项目一:EXCEL数据分析(5W2H法):用户购买行为分析

  • 项目:用EXCEL对用户购买行为进行分析---采用5W2H框架
  • 1.确定分析思路
  • 1.1用户购买行为分析:5W2
    • WHY:用户购买的目的是什么?---市场调查获取数据
    • WHAT:用户主要购买的产品?---各产品的销量分布
    • WHEN:
      • (1)用户何时购买?---购买时间分布
      • 多久再次购买?---购买间隔分布
    • WHO:用户有什么特征:
      • 男女比例
      • 年龄分布
      • 地域分布
      • 学历分布
      • 收入分布、
      • 注册时间分布
    • HOW MUCH:
      • 用户购买什么价位段的产品?---价格段分布
      • 用户再次购买意愿如何?---用户购买频次分布
    • HOW:
    • 用户购买支付方式?---购买支付方式分布
    • WHERE:
      • 用户购买渠道有哪些?---购买渠道销量分布
  • 2.1数据分析前的准备
    • 文本数据导入
      PowerPivot窗口-【主页】-【获取外部数据】-【从文本】
  • 2.2简单数据分析
    我们知道PowerPivot有一个巨大的优势,就是可以集成多数据源进行数据透视表或数据透视图的操作,来汇总、分析、浏览和呈现数据。
    • 创建数据透视表
      针对刚才分析框架中的具体问题来分析,首先了解用户主要购买什么产品(WHAT),即各产品销量分布:
      (1)【主页】-【报表】-【数据透视表】
                                       图2-1 产品销量分布统计
      通过此表,我们可以了解到各个产品的销量分布情况,发现产品A和产品D的销量数量较大。
  • 2.3多表关联分析
    如果想了解购买用户的特征(WHO),例如地域是怎么分布的,哪个地区购买的用户最多,哪个地区购买的用户最少,这时候该如何分析?
    这时我们需要将“订购明细”表与“用户明细表”根据关键字段"用户ID"进行关联创建关系。
    • 创建两表关系
      【设计】-【关系】-【创建关系】
    •                                       图2-2 创建关系
    •                                         图2-3 管理关系

    • (1)创建一个表的数据透视表。
      (2)将“用户明细”表中的"省份"字段-【行标签】;将"订购明细"表中的"用户ID"字段拉到【值】区域进行计数。
      (3)对数据透视表中的"用户ID"字段进行降序排列。
                                                        图2-4 数据透视博爱

      通过数据透视表的分析结果,我们就可以清晰地了解购买用户地域分布情况,购买用户最多的三省
    • 份是“上海”、“北京”和“广东”。
  • 2.4字段计算分析
      • 简单计算
        计算“订单金额=单价x数量”:
                               图2-5 简单计算订单金额
    • 函数计算
      (1)现在我们需要了解现有用户是在哪个月注册的(who),以了解现有用户的构成情况,为后续用户细分做准备。数据库中现有的“用户明细”
      表只有用户注册日期,我们需要通过响应的日期函数计算得到用户注册的月份数。
      在PowerPivot中MONTH语法:MONTH(<date>),其中date是提供堆包含日期的列的引用或者通过使用返回日期的表达式。

      【插入函数】-【选择类别】-“日期和时间”-"MONTH(" 
    •                                图2-6【插入函数】对话框
      如图,解决了刚才提出的Who问题,即用户注册分布的情况。

      (2)使用用户透视表
      完成用户月份注册分布的统计
    •                                       图2-7 用户月份注册分布统计
      通过此表我们就可以清晰地看到每月注册的用户分布,其中8月份和9月份的用户注册数明显下降,值得关注。
  • 2.5数据分组分析
    通过数据计算的方法能了解用户注册月份分布,如果想了解用户年龄分布怎么办?
    首先需要对数据进行分组处理,新增一个分组字段,然后再用数据透视表进行分组统计。
    常用的数据分组方式主要包括数值分组与日期/时间分组两种。
    • 数值分组
      在EXCEL中,数值分组可以用IF函数或VLOOKUP函数;日期/时间分组可以用日期/时间函数。此外,还可以通过直接在数据透视表
      创建组的方式来实现。
      不过在PowerPivot工作表中的数值分组不能通过数据透视表创建组来实现。
      可以使用IF函数
      =IF('用户明细'[年龄]<=20,"20岁及其以下",IF('用户明细'[年龄]<=30,"21-30岁",IF('用户明细'[年龄]<=40,"31-40岁","40岁以上")))

    • 对年龄分组后,采用数据透视表进行用户年龄分布的分组分析

    •                                              图2-8 IF函数数据分组示例

      通过此结果我们可以清晰地看到注册用户主要集中在21~30岁这一年龄段上。
    • 日期/时间分组
      对数据进行时间维度的分析,用日期/时间分组。同样的,PowerPivot德数据透视表无法进行日期/时间分组,可以用FORMAT函数,
      对文本、数值、日期/时间等类型数据按指定格式要求进行格式化。我们可以采用FORMAT函数对日期进行分组,以便了解用户的注册
      月份分布(WHO)
      =FORMAT('用户明细'[注册日期],"D")
      对注册日期分组后,采用数据透视表进行用户注册日分布的分组分子。如图2-25
       
                                                       图2-9 日期/时间分组结果
      通过此分析结果,我们可以看出每月的1-4日为用户注册高峰期,可以建议运营部门在每月的这些日期进行产品推广或促销活动等。

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