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目录
一、前提信息
1 案例背景
2 项目目标
3 数据理解
二、总体分析
需求1 分析2020到2021年各类产品销售情况
需求2 分析2021年各地区的销售情况
需求3 2020年 - 2021年各地区经理的销售情况
需求4 2020 - 2021年各地区订单量变化情况
需求5 2021年各地区经理目标完成情况
需求6 2021年各类别商品销售贡献
需求7 2021年各类别商品地区销售贡献
三、实战总结
一、前提信息
1 案例背景
某商贸企业2020-2021年的销售数据如下，现需根据该份数据进行分析，帮助商家实现盈利最大化
2 项目目标
1）本次目标：确定产品销量的相关因素，及各个因素各自可分析的变化趋势。本次项目所提出的具体问题如下：
①了解产品销售的总体情况，确定应增加供货的商品：销量靠前的产品是那些？各类别占比多少？
②各产品的销售情况：不同种类商品的销售趋势如何？
③了解地区经理的销售及目标完成情况：完成目标计划的地区有哪些？未完成目标计划的地区是否有共性？
④各产品的销售分布：客户的地区分布如何？商品销量和用户地区分布是否有关？
2）分析维度参考（分析目标的方向）
战略环境：分析企业的内外部环境（宏观环境，行业前景，增长能力，市场竞争力）客群特征：分析用户特征，进行用户画像，区分哪些客户更具购买力（性别，年龄，支付能力，所处行业，地区）商品情况：畅滞销分析（进、销、库情况）。 如库存过大 - 占用资金 - 进货不合理；商品进货慢，发货不及时 - 销售滞后趋势走向：发现变化 → 分析变化原因 → 区分相关的必然增长因素3 数据理解
项目元数据已完成基本的数据清理，共有15459条数据，8个列字段。
注：进行项目分析的数据，需经过数据清洗后才能使用
首先理解每列数据的含义和作用，才能在此基础上进行分析。字段拆解如下：
字段名称字段注释字段作用订单id订单的唯一编号与分析无关，可隐藏日期客户购买时间可以此分析产品的销售趋势客户对象客户对应ID可作为分析主键地区经理区域负责人可分析区域经理的目标完成情况地区客户所在地区可细化用户的购买行为省份客户所在省份可细化用户的购买行为类别产品类别可以此分析客户的产品类别偏好子类别产品下属类别可进一步分析客户偏好销量购买产品数量可以此分析热销/滞销产品二、总体分析
总体分析即先对数据有一个大致情况的了解，如总销量、订单条数等等
需求1 分析2020到2021年各类产品销售情况
插入数据透视表 → 行 - 日期，列 - 类别，值 - 销量。即可得到各季度销量情况表 数据可视化 ：插入堆积柱状图 → 美化图表，如下：
需求2 分析2021年各地区的销售情况
插入数据透视表 → 行 - 日期，列 - 地区，值 - 销量。即可得到各地区销量情况表单击数据透视表任意单元格 → 插入日程表 → 日程表筛选出2021年数据可视化 ： 插入簇状柱形图 → 美化图表，呈现如下：
需求3 2020年 - 2021年各地区经理的销售情况
插入数据透视表 → 行 - 地区经理，列 - 日期，值 - 销量。数据透视表的列项仅保留【年】用2021年减去2020年销量，求出两年的销售情况差异量选中差异量和地区经理列数据 → 可视化 ： 插入柱形图 → 美化图表，呈现如下：
需求4 2020 - 2021年各地区订单量变化情况
插入数据透视表 → 行 - 地区，列 - 日期 - 仅保留【年】，值 - 订单ID → 值字段设置 - 计数。可视化 ： 插入折线图 → 美化图表，呈现如下： 
需求5 2021年各地区经理目标完成情况
各地区经理的销量目标，及2021年的销售情况如下： 行标签2021年目标冯西恩741523400000金洁21883421800000徐寿喜8770341400000商好佳137060100000总计39439593700000 可视化 ： 插入柱形图 → 美化图表，呈现如下： 注：设置坐标轴选项时，要注意设置两边纵坐标的最大、最小值相同
需求6 2021年各类别商品销售贡献
插入数据透视表 → 行 - 类别，值1 - 销量，值2 - 销量占比。插入切片器 → 【年】 - 筛选出2021年数据可视化 ： 插入饼图 → 美化图表，呈现如下：
需求7 2021年各类别商品地区销售贡献
插入数据透视表 → 行 - 地区、类别、子类别，值 - 销量 插入切片器 → 【年】 - 筛选出2021年数据透视表布局设置 → 重复所有标签、不显示分类汇总 →复制透视表数据，粘贴到旁边位置作为新表可视化 ： 选中新表数据 - 插入旭日图 → 美化图表，呈现如下：
数据分析：通过透视表和旭日图综合分析，可以看出东区的销售额较高，其中东区电器中的洗衣机产品卖的最好，除了电器外，文具的销售情况也相对较好。 三、实战总结
忽略样本数量和涉及的相关因素有限情况，排除分析结果可能存在的偏差性，通过上述对该商贸企业的数据分析，结合数据透视表与数据透视图进行综合对比，通过明确问题、理解和清洗数据、数据可视化、数据分析等步骤，可以得出以下结论
东区和南区的情况要普遍好于其他地区，情况最需要提升的是西区；2021年整体销量要比2020年的销量情况良好，2020年订单降幅较大，该公司的行业发展前景良好；所有类别产品中，电器的占比最高，即电器所贡献的销量最高。其中东区的洗衣机产品卖的最好，南区的文具卖得相对较好，可加大这两类别的产品供货，同时适当使用激励政策，促进其他产品的销售。——————————————————————————————————
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