一、商品销售分析数据集描述

此次使用的数据源为部门2019年-2020年的销售相关数据，文件格式为Excel。

二、商品销售分析提出问题

该公司业绩概况2020年销售额的趋势是怎样的用户结构是怎样的产品结构是怎样的，各类别中有哪些爆款

三、商品销售分析清洗数据

对2019年1月-2020年7月的销售发货明细进行清洗。

1）列重命名

为了方便分析将列名改成中文

2）删除重复值

无重复数据

3）缺失值处理

无缺失值

4）一致化处理

将交货日期改为标准日期格式。

5）数据排序

按购买时间升序排序

6）异常值处理

将销售单价为0的订单过滤，0元订单为赠送订单，此次过滤不做分析。

四、商品销售分析构建模型

选取2020年数据，获取年累积销售额、年累积订单数、平均单价等数据来了解业务概况。

20年一季度销量为去年同期的55%，1-3月用户出行减少为主要原因，7月累计销售额为去年同期的3倍，销售势头较猛。

总共分5个大区，销售额占比最高为北区（33.53%），第二为东区（29.87%），第三为南区（24.83%），东北和西区占比均低于10%，需重点关注。

五、商品销售分析结论建议

1.2019~2020年，产品1-7月累计销售额较低于去年，2020年第一季度销量为去年同期的55%，1-3月用户出行减少为主要原因，7月累计销售额为去年同期的3倍，整体趋势为上升趋势。

2.根据销售趋势，19年、20年销售额最高均为6月份，年中为销售旺季，可增加市场活动，加快产品覆盖。分析20年销量最高月份6月，6月区域销售额北区（33.74%）位列第一，东区（30.17%）位列第二，区域占比没有明显变化。6月份TOP3产品为品类1、品类2、品类4，新品品类4表现较好。

3.从产品在各月份的市场表现为，品类1、品类2、品类3分别为6月、7月、6月销量最高。

4.从客户数分布来看，南区、北区位列客户数第一梯队，总体客户数较均匀。

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