数据分析指标体系构建及数据可视化
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据分析指标体系构建及数据可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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)
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)
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
以上是关于数据分析指标体系构建及数据可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章