一、项目介绍

本项目通过对天猫成交数据的探索，通过python对数据预处理，整个项目分为项目目的的确定、数据的预处理、对数据的分析和项目总结这五个部分。（本项目参考微信公众号凹凸数据）

二、项目流程

项目目的

从结果指标出发确定目标，通过过程指标定位问题，提出合理建议

数据来源

本数据集来源于和鲸社区

一共收录了发生在一个月内的28010条数据
数据字段：'订单编号', '总金额', '买家实际支付金额', '收货地址 ', '订单创建时间', '订单付款时间 ', '退款金额'共7个字段

• 买家实际支付金额：最终成交金额，分为已付款和未付款两种情况

  • 已付款情况下：买家实际支付金额 = 总金额 - 退款金额

  • 未付款情况下：买家实际支付金额 = 0

• 收货地址：买家的收货地址，记录维度为省市，共记录了31个省市

• 订单创建时间：2020年2月1日 至 2020年2月29日

• 订单付款时间：2020年2月1日 至 2020年3月1日

• 退款金额：付款后申请退款的金额，如果没有退款，退款金额为0

指标维度梳理

通过上面的字段梳理可知，除了成交金额作为结果指标外，还有一系列的过程指标，那么就需要对指标间的关系做逻辑梳理。

这里我们引入电商的分析中最经典的公式：销售额 = UV *  转化率 * 客单价

• 指标梳理：

  • UV：一般指独立访客，在本数据集中，没有客户id作为UV数据，但我们可以把订单创建数量作为UV的数据

  • 转化率：转化流程为订单创建 -> 订单付款 -> 订单成交 -> 订单全额成交

  • 客单价：平均每单的售价，在本数据集当中，亦可以理解为各个产品的销量情况

• 维度梳理：

  • 时间维度：（周/日）订单创建/付款时间

  • 地域：各省市

  • 产品：假设每一种金额对应唯一的产品时，总金额便可以作为产品品类的标识

数据预处理

主要是运用python预处理。

导入模块

读取数据 

整体观察 

重复值处理 

缺失值处理 

 

字段处理 

日期格式提取 

 结果指标

#销售额图
df_true_money=df.groupby('订单创建月日')['买家实际支付金额'].sum()
x1=df_true_money.index
y1=df_true_money.values
df_true_money_sum=df['买家实际支付金额'].sum()


picture_size=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置绘图大小
plt.text(1, 200000, '二月份总销售额为{}'.format(df_true_money_sum),fontsize=20)#不能将图表中的内容移动至图片大小设置前面
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体样式
plt.xticks(range(len(x1)),x1,rotation=60,size=15)
plt.xlabel('时间',size=20)
plt.ylabel('销售额',size=20)
plt.title('销售额每日变化折线图',size=25)
for i,j in zip(x1,y1):
    plt.text(i,j+70,'%s'%int(j),ha='center',size=15)#为折线图将各坐标点标上数值
plt.plot(x1,y1)
plt.grid(alpha=0.2)
plt.show()

 

1. 整体的销售额为190万

2. 4号出现局部峰值，5-8号持续型下降，每日成交额低于万级水平

3. 10-16日共一周时间的销售额几乎低于千级，需要特别留意数据的真实性

4. 17日后出现持续型增长，25日出现本月峰值

但仅凭上面的信息并不足以支撑决策，因此我们对案例增加些背景假设：

1. 本月的销售额目标是230万

2. 除10-16日之外，所有数据的采集均没有错误

3. 10-16日的实际日均销售额为2万

在增加假设后，我们可以得知本月的真实销售额为200万，距离目标还差30万。接下来将从公式中的三个指标来拆解是什么环节出现问题，应该如何提升销售额。

查看过程指标，进一步锁定问题

用户行为路径整体转化率

从字段梳理中可以得知用户行为路径为：订单创建 -> 订单付款 -> 订单成交 -> 订单全额成交。而转化率的计算方法有两种：

• 绝对转化率：每一个环节的订单数除以初始环节的订单数

• 相对转化率：每一个环节的订单数除以上一个环节的订单数

dict_convs = dict()

key_1 = '总订单数'
dict_convs[key_1] = len(df) #总订单

key_2 = '付款订单数'
df_payed = df[df['订单付款时间'].notnull()] # 付款时间不为空的，表示付过款
dict_convs[key_2] = len(df_payed)

key_3 = '到款订单数'
# 买家实际支付金额：总金额 - 退款金额（在已付款的情况下）
# 买家实际支付金额不为0的，说明订单商家收到过款
df_trans = df_payed[df_payed['买家实际支付金额'] != 0]
dict_convs[key_3] = len(df_trans)

key_4 = '全额到款订单数'
# 在付款的订单中，退款金额为0的，说明没有退款，表示全额收款
df_trans_full = df_payed[df_payed['退款金额'] == 0]
dict_convs[key_4] = len(df_trans_full)

df_convs = pd.Series(dict_convs, name='订单数').to_frame()
df_convs['总体转化率']=df_convs['订单数'].apply(lambda x: round(x*100/df_convs.iloc[0,0],3))

name = '总体转化率'
funnel = Funnel().add(
                    series_name = name,
                    data_pair = [ list(z) for z in zip(df_convs.index,df_convs[name]) ],
                    is_selected = True,
                    label_opts = opts.LabelOpts(position = 'inside',formatter='{b}:{c}%')
                    )
funnel.set_series_opts(tooltip_opts = opts.TooltipOpts(formatter = '{a}<br/>{b}:{c}%'))
funnel.set_global_opts( title_opts = opts.TitleOpts(title = name) )
                        
funnel.render_notebook()

 根据TrustData的报告显示，淘宝平时的订单成功率（指提交订单支付的支付成功率）为97.4%[2]。若以此作为标准，本次分析当中的付款转化率85.99%低于预期标准，实际成交及全额成交的环节转化率甚至不到7成。属于比较低的水平。

#5.制作漏斗图
picture_size=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置绘图大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置字体样式
width=0.55#矩形宽度
x0=np.array(df_convs['单一环节转化率'])#数据
labels=['总订单数','付款订单数','到款订单数','全额到款订单数']#标签
N=x0.size#获取数据长度
max_value = x0.max()#获取数据最大值
x = x0*np.eye(N)#形成1*4矩阵
blank= np.array((x0.max()-x0)/2) # 占位
y = np.arange(N-1,-1,-1) # 倒转y轴 [3,2,1,0]
ax = picture_size.add_subplot(111)
#绘制条幅
zeros = np.zeros(N)#形成用0填充的数组，长度为N
alpha_step = (1-0.3)/(N-1)
for i in range(N-1):
    ax.barh(y,x[i],width,tick_label=labels,
            color='cornflowerblue',alpha=0.3+alpha_step*i,left=blank)
ax.barh(y,x[N-1],width,tick_label=labels,
        color='crimson',alpha=0.3+alpha_step*(N-1),left=blank) #绘制最后一层的条幅
#绘制边线
rightblank = np.array([i+j for i,j in zip(blank,x0)])
ax.plot(blank,y,'crimson',alpha=0.7)
ax.plot(rightblank,y,'crimson',alpha=0.7)
#绘制转换率标签
x1=np.array(df_convs['订单数'])
transform = ['%.2f%%'%((x1[i+1]/x1[i])*100) for i in range(N-1)]
l = [(max_value/2,i) for i in range(N-2,-1,-1)] #
for a,b in zip(transform,l):
    offsetbox = TextArea(a, minimumdescent=False)
    ab = AnnotationBbox(offsetbox, b,
                        xybox=(0, 40),
                        boxcoords="offset points",
                        arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
    ax.add_artist(ab)
ax.set_xticks([0,max_value])
ax.set_yticks(y)
plt.title('各环节转化率图',size=25)
plt.show()

 由各环节转化率可看到，全额付款相对于上一环节转化率达到97.29%，而付款订单数和到款订单数相对于上一环节的转化率的相对较低，重点关注付款订单数和到款订单数的转化。

#实际转化率随时间变化折线图
df_day=df.groupby(by=['订单创建月日']).agg(
    订单创建数=('订单付款时间', 'count'),
    订单成交数=('成交情况', 'sum')
)
df_day['实际成交转化率']=round(df_day['订单成交数']/df_day['订单创建数'],2)
df_day

x3=df_day.index
y3=df_day['实际成交转化率'].values

# df_order_sum=df.shape[0]

picture_size=plt.figure(figsize=(25,8),dpi=80)#设置绘图大小

# plt.text(1, 3000, '二月份总订单量为{}'.format(df_order_sum),fontsize=20)

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体样式
plt.xticks(range(len(x3)),x3,rotation=60,size=15)#设置x轴坐标
plt.xlabel('时间',size=20)
plt.ylabel('转化率',size=20)
plt.title('订单成交转化率每日变化折线图',size=25)

for i,j in zip(x3,y3):
    plt.text(i,j+0.01,'%s'%j,ha='center',size=15)#为折线图将各坐标点标上数值

plt.plot(x3,y3)
    
plt.grid(alpha=0.2)
plt.show()

忽略2月10号到2月16号，可以看到转化率在2月6号出现明显上升趋势，可能是疫情稳定，订单成交开始回暖，2月17号在0.8附近波动，2月23号转化率出现明显下移。

订单量增长情况

#订单量折线图
df_order_num=df.groupby('订单创建月日')['订单编号'].count()
x2=df_order_num.index
y2=df_order_num.values

df_order_sum=df.shape[0]

picture_size=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置绘图大小

plt.text(1, 3000, '二月份总订单量为{}'.format(df_order_sum),fontsize=20)

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体样式
plt.xticks(range(len(x2)),x2,rotation=60,size=15)#设置x轴坐标
plt.xlabel('时间',size=20)
plt.ylabel('订单量',size=20)
plt.title('订单量每日变化折线图',size=25)

for i,j in zip(x2,y2):
    plt.text(i,j+70,'%s'%j,ha='center',size=15)#为折线图将各坐标点标上数值

plt.plot(x2,y2)
    
plt.grid(alpha=0.2)
plt.show()

按照现有的转化率情况进行估算，10-16日的日均订单创建量约为167+（190/200=2.8/x），即2月的整体订单创建数为2万9千左右。在转化率及客单价均不变的情况下，订单创建数至少要增加多4k才能达到目标值。

 现在假设消费额作为商品类别，查看各品类数据

品类数据占比情况

df1=df[df['买家实际支付金额']>0]
hot_=pd.DataFrame({
    '销量':df1['总金额'].value_counts(),
    '全额付款销量':df1[df1['买家实际支付金额']==df1['总金额']]['总金额'].value_counts()
}).sort_values(by='销量',ascending=False)
hot_['总销量占比(%)']=hot_['销量'].apply(lambda x : round((x/hot_['销量'].sum())*100,2))
hot_['销售额']=df1.groupby(by='总金额')['买家实际支付金额'].sum()
hot_['销售额占比(%)']=hot_['销售额'].apply(lambda x : round((x/hot_['销售额'].sum())*100,2))
print(f'{"-"*20}热卖前20{"-"*20}')
print(hot_.head(20))

plt.figure(figsize=(8, 6),dpi=160)
# 将销售量前10之外的品类归为其他
a=hot_.iloc[10:].sum().to_frame('其他').unstack().unstack()
hot_=pd.concat([hot_.head(10), a])
# 色板
color=sns.color_palette('hls',11)
# 画图
plt.pie(hot_['总销量占比(%)'], autopct='%3.1f%%', labels=hot_.index, startangle=45,colors=color)
plt.title('各品类销量情况')
plt.show()

 

 

销量前10的产品销量已经占到了总销量的55%。在分析这类榜单类或者占比类的图表时，以下信息非常关键：

• 整体排行：是否有哪些产品排在前列/没有排在前列是出乎意料的事

• 趋势：销量排行变化情况，什么产品增长最快，什么产品表现平庸，什么产品开始下滑

• 产品布局：

  • 走量类的产品销量是否多于品牌类产品

  • 同一产品线的高中低端产品的销量分布情况，探究客户的消费需求偏向。

查看各省市的销售额情况

各省市订单分布图
#对省市地域名进行处理,(列如将浙江省的‘省’去掉)
df_province=[]
for i in df['收货地址']:
    df_province.append(i)
for i in df_province:
    if i[2:3]=='省'or i[3:4]=='省':
        if len(i)==3:
            df_province[df_province.index(i)] =i[0:2]
        if len(i)==4:
            df_province[df_province.index(i)] = i[0:3]
    if i=='内蒙古自治区':
        df_province[df_province.index(i)] = '内蒙古'
    if i=='广西壮族自治区':
        df_province[df_province.index(i)] = '广西'
    if i=='新疆维吾尔自治区':
        df_province[df_province.index(i)] = '新疆'
    if i=='宁夏回族自治区':
        df_province[df_province.index(i)] = '宁夏'
    if i=='西藏自治区':
        df_province[df_province.index(i)] = '西藏'
df['收货地址']=df_province
df.head(10)


df_province_order=df.groupby('收货地址')['订单编号'].count().sort_values(ascending=False)
province=[]
for i in df_province_order.index:
    province.append(i)
data=[]
for i in df_province_order.values:
    n=int(i)
    data.append(n)
c=[list(z) for z in zip(province,data)]
c = (
    Map()
    .add("",c, "china",is_map_symbol_show=False)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各省市订单分布"), 
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=4000,
                                          
                                                                                        
        )
    )
    
)
c.render_notebook()

从图及数据可以得知，销售额前5分别为上海、北京、江苏省、广东省、浙江省

重点城市各项指标变化情况

# 找到有实际成交的所有行
df['成交情况']=0
df.loc[df[df['买家实际支付金额']>0].index.to_list(),'成交情况']=1
df.loc[df[df['买家实际支付金额']==df['总金额']].index.to_list(),'全价成交']=1

# 分组求和
df_=df.groupby(by=['收货地址',pd.Grouper(key='订单付款时间',freq='W')]).agg(
    订单创建数=('订单创建时间', 'count'),
    订单成交数=('成交情况', 'sum')
)

df_time=df.groupby(pd.Grouper(key='订单付款时间',freq='W')).agg(
    订单创建数=('订单创建时间', 'count'),
    订单成交数=('成交情况', 'sum')
)
df_time['实际成交转化率']=round(df_time['订单成交数']/df_time['订单创建数'],2)

df_head3=df_.loc[['上海','广东','北京','江苏','浙江']]
# 求转化率
df_head3['实际成交转化率']=round(df_head3['订单成交数']/df_head3['订单创建数'],2)

print(f'{"-" * 15}销量前5的省市订单创建量量情况{"-" * 15}\n')
print(df_head3['订单创建数'].unstack())
 
print(f'{"-" * 15}整体转化率情况{"-" * 15}\n')
print(df_time['实际成交转化率'])     

print(f'\n{"-" * 15}销量前5的省市的转化率情况{"-" * 15}\n')
print(df_head3['实际成交转化率'].unstack())

 

 

1. 在春节过后，疫情最为严重的那段时间，每座城市的订单创建数及最终成交的转化率都是非常低，几乎是每创建两个订单，就有一个订单被退回。而在疫情逐渐明朗后，各项指标均有回升，但依然低于标准值97%。

2. 上海的订单创建数及实际成交数都是最多的，转化率的表现也是最好的，因此作为标杆。

3. 北京及广东是重点区域。两个区域是除上海之外销量最多的，但转化率基本低于平均值，特别是广东，虽订单创建量排名第二，但销售额却排名第四。

4. 江苏和浙江为次重要区域。两个区域虽订单创建量相对较低，但转化率接近均值，销售额情况也较为乐观，江苏的销售额甚至高于广东。

结合产品维度交叉分析

df_food=df[(df['收货地址'].isin(['北京','上海','广东']))&(df['订单创建时间']>'2020-02-16')]
df_food['成交情况']=0
df_food.loc[df_food[df_food['买家实际支付金额']>0].index.to_list(),'成交情况']=1
df_food_=df_food.groupby(by=['收货地址','总金额']).agg(
    订单创建数=('订单创建时间', 'count'),
    订单成交数=('成交情况', 'sum')
)
# 筛选每个省市的销量前5
df_food1=df_food_.reset_index().groupby('收货地址').apply(lambda x: x.nlargest(5,'订单创建数',keep='all')).set_index(['收货地址','总金额'])

# 求转化率
df_food1['实际成交转化率']=round(df_food1['订单成交数']/df_food1['订单创建数'],2)

print(f'{"-" * 15}重点省市销量前5产品的订单创建量量情况{"-" * 15}\n')
print(df_food1['订单创建数'].unstack())
      
print(f'\n{"-" * 15}销量前5的省市的转化率情况{"-" * 15}\n')
print(df_food1['实际成交转化率'].unstack())

 

对照我们的标杆上海区域，为北京、广东两个区域的不同产品提出不同的优化目标，例如：

北京：

• 针对37产品：在价格不变的情况下，提升10个订单创建数，成交转化率提升至70%

广东：

• 针对69产品：在价格不变的情况下，提升21个订单创建数，提升成交转化率至75%

结论

这次项目结合python，对数据拆解，初窥数据分析，新人博主，还有做得不对的地方还望指出

标签：province,plt,df,转化率,订单,天猫,综合,size
来源： https://blog.csdn.net/weixin_52509748/article/details/123098579