展的影响 【2022BI数据分析大赛】效率提升探索 【2022BI数据分析大赛】首钢股份库存管控平台 【2021夏季挑战赛】航段油耗影响指标分析 【2022BI数据分析大赛】2021年PVC产品运营分析 【2022BI数据分析大赛】某车企运营分析平台 【2021夏季挑战赛】亚洲人口可视化数据分析 【2022BI数据分析大赛】超市盈利亏损分析 【2022BI数据分析大赛】巴西电商平台交易数据分析 【2022BI数据分析大赛】员工流失分析报告 3.实战数据分析案例详解—— 巴西电商平台交易数据分析 3.1 背景简介数据来源于巴西Olist（2016年8月-2018年8月）电商数据平台的数据。本次数据分析作品只筛选了2017-2018年的数据来进行分析。 数据来源链接：https://www.kaggle.com/jainaashish/orders-merged 分析目的：分析该数据可以看出近两年的销售业绩变化，卖家的经营状况，客户的区域分布，客户的购买偏好等，以便改善现有的状况，提升业绩。 3.2 分析思路介绍3.2.1提出问题 ① 在2017年1月-2018年8月，为什么销量呈现上涨趋势？ ② 哪类商品最热销，可主推？ ③ 用户的地域对于销量的影响？如何做到精准营销？ ④ 用户偏好哪种支付模式，是否可以在线支付公司深度合作？ ……3.2.1分析框架 
3.2.3数据清洗整理 本作品分析数据来源于巴西电商平台的orders-merged交易数据，由于分析需要，在分析过程中只保留了2017-2018年（8月）的数据，相关字段描述如下： 序号 原始字段 字段类型 描述 作品是否使用 1 product_id 字符型 产品ID 是 2 seller_id 字符型 卖家ID 是 3 order_id 字符型 订单ID 是 4 customer_id 字符型 客户ID 是 5 order_status 字符型 订单状态 否 6 order_purchase_timestamp 日期型 下单时间 是 7 order_approved_at 日期型 审批时间 否 8 order_delivered_carrier_date 日期型 过账日期 否 9 order_delivered_customer_date 日期型 订单交货日期 否 10 order_estimated_delivery_date 日期型 预计交货日期 否 11 customer_unique_id 字符型 客户标识ID 是 12 customer_zip_code_prefix 数值型 客户邮政编号 否 13 customer_city 字符型 客户城市 是 14 customer_state 字符型 客户所在洲 是 15 review_id 字符型 评论ID 是 16 review_score 数值型 评论得分 是 17 review_comment_title 字符型 评论标题 否 18 review_comment_message 字符型 评论内容 否 19 review_creation_date 日期型 满意度调查日期 是 20 review_answer_timestamp 日期型 满意度回复日期 是 21 payment_sequential 字符型 付款顺序 否 22 payment_type 字符型 付款方式 是 23 payment_installments 数值型 分期付款数 是 24 payment_value 数值型 交易金额 是 25 order_item_id 数值型 序号 否 26 price 数值型 商品价格 是 27 freight_value 数值型 运费 是 28 seller_zip_code_prefix 数值型 卖家邮政编号 否 29 seller_city 字符型 卖家城市 是 30 seller_state 字符型 卖家所在洲 是 31 product_category_name 字符型 商品类别名称 是 32 product_name_lenght 数值型 产品名称长度 否 33 product_description_lenght 数值型 产品说明长度 否 34 product_photos_qty 数值型 产品照片数量 否 35 product_weight_g 数值型 产品重量 否 36 product_length_cm 数值型 产品长度 否 37 product_height_cm 数值型 产品高度 否 38 product_width_cm 数值型 产品宽度 否3.2.4指标体系 序号 指标名称 解释说明 是否派生 1 交易金额 / 否 2 商品价格 / 否 3 客户数 FineBI计算逻辑为counted_agg(customer_id) 是 4 客单价 客单价 = 总交易金额 / 用户数 是 5 订单量 FineBI计算逻辑为counted_agg(order_id) 是 6 笔单价 笔单价 = 总交易金额 / 订单量 是 7 商家数 FineBI计算逻辑为counted_agg(seller_id) 是 8 城市数量 FineBI计算逻辑为counted_agg(customer_city) 是 3.3 数据分析过程3.3.1整体情况 
客单价 = 总交易金额 / 用户数；用户数：93104，客单价：162.45。
笔单价 = 总交易金额 / 订单量；近两年的总交易金额：15124382，订单量：96211，笔单价：157.20。
近两年Olist电商平台的用户量、交易金额、商家数量有逐渐上升的趋势。
3.3.2时间维度 年交易情况 2017年交易金额：6798411，截止到2018年8月交易金额：8325970，环比2017年增长22.47%。 2017订单量：43428，截止到2018年8月订单量：52783，环比2017年增长21.54%。季度交易情况 
月交易情况 
交易金额整体上有逐渐上升的趋势。2017年11月达到峰值：1138353元，环比增加54.11%。其中，订单量为7289。接下来分析，为什么销量一直上涨，特别是2017年11月突然上涨到了最高峰。 
这里针对2017年11月交易金额达到峰值问题下钻。查看2017年11月的交易金额、订单量情况，2017年11月24日这天的交易金额、订单量达到峰值，导致11月整个月的交易金额、订单量达到峰值。（注意到，11月24日是11月的最后一个星期五，即“黑色星期五”，由此可以得出其中一个结论，由于促销活动带来销量上涨） 
由于这里的产品分类比较多，不好下钻到某些爆款产品的。下钻11月24是哪个洲的交易金额和订单量最多，11月24的交易金额、订单量主要来自SP这个洲。 
继续下钻看看哪个城市的交易金额、订单量比较多。这里城市数量比较多，只截取了交易额、订单量最多的部分（前20），这里主要是由于sao paulo这个城市贡献的交易额和订单量。 3.3.3商家维度 
数据结果显示，商家主要集中在SP、PR、MG这三个洲，占了78.83%。加上SC，占比超过了80%；SP洲的交易金额和订单量位居第一，与第二的PR洲差距明显，SP洲的交易金额占了总交易金额的64.57%，SP洲的头部效应明显。 SP、PR、MG这三个洲的累计交易金额和订单量都达到 81% 以上，该电商平台应该重点关注这三个洲。 另外商家数量2017-2018期间，一直处于增长趋势，这也是该平台销量呈现上涨趋势的原因之一。 3.3.4用户维度 流失用户占比等于总用户数的8.16%，流失状态占比较大，该电商应该更注重于用户维持。重要深耕用户人数占比为35.90%，交易金额 537.95 万，其次是重要挽回客户， 人数占比为22.99% 。重要深耕用户和重要挽留客户的交易金额总占比达到70%以上，这两类的客户应该重点关注。重要价值的客户的人数仅占了8.15%，占比少。 用户在10-13点、20-24点这个时间段写评论的较多，5分的占了总评论数的58.92%，4分的占了总评论数的19.65%，好评率约为78%，差评率超过20%，需要重点关注。 3.3.5产品维度 
2017-2018各商家共供货 73 种品类，30984 种产品，平均售价为 125.17 元；明星产品偏少，建议优化产品结构。 前10类别名称的占了总交易额的62.47%，前17类别名称的占了总交易额的79.94%，头部效应明显。 3.4 总结与建议 促销活动与销售金额、订单量强相关，建议除了黑色星期五外，定期进行相关促销活动。 明星产品较少，建议鼓励商家做好市场调研，引进明星产品，并将明星产品与其他产品进行绑定销售。 做好用户回访，深入分析客户差评的原因，并进一步优化客服工作。 加强与在线支付公司credit_cart、boletol合作，维护好关系，达成长期合作合同，增加推广盈利收入。数据分析可视化报告： 
以上数据分析案例使用了FineBI制作，网站提供了丰富的数据和工具，可以帮助你进行实操练习，目前提供免费个人版。如果你想提高自己的数据分析能力，不妨试一试。 商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com 免费下载FineBI 立即体验Demo 数据分析案例网站 数据分析网站 数据分析案例 数据分析的网站 免费资源 可视化大屏资料包 制造业数据建设白皮书 BI建设地图（行业独家） 商业智能（BI）白皮书4.0 大数据决策分析平台建设方案 银行BI建设思路分享 医药数字化应用场景手册 大消费行业场景手册 金融数字化经营解决方案 猜你想看post2023-08-28 11:38:36 2个供应链数据分析报告合集 2023.083个人力资源数据分析报告合集 2023.0810个营销销售数据分析报告合集 2023.083个财务经营数据分析报告合集 2023.084个运营数据分析报告合集 2023.08 热门主题推荐 数据可视化设计数据分析体系bi可视化大数据分析软件企业bi数据分析能力自动化工作流数据分析软件分析报表数据开发大数据BI软件图表制作可视化工具数据可视化软件bi大数据大数据分析工具大数据技术看板数据分析系统 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |