天猫双十一美妆产品销售分析

一、概述

数据来源：https://www.kesci.com/home/dataset/5ce889bed10470002b3394c2

数据分析工具：这是一个天猫双十一女性美妆的数据集，围绕产品及其销量和评论撰写。数据具有7特征，共有27599条记录，可以从多维度解析文本。由于是真实的商业数，所以做了匿名处理，数据集中对点名的引用被处理为产品的品牌以保护店家隐私。此次数据分析所用到的工具有：sql， excel，tableau

二、数据分析基本步骤

（1）明确业务需求;

（2）数据采集 ;

（3）提出问题；

（4）数据处理

（5）数据探索分析

（6）数据可视化；

（7）综合数据分析；

1. 明确业务需求

通过对数据多维度的分析获取产品的销售规律，分析不同品牌商在双十一使用的产品销售策略，以及用户对产品的喜爱等问题，为后续的营销推广及选品优化改进提供数据支持以及思路。

2. 数据采集

本数据集(双十一淘宝美妆数据)包含了约27599个产品的销售数据明细（update_time，id，title，price，sale_count，comment_count， shop_name）。即数据集的每一行表示一个产品的销售情况，由统计时间（update_time），产品编号（id）,产品名称（title），交易价格（price），销量（sale_count），评论数量（comment_count）,店铺名称（shop_name）组成。

数据来源链接：和鲸社区https://www.kesci.com/home/dataset/5ce889bed10470002b3394c2

字段含义：

Update_time：统计时间

id：产品编号

title：产品名称

price：交易价格

Sale_count：销量

Comment_count：评论数量

Shop_name：店铺名称

3. 提出问题

1） 订单量前10的产品id及title

2） 销售额前10的产品id及title

3） 订单量前10的品牌

4） 销售额前10的品牌

5） 关注度前10的产品id及title

6） 关注度前10的品牌

7） 天猫美妆每天产品总销售量（按销量排序）

8） 天猫美妆每天产品总销售额（按销售额排序）

9） 销售额前10的产品平均单价

4. 数据处理

（1）导入表格

1） 创建数据库

2） 数据创建表，且导入数据（此时不对表做任何约束，后期导入后清洗）

（2）选择子集

因为我们研究的是双十一期间天猫美妆产品的销量，销售额，关注度等问题，因此在数据筛选时，所有的字段都是需要的，因此暂时不选择子集，选择全集数据；

（3）删除重复项

由于是针对双十一期间各品牌，产品，销量等的研究，由于日期选择为一段时期，故订单会产生重复值，每条数据都有研究意义，故无需做重复值删除操作。

（4）缺失值处理

结果显示2354条缺失值，为不影响分析的精确性，将其删除;

（5）一致化处理

修改update_time的数据类型

（6）异常值处理

由于数据按照不同时间段采集，不具有某种趋势性，在此不做异常值处理

5. 数据探索分析

（1） 订单量前10的产品id及title

（2）销售额前10的产品id及title

（3） 订单量前10的品牌

（4）销售额前10的品牌

（5）关注度前10的产品id及title

（6）关注度前10的品牌

（7）天猫美妆每天产品总销售量（按销量排序）

（8）天猫美妆每天产品总销售额（按销售额排序）

（9）销售额前10的产品平均单价

6. 数据可视化分析

（1）订单量前10的产品定价走向

（2）销售额前10的产品定价走向

（3） 品牌竞争力

（4）综合数据分析

1）从产品日销量上来分析：