京东商城数据分析报表

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1、分析目的：按照流量和销量做促销计划，增加销量和回头率，以及客户忠诚度分析数据清洗：导入表后我们发现时间哪一列是乱码，对时间重新编码—时间2，3月30，删除13344618160745170985950193.31197.181.020.82%0.83%1.对于下单金额的几个小数，做整数处理对结果影响不大2.做时间序列图，看出3.30号，有一个点畸形高，而后面的销量不高，在作图中会影响我们的精度等，我们可以做单独处理。有两可能1，数据错误，2，做了广告或促销，效果不好。转化率不高！3.可能和周末有关，并且不知道你们做的什么销

2、售，对于产品不好把握。只是在数据层面分析，不好建议去掉3.30号的数据后。3.8与3.9可能因为过节的访问量比较高3.8妇女节，3.9号母亲节。访问有所上升！与促销有光回归分析:访客次数与访客数回归方程为访客次数=51.0+1.03访客数说明回头客只有3%自变量系数系数标准误TP常量51.0421.972.320.026访客数1.033990.0119286.780.000P<<0.05说明拟合的很好，我们做分析时可以用访客次数代替访客数S=26.7959R-Sq=99.5%R-Sq（调整）=99.5%方差分析来源自由度S

3、SMSFP回归1540713854071387530.610.000残差误差3525131718合计365432269异常观测值拟合值标准化观测值访客数访客次数拟合值标准误残差残差26858899.00938.2012.13-39.20-1.64X3029093021.003058.9113.86-37.91-1.65X3327282817.002871.7611.83-54.76-2.28RXR表示此观测值含有大的标准化残差X表示受X值影响很大的观测值。基本上的访客数=访客次数，所以他们拟合的很好访客次数=51.0+1.

4、03访客数如果这样看的话，你们的忠实顾客与回头客很少也就是说，流量与顾客转化率，之间没有明显的线性相关关系。转化率流量，没明显的关系，客单量：一个顾客购物的数量：接近1的情况下平均订单金额=客单价：由商品的价格决定你们可以增加，主要产品的周边，附属产品，增值产品，服务后面还有一些没有分析完毕，你先看看吧，，，有时间会补上………主要指标都呈一个下降趋势：分别比较回归分析:访客次数与流量回归方程为访客次数=469+0.417流量自变量系数系数标准误TP常量468.6147.83.170.003流量0.416600.041411

5、0.060.000S=199.691R-Sq=74.3%R-Sq（调整）=73.6%可以看出，虽然流量大会带来大的访客次数方差分析来源自由度SSMSFP回归140365994036599101.230.000残差误差35139567039876合计365432269P<0.027说明回归性还是表明显！异常观测值拟合值标准化观测值流量访客次数拟合值标准误残差残差955542106.02782.491.9-676.4-3.82RX261256899.0991.897.8-92.8-0.53X3047913021.02464.5

6、63.4556.52.94R3344842817.02336.652.9480.42.49RR表示此观测值含有大的标准化残差X表示受X值影响很大的观测值。宏观分析---下单金额异常数据：下单金额特别大！21333>>平均值11778大了大概一倍。所以在节日做好促销很重要。平均值大概处于10521到13034之间。数据还是处于比较稳定的状态。3769标准差，由于饰品对于，受节日的影响比较大，还有平台提供商影响比较大。做方差分析，意义不大。3月849512540236112215721333118174.84180.791.0

7、35.00%4.80%下单金额的运行图流程控制图，我们当然想，订单的下限做一个规范，预警机制，比如少于7500销售额时，我们就是看看，什么原因：是流量广告促销不够，服务不够，产品质量出了问题，竞争对手的搅局，消费者羊群效应。提高警惕！统计>>质量控制>>因果这是比较好的因果分析，图，头脑风暴。等首先排查流量的问题。--广告，促销流量*3与订单金额的比较！开始金额高于流量。后来持平，再后来低于流量！流量也有一个剧烈波动和下降趋势，流量变化滞后于金额。可以大致用现在的金额来判断以后的流量。。此话没有逻辑依据，不过，从图形上来看

8、有一定的道理，如果数据更多，可以验证，用来指导销售。总结：开始看的ppt，后来看了一本《六西格玛管理使用指南——黑带培训教程》觉得：http://mimitab.cn提供的ppt和视频时，我觉得。讲的不够深，比较简单。很多doe，spc，没有讲到。再今天给网友解决几次问题问题后才，数据分析的实质是重于形