一個案例教會你：如何對產(chǎn)品做數(shù)據(jù)分析？

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本文來自：知乎

本文所分析的數(shù)據(jù)是天貓電商平臺關(guān)于嬰幼兒的產(chǎn)品在2012年7月2日至2015年2月5日的銷售詳細數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含兩個文件，分別是購買商品的信息以及嬰兒信息，主要涵蓋的數(shù)據(jù)字段以及含義如下：

user_id：用戶id，用戶登錄時的賬戶名稱。

auction_id：購買行為編號，用戶購買行為的唯一識別編號。

cat_id：商品種類ID，購買商品的種類。

cat1：商品屬于哪個類別，商品類別。

property：商品屬性，商品的基本屬性。

buy_mount：購買數(shù)量。

day：購買時間。

birthday：出生日期，嬰兒的出生日期。

gender：性別（0 男性；1 女性）

下面我們就可以開始進行數(shù)據(jù)分析了！

一、分析目的

希望可以通過對數(shù)據(jù)中的信息進行挖掘，找出需要進行改善的地方，針對性的采取措施，從而提高最后的產(chǎn)品銷量。

二、分析思路

1. 銷量隨時間變化的規(guī)律是怎樣的？
   

2. 嬰兒年齡對產(chǎn)品銷量的影響？

3. 嬰兒性別對產(chǎn)品銷量的影響？

三、分析內(nèi)容

這里要分析銷量的各種關(guān)系，所以先對銷量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗：

從購買數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，平均購買量為2.5，這里最大購買數(shù)量居然達到了10000，所以購買數(shù)據(jù)中存在異常數(shù)據(jù)，這里的處理方法是將超過平均值3倍標準差的異常數(shù)據(jù)進行剔除，平均值為2.5，標準差為63，剔除購買數(shù)量大于191.5的數(shù)據(jù)。

1、銷量隨時間變化的規(guī)律

通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，2015年的銷量出現(xiàn)了斷崖式下跌。

首先，我們要分析的問題是2015年銷量下降的原因是什么？

這里將購買數(shù)量大于2的用戶篩選出來，這里統(tǒng)計出共52位用戶，占總用戶數(shù)的52/29971=0.0017，占比較少，所以不再分析，著重分析新用戶購買量。

結(jié)論1：老用戶占比較小，所以對銷量的影響較小，老用戶購買量下降導(dǎo)致2015年銷量下降的假設(shè)不成立。

這里通過對數(shù)據(jù)處理可以發(fā)現(xiàn)，2015年的數(shù)據(jù)只有1，2月的數(shù)據(jù)，這可能就是數(shù)據(jù)的不完整導(dǎo)致了2015年的購買數(shù)量出現(xiàn)了大幅的下降。

我們進一步的對每一年的1，2月份的購買數(shù)量進行對比，進一步發(fā)掘2015年的1，2月的購買數(shù)量是否真的出現(xiàn)了下降。

結(jié)論2：通過對比分析可知，2015年1、2月的購買數(shù)量相比較2013以及2014年并沒有大幅的下降，所以2015年銷量下降的原因是數(shù)據(jù)不完整所造成。

當將銷量的數(shù)據(jù)的時間維度拉到季度后可以發(fā)現(xiàn)，三四季度的銷量發(fā)生了上漲。

因此我們的第二個問題是第四季度銷量全年較高的原因是什么？

這里我們要用到假設(shè)驗證方法：

如果假設(shè)是因為老用戶再次購買數(shù)量的提升，通過統(tǒng)計可知，再次購買的老用戶的購買數(shù)量位90個，占比較少，所以此假設(shè)不成立。

接著我們再做出假設(shè)，可能是因為雙十一及其他活動造成單月銷量增加，然后我們要去搜集證據(jù)驗證這個理論：

從圖中可以看出，2012-2014年間，11月份的銷售數(shù)據(jù)是當年最好的，所以11月份的銷售數(shù)據(jù)對第四季度的影響最大，這里再對11月份的詳細數(shù)據(jù)進一步的分析。

從圖中可以發(fā)現(xiàn)11月中11號的銷售數(shù)據(jù)出現(xiàn)了較高值，所以可能是雙11促銷活動提升了產(chǎn)品銷量。

結(jié)論：從以上數(shù)據(jù)可以得出，四季度銷售數(shù)據(jù)的提高主要是雙11活動的拉動，假設(shè)成立。

那有沒有可能還是別的原因造成第四季度上升的呢，我們再做出假設(shè)三：可能是因為爆款產(chǎn)品的出現(xiàn)拉動了四季度產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)。

通過對不同產(chǎn)品的銷量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計可以發(fā)現(xiàn)，500118831銷量占比最高，所以下面從這這個產(chǎn)品的銷量數(shù)據(jù)入手進行分析。

從圖中可以發(fā)現(xiàn)500118831在11月份的銷量出現(xiàn)了遙遙領(lǐng)先的數(shù)據(jù)，購買量急劇的提高。

結(jié)論：爆款產(chǎn)品500118831拉動了四季度的銷售數(shù)據(jù)。

2、嬰兒性別對產(chǎn)品銷量的影響關(guān)系

假設(shè)1：異常數(shù)據(jù)

從上面兩幅圖可以清晰的發(fā)現(xiàn)，男童用戶的幾筆大額交易的購買數(shù)量位160以及40個左右，而女童用戶的購買數(shù)量最大只有13個左右，因此這幾筆較大的交易量使得男童的購買量大于女童，這里需要對數(shù)據(jù)進行進一步的分析，研究數(shù)據(jù)來源是否準確，到底是因為用戶本身造成的偏差還是數(shù)據(jù)來源的問題。

結(jié)論1：異常數(shù)據(jù)對結(jié)果造成的偏差，假設(shè)成立。

假設(shè)2：男童數(shù)量大于女童

結(jié)論2：從性別分布圖中可以發(fā)現(xiàn)，男女比例基本相同，所以假設(shè)2不成立。

假設(shè)3：年齡對購買量有影響，且男童的年齡分布與女童不同

對比分析：

（1）相同性別內(nèi)年齡分布對購買數(shù)量的影響

男童年齡分布對購買量的影響

女童年齡分布對購買量的影響

從上述兩幅圖中可以發(fā)現(xiàn)，無論是男童還是女童，0-1歲的年齡購買量是最高。

（2）男童與女童的年齡分布

從圖中可以發(fā)現(xiàn)，男童以及女童的年齡分布是類似的，也就是0-1歲分布的最為聚集，綜合上述的分析可以得出

結(jié)論3：0-1歲孩童的購買量最多，男童和女童的年齡分布又較為類似，因此男童和女童年齡分布差異對銷量影響的假設(shè)不成立。

3、嬰兒年齡與產(chǎn)品銷量的關(guān)系

在嬰兒性別對產(chǎn)品銷量影響的分析中發(fā)現(xiàn)，0-1歲的購買量最大，之后隨著年齡的增加，購買量逐漸下降。

這里提出假設(shè)：可能是商品主要面對低齡兒童，高齡兒童的商品缺乏，導(dǎo)致了隨著年齡的增長，商品銷量逐漸下降。

從圖中可以發(fā)現(xiàn)，不同商品即使銷量不同，但是趨勢類似，即隨著年齡的增加，商品的銷量出現(xiàn)了較為明顯的下降。

結(jié)論1：主要的商品面對的是低齡兒童，所以隨著年齡的增加，產(chǎn)品購買量出現(xiàn)了明顯下降。

結(jié)論與建議

結(jié)論：

1. 2015年的銷量出現(xiàn)了異常是因為源數(shù)據(jù)的不完整所導(dǎo)致。

2. 四季度是嬰兒產(chǎn)品銷量的高峰期，其主要原因是雙十一等促銷活動的開展對產(chǎn)品銷量的促進，同時爆款產(chǎn)品的出現(xiàn)也對銷量的提升有很大的幫助。

3. 嬰兒性別與商品銷量的關(guān)系主要是幾筆較大的購買造成，與嬰兒本身性別關(guān)系無關(guān)。

4. 電商的商品主要面對低齡兒童，因此隨著嬰兒年齡的增長，商品的銷量出現(xiàn)了下降。

建議：

1. 建議在商品銷量較低的月份采用促銷的方式來促進淡季的銷售數(shù)據(jù)。

2. 調(diào)整產(chǎn)品范圍，縮減適用于5歲后孩子的產(chǎn)品，集中供應(yīng)0-1歲的嬰幼兒產(chǎn)品。尤其是要豐富1歲前孩子適用的嬰幼兒產(chǎn)品，特別是男童，給顧客創(chuàng)造更多消費的機會。

3. 針對不同的客戶采取不同的營銷策略，例如對一些購買量較大，購買頻率較低的顧客要多加交流和聯(lián)系，提高購買次數(shù)。

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以大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)所推動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正迅速的改變著我們所處的時代，各大互聯(lián)網(wǎng)公司都積累了大量的用戶數(shù)據(jù)，比如購物、社交、出行等。充分挖掘數(shù)據(jù)價值，就是需要不斷的和數(shù)據(jù)打交道。

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