在電商行業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。下面分享一次完整的電商數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)歷，涵蓋從數(shù)據(jù)采集到最終數(shù)據(jù)決策的各個(gè)環(huán)節(jié)。
一、數(shù)據(jù)采集
（一）明確數(shù)據(jù)來(lái)源
- 平臺(tái)后臺(tái)數(shù)據(jù)：電商平臺(tái)自身提供了豐富的數(shù)據(jù)，如訂單數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)（瀏覽、點(diǎn)擊、收藏、加購(gòu)等）、商品信息數(shù)據(jù)（商品詳情、價(jià)格、庫(kù)存等）。以某知名電商平臺(tái)為例，通過(guò)其開(kāi)放的 API 接口，可以定時(shí)獲取近 30 天內(nèi)的所有訂單數(shù)據(jù)，包括訂單編號(hào)、下單時(shí)間、用戶(hù) ID、商品 ID、商品數(shù)量、商品價(jià)格、支付方式等詳細(xì)信息。
- 第三方數(shù)據(jù)：為了獲取更全面的市場(chǎng)信息，還引入了第三方數(shù)據(jù)，如行業(yè)報(bào)告、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的公開(kāi)數(shù)據(jù)等。例如，從專(zhuān)業(yè)的市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)購(gòu)買(mǎi)行業(yè)季度報(bào)告，了解行業(yè)整體的銷(xiāo)售趨勢(shì)、熱門(mén)品類(lèi)以及消費(fèi)者偏好變化等宏觀數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有助于從更廣闊的視角分析企業(yè)在市場(chǎng)中的位置。
（二）采集方法與工具
- 技術(shù)手段：利用 Python 編寫(xiě)腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。對(duì)于平臺(tái) API 接口的數(shù)據(jù)獲取，使用 Python 的 requests 庫(kù)發(fā)送 HTTP 請(qǐng)求，按照 API 文檔要求傳遞參數(shù)，獲取 JSON 格式的數(shù)據(jù)響應(yīng)。例如，在獲取訂單數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)時(shí)間范圍和分頁(yè)參數(shù)，循環(huán)發(fā)送請(qǐng)求，確保獲取到完整的訂單信息。
2.1 注冊(cè)與認(rèn)證
?注冊(cè)淘寶開(kāi)放平臺(tái)賬號(hào)?：在開(kāi)放平臺(tái)注冊(cè)賬號(hào)，并完成企業(yè)或個(gè)人身份的實(shí)名認(rèn)證。
?創(chuàng)建應(yīng)用?：登錄淘寶開(kāi)放平臺(tái)后，進(jìn)入“我的應(yīng)用”頁(yè)面，點(diǎn)擊“創(chuàng)建應(yīng)用”，填寫(xiě)應(yīng)用相關(guān)信息并提交審核。審核通過(guò)后，將獲得AppKey和AppSecret，這是后續(xù)調(diào)用API接口的必要憑證。
二、數(shù)據(jù)清洗
（一）處理缺失值
- 識(shí)別缺失值：在導(dǎo)入數(shù)據(jù)到 Python 的 Pandas 庫(kù)后，使用
isnull()函數(shù)快速識(shí)別出數(shù)據(jù)集中的缺失值。例如，在訂單數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)部分訂單的 “收貨地址” 字段存在缺失值。 - 處理策略：對(duì)于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，采取不同的處理方法。對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如果缺失比例較小，采用均值、中位數(shù)或眾數(shù)進(jìn)行填充；對(duì)于非數(shù)值型數(shù)據(jù)，如 “收貨地址”，考慮到其重要性，直接刪除缺失值所在的記錄，因?yàn)槿笔肇浀刂返挠唵螣o(wú)法正常發(fā)貨，對(duì)分析發(fā)貨和配送環(huán)節(jié)沒(méi)有實(shí)際意義。
（二）糾正錯(cuò)誤值
- 數(shù)據(jù)一致性檢查：檢查數(shù)據(jù)的格式和邏輯一致性。例如，在商品價(jià)格數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)部分價(jià)格出現(xiàn)負(fù)數(shù)，這顯然不符合實(shí)際情況。通過(guò)數(shù)據(jù)的來(lái)源追溯和邏輯判斷，確定是數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤，將這些錯(cuò)誤值修正為正確的價(jià)格。
- 異常值處理：使用箱線圖等方法識(shí)別異常值。在分析商品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)個(gè)別商品的銷(xiāo)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他商品，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步調(diào)查，發(fā)現(xiàn)是由于促銷(xiāo)活動(dòng)期間的特殊情況導(dǎo)致的。對(duì)于這類(lèi)異常值，根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行特殊標(biāo)記或單獨(dú)分析，以避免對(duì)整體數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生過(guò)大影響。
（三）數(shù)據(jù)去重
- 重復(fù)記錄識(shí)別：利用 Pandas 庫(kù)的
duplicated()函數(shù)查找數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。在訂單數(shù)據(jù)中，可能由于網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題或系統(tǒng)故障，出現(xiàn)了重復(fù)的訂單記錄。 - 去重操作：對(duì)于完全重復(fù)的記錄，直接使用
drop_duplicates()函數(shù)刪除，確保每條訂單記錄的唯一性，保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。
三、數(shù)據(jù)分析與可視化
（一）數(shù)據(jù)分析方法
- 描述性統(tǒng)計(jì)分析：對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，如計(jì)算訂單金額的均值、中位數(shù)、最大值、最小值以及標(biāo)準(zhǔn)差等，了解訂單金額的分布情況。通過(guò)這些統(tǒng)計(jì)量，可以直觀地了解電商業(yè)務(wù)的整體銷(xiāo)售水平和波動(dòng)情況。
- 相關(guān)性分析：使用 Python 的
corr()函數(shù)分析不同變量之間的相關(guān)性。例如，分析商品銷(xiāo)量與價(jià)格、促銷(xiāo)活動(dòng)之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)商品價(jià)格與銷(xiāo)量呈負(fù)相關(guān)，而促銷(xiāo)活動(dòng)與銷(xiāo)量呈正相關(guān)，這為后續(xù)的定價(jià)策略和促銷(xiāo)活動(dòng)策劃提供了數(shù)據(jù)支持。
（二）可視化工具與圖表類(lèi)型
- 工具選擇：采用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是一個(gè)基礎(chǔ)的繪圖庫(kù)，提供了豐富的繪圖函數(shù)；Seaborn 則基于 Matplotlib，提供了更高級(jí)、美觀的繪圖風(fēng)格和函數(shù)，更適合繪制統(tǒng)計(jì)圖表。
- 圖表類(lèi)型：
- 折線圖：用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。例如，繪制近一年的月銷(xiāo)售額折線圖，清晰地展示銷(xiāo)售額的季節(jié)性波動(dòng)和整體增長(zhǎng)趨勢(shì)。
- 柱狀圖：對(duì)比不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的大小。在分析不同品類(lèi)商品的銷(xiāo)量時(shí)，使用柱狀圖可以直觀地看出各個(gè)品類(lèi)的銷(xiāo)售差異。
- 散點(diǎn)圖：分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系。在相關(guān)性分析中，通過(guò)散點(diǎn)圖展示商品價(jià)格與銷(xiāo)量的關(guān)系，更直觀地呈現(xiàn)兩者之間的負(fù)相關(guān)趨勢(shì)。
四、數(shù)據(jù)決策
（一）制定營(yíng)銷(xiāo)策略
- 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)分析，將用戶(hù)分為不同的群體，如高價(jià)值用戶(hù)、潛在用戶(hù)、流失用戶(hù)等。對(duì)于高價(jià)值用戶(hù)，提供專(zhuān)屬的優(yōu)惠活動(dòng)和個(gè)性化的推薦服務(wù)，以提高用戶(hù)的忠誠(chéng)度和復(fù)購(gòu)率；對(duì)于潛在用戶(hù)，通過(guò)針對(duì)性的廣告投放和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，吸引他們進(jìn)行首次購(gòu)買(mǎi)。
- 促銷(xiāo)活動(dòng)優(yōu)化：根據(jù)促銷(xiāo)活動(dòng)與銷(xiāo)量的相關(guān)性分析結(jié)果，優(yōu)化促銷(xiāo)活動(dòng)的策劃和執(zhí)行。例如，在銷(xiāo)量較低的季節(jié)，加大促銷(xiāo)力度，選擇合適的促銷(xiāo)方式（如滿減、折扣、贈(zèng)品等），提高商品的銷(xiāo)量和銷(xiāo)售額。
（二）優(yōu)化商品管理
- 商品選品：根據(jù)不同品類(lèi)商品的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，調(diào)整商品選品策略。淘汰銷(xiāo)量長(zhǎng)期低迷的商品，引入市場(chǎng)需求旺盛的新品，優(yōu)化商品結(jié)構(gòu)，提高商品的整體競(jìng)爭(zhēng)力。
- 定價(jià)策略：結(jié)合商品成本、市場(chǎng)價(jià)格和銷(xiāo)量數(shù)據(jù)，制定合理的定價(jià)策略。對(duì)于價(jià)格敏感型商品，適當(dāng)降低價(jià)格以提高銷(xiāo)量；對(duì)于高附加值商品，維持較高的價(jià)格以保證利潤(rùn)空間。
（三）提升用戶(hù)體驗(yàn)
- 優(yōu)化購(gòu)物流程：通過(guò)分析用戶(hù)在購(gòu)物過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)，找出購(gòu)物流程中的痛點(diǎn)和瓶頸，如頁(yè)面加載速度慢、支付流程繁瑣等。針對(duì)這些問(wèn)題，優(yōu)化網(wǎng)站或 APP 的性能，簡(jiǎn)化支付流程，提高用戶(hù)的購(gòu)物體驗(yàn)。
- 客戶(hù)服務(wù)改進(jìn)：根據(jù)用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)和投訴記錄，分析客戶(hù)服務(wù)中存在的問(wèn)題，如客服響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、解決問(wèn)題效率低等。通過(guò)加強(qiáng)客服培訓(xùn)、優(yōu)化客服排班等措施，提升客戶(hù)服務(wù)質(zhì)量，提高用戶(hù)滿意度。
通過(guò)這次電商數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，深刻體會(huì)到數(shù)據(jù)在電商業(yè)務(wù)中的核心價(jià)值。從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)決策的每一個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相連，只有通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)處理和深入的分析，才能為企業(yè)的決策提供有力支持，實(shí)現(xiàn)電商業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)和優(yōu)化。
