更新时间:2022-04-20 20:50:08作者:佚名
从图上看,0-1周岁的婴儿人数最多,总体呈现阶梯式分布,其中28岁的婴儿为异常数据
3、婴儿年龄,性别与商品销量的关系
结合之前婴儿性别占比,可以看到人数占比51%的女婴购买了63%的商品,而占比46%的男婴购买的商品数量只占34%,两者的购买力差距一目了然,作为商家和平台应该优先考虑增加女婴用品的品类和曝光度。
上图可知,0-1周岁区间的婴儿购买数量最多,后面随着年龄增长销量不断下跌,数据变化和前面的年龄分布符合。
总结:
1、图表避免多对多的数据比较,尽量采用1对1的维度,更加直观看出数据变化;
2、思考图表得出的结论是否有实际意义,对于总结业务推进或者预测未来趋势是否有帮助;
Excel数据可视化案例
本文承接上一文章"Excel数据分析案例",对需要分析的数据使用Excel进行可视化呈现,以便更直观的观察数据,明晰趋势,发现异常。(相关数据源可从上一文获得:/p/)
0、插入图表简介
选择数据表,点击插入,所有图表比较多,常用的有四种:(显示数据量大小)、折线图(数据随时间变化趋势)、条形图(一组或多组数据量对比)、散点图(观察两个变量之间的关系)。
接下来对淘宝商品销量和婴儿情况进行可视化分析。
1、整体销量随时间变化情况
由图可以看出,整体销量每年的第四季度都会规律增长,之后又下跌回往常稍高水平,但是在2014年第四季度有个陡增,需要分析导致陡增的原因。
接下来按照一级品类将整体拆分成6类:28、、、38、、。整体销量前三为:28、、,且占据了80%的销量。
然后观察这三种品类随时间销量可以发现,在2014年11月份有激增,应该是双十一活动运营产生的效果,进而导致整体销量在第四季度有激增
2、不同性别用户购买商品情况(0:女;1:男)
男婴/女婴年购买量逐年上升,且男婴购买量高于女婴,那可以预测2015年男婴销量高于女婴,且高于2014年销量。
从男婴/女婴各种商品购买情况,男婴购买量最大的是类商品,但是女婴并未购买该类商品,该商品应该是只有男婴会用到的品类。
3、不同年龄用户购买商品情况
0随婴儿购买婴儿商品量最大,随着年龄增长,婴儿商品购买量越来越少(该洞察没有一点毛病吧)。
观察男婴/女婴随着年龄增长各种商品的购买情况,0-3岁男婴购买量相对较大,且品类最多的是;而女婴0-2岁购买量相对较大,购买品类比较分散,没有出现年龄聚集的品类特征。
观察g
观察0-3岁婴儿随时间购买情况,发现1岁儿童购买量逐渐上升,且在2014年第四季度超过了0岁婴儿;1岁女婴的购买量也有随时间上升趋势。
4、结论
通过以上分析,可以看出婴儿用品整体销量随季节规律变化,每年第四季度由于双十一促销运营,销量高于前三季度;销量中男婴:女婴 比例为5:1,男婴购买量最大的商品为类,且该类男英独有,不会收女婴购买量影响;男婴/女婴购买年龄主要集中在0-3岁,且1岁婴儿购买量随时间推移,慢慢占据主导地位。
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图表选择指南- Abela.pdf1.6M · 百度网盘
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