数据分析指标体系构建及数据可视化

Posted 2021-04-02 玩儿着学

第一部分：指标体系搭建

• 引言：店门口欢迎-优先靠窗位置-从众心理

• 指标：人数（UV，unique visitor 访客数、付费用户数）、次数（PV，page view 付费次数）

• 指标搭建：了解业务场景（流程图）→抓关键步骤→量化指标→重点关注核心指标

• 聚划算运营指标：流程（淘宝入口-商品详情-订单详情-付款）→各环节加上PV、UV→转化率→核心指标（成单量、交易额、交易用户数）

• 用户画像：RFM量化用户质量、看新/老用户构成、分析用户行为（使用时长、复购率、客单价 ARPU），可以加定语描述更精准

• RFM：Recency，最近一次消费时间间隔；frequency，消费频率；Monetary，消费金额，可以限定时间段，同一原则即可。

 

• 重要价值用户：维护，捧；发展：提频；保持：办卡；挽留：发优惠券

• 先建立打分标准→评分→判断高低（相对于平均值）

  
  

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• 关于货的指标：库存：SPU（华为Mate30）、SKU（其中橙色款，单品）、库存金额、库存周转率、销售PV/UV→销量：曝光率、转化率→售后评价：退货率、好评率、差评率

• 指标体系：流量（PV/UV)→效率（环节转化率、整体转化率）→其他核心指标（金额：成交、退款、待支付、数量、人数）

•  指标体系应用：运营就是优化指标；大指标一个，细分很多；指标即方向

• 啤酒与尿布的故事→连带率：搭售

• Python：apriori函数算，输出频繁项集→推荐连带方案

第二部分：数据可视化

• 柱状图：分组-男女

• 折线图：时间序列

• 雷达图：多维度描述 

• Tableau：官网下载https://www.tableau.com/，有试用期

• 复制一个表，字段分成两类：维度、数值

• python：scatter画散点图，bar条形图，箱线图（最大值、上四分位数、中位数、下四分位数、最小值）-离群-异常值

• Plt.pie?-提示参数都是什么意思-python用应小技巧

• 热力图：颜色深浅-出现次数

• 蜘蛛图=雷达图：多角度描述指标

• 疫情地图：网络抓去疫情数据-转excel格式-python-存成html文件（动态）

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• 数据仪表盘dashboard

• 履约率、构成占比、各区域销售额

数据分析体系：

• 术：工具-Python、Pandas

• 法：方法论-mysql、Tableau

• 道：思维

• 禅：领悟-算法