数据分析之利用python对巴西电商数据进行多维度分析
问题导读：1、python如何探索数据？
2、数据清洗有哪些内容可做？
3、如何进行数据分析及可视化？
4、如何构建用户画像？
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写作背景：从kaggle上找了一份巴西电商数据集，结合python+MYSQL+tableau等分析工具，从多个维度对网站的各项指标进行分析，发现网站现存的问题并对网站提出优化建议。
文章结构如下：
1、获取/理解数据
1.1获取数据
从kaggle上下载数据集，并读入python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Orders_merged.csv')
df.head()
数据共有96478行，38列
1.2理解数据
数据来源： 这是在Olist商店下订单的巴西电子商务公共数据集。 该数据集包含2016年至2018年在巴西多个市场上制作的10万张订单的信息。 它允许从多个维度查看订单：从订单状态，价格，付款和货运绩效到客户位置，产品属性以及最终由客户撰写的评论。这是真实的商业数据，已被匿名化。
数据链接：https://www.kaggle.com/jainaashish/orders-merged
字段说明（共38个字段）：
1、product_id：商品ID
2、seller_id：商家ID
3、order_id：订单ID
4、customer_id：订单对应的用户ID。订单数据集的键，每个订单都有一个唯一的customer_id。
5、order_status：订单状态
6、order_purchase_timestamp：下单时间
7、order_approved_at：付款审批时间
8、order_delivered_carrier_date：订单过账日期
9、order_delivered_customer_date：客户实际订单交货日期
10、order_estimated_delivery_date：订单预计交货日期
11、customer_unique_id：用户ID
12、customer_zip_code_prefix：客户邮政编码前5位
13、customer_city：客户所在城市
14、customer_state：客户所在的州
15、review_id：评论ID
16、review_score：评价得分，客户在满意度调查中给出的注释范围为1到5。
17、review_comment_title：评论标题（葡萄牙语）
18、review_comment_message：评论内容（葡萄牙语）
19、review_creation_date：发出满意度调查日期
20、review_answer_timestamp：客户满意度回复日期
21、payment_sequential：付款顺序，客户可以使用多种付款方式付款。
22、payment_type：付款方式
23、payment_installments：客户选择的分期付款数量
24、payment_value：交易金额
25、order_item_id：序号，用于标识同一订单中包含的商品数量。
26、price：商品价格
27、freight_value：运费，物品运费价值物品（如果订单包含多个物品，则运费价值将在物品之间分配）
28、seller_zip_code_prefix：卖家邮政编码前5位
29、seller_city：卖家所在城市
30、seller_state：卖家所在州
31、product_category_name：类别名称
32、product_name_lenght：产品名称长度
33、product_description_lenght：产品说明长度
34、product_photos_qty：产品照片数量
35、product_weight_g：产品重量单位g
36、product_length_cm：产品长度单位cm
37、product_height_cm：产品高度单位cm
38、product_width_cm：产品宽度单位cm
2、构建分析框架
3、数据清洗
3.1选取子集（根据搭建的框架选取需要的字段，作为新的数据表）
commerce_data = df[['product_id','seller_id','order_id','order_item_id','customer_unique_id','order_purchase_timestamp','order_delivered_customer_date',
'order_estimated_delivery_date','customer_city','customer_state','seller_city','seller_state','review_score','review_creation_date',
'review_answer_timestamp','payment_type','payment_installments','payment_value','product_category_name']]
commerce_data.shape
3.2数据去重
commerce_data = commerce_data.drop_duplicates()
commerce_data.info()
发现数据并没有重复值
3.3 缺失值处理
根据去重结果，product_category_name缺失数据相对其他缺失数据较多，但是与整体数据相比较少，可直接选择删除缺失值。
commerce_data = commerce_data.dropna(how='any')
commerce_data.info()
处理完的数据共有95113条
3.4按用户下单日期对数据集排序
commerce_data = commerce_data.sort_values(by='order_purchase_timestamp')
commerce_data.head()
3.5查看数据有无异常
commerce_data.describe()
根据数据定义，用户付款期数最小也是1，即一次性付清不分期，付款金额应该大于0，接下来处理异常值。
3.6找异常值
commerce_data==0]
commerce_data==0]
发现异常数据只有五条，根据索引直接进行删除
3.7删除异常值，并查看数据结果
commerce_data = commerce_data.drop()
commerce_data.describe()
异常值已删除，数据都正常了
处理完的数据共有95108条，将处理完的数据存入MYSQL
3.8导出清洗后的数据
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/kkb?charset=utf8")
commerce_data.to_sql('commerce_data_clean',engine,if_exists='append')
至此数据清洗完成
4、分析及可视化
因为数据是从2016-10-03到2018-08-29，因此我们选取2017一整个年度的数据进行分析，通过tableau与MYSQL建立连接，将数据导入tableau
4.1网站整体表现
4.1.1 总体指标
4.1.2 2017.1-2017.12整体销售表现
销量和销售额整体呈上升趋势，11月是网购高峰期，1月是低谷
2017年销量及销售额整体呈上升趋势，11月销量和销售额达到顶峰，且远高于其他月份，1月销售额最低，3,5月达到了阶段性的小高峰；总的来说，后半年的表现远好于前半年。
11月24日网站销售额暴涨，订单量破千
11月24日网站订单量暴增，结合上图可知11月的销售额高很大程度是24日这天造成的，经查询2017年11月24日非当地节日，也未有重大庆祝事件，可能是网站出现了爆款情况，具体原因暂未知。
4.2销售类指标
4.2.1产品层面
22%的品类贡献80%的销售额，ABC分类法则优化产品结构
柱状图为各品类销售额，折线图为累计销售额占比，可以看到前22%的品类贡献了80%的销售额，符合二八原理；同时按照70%，20%，10%的销售额比重把产品分为ABC三类，然后把重点的管理资源放在A,把较少的资源分配给C或者砍掉部分C商品，以达到资源管理的最优状态。
产品不够丰富，无法满足用户选择需求
很多品类的子类数很少，可能导致产品不够丰富，无法满足用户的选择需求；结合上面的帕累托图，对于一些子类数很少的C类产品可以直接砍掉，同时丰富A、B类产品的子类数，提升网站收入。
产品销量集中，头部效应明显
头部效应明显，销量呈严重的两极分化；极大部分的子类产品销量基本趋近于0，TOP10子类产品销量遥遥领先。
4.2.2下单时间
下单时间集中在9:00-23:00
除了睡觉时间，巴西用户几乎随时网购，并未受上班时间的影响
巴西用户热衷周内网购，周末订单下降明显
周内的订单表现优于周末，周六订单量最低，环比周五下降近30%，降幅较大；周内订单平稳波动，环比增速不超过6%。
4.2.3客单价
客单价161.5雷亚尔，约234人民币（根据2020/3/14的汇率）
客单价（平均一个客人购买商品的金额）=销售总额/消费总人数
4.2.4订单交付情况
订单平均交付时长近13天，巴西网购的平均交付时间过长
订单平均交付时长=总收货时长/总订单数
订单延期交付率5.64%
订单延期交付率=延期的订单数/总订单数
延期交付订单的平均延期时长为0.66天
延期订单的平均延期时长=总延期时长/延期的订单数
4.2.5付款方式
巴西用户网购付款首选信用卡，占比高达74.96%
巴西用户首选信用卡付款，其次为线下交易方式boleto，占比21.07%，代币券voucher和借记卡debit_card分别占比3.05%和0.93%。
4.3会员类指标
平均下单数为1.03
平均下单数=总订单数/总客户数
巴西电子商务复购率为2.75%，复购率有待提高
复购率=复购用户数/总下单用户数
（因为tableau计算复购率比较麻烦，因此直接在MYSQL中计算）
4.4风控类指标
用户对网购满意度较高，好评率高达80%
评价5分占比最高，为58.86%，4分占比20.12%，总占比近80%，用户满意度较高；但1分和2分合计占比12%左右，网站还有一定的提高空间。以（1-2分：差评，3分：中评，4-5分：好评）为评价标准，则网站好评率高达80%。
上午10时至14时，晚上21时至第二天凌晨1时是用户评论的高峰期
4.5回归分析
探究收货时长与用户评分的关系
将相关数据导入R，求出两变量的相关系数
根据相关系数分类，收货时长和用户评分近似中等程度相关，将评分作为因变量、收货时长为自变量做线性回归
建立回归方程：score=-0.039*day+4.656
根据回归结果来看，自变量是显著的（因为p值<0.05），但是拟合优度只有8.9%，模型拟合效果不好，自变量对因变量的解释程度不到9%；说明除了收货时长以外，还有其他因素影响评分，需要进一步挖掘。
4.6用户画像
近50%的客户只贡献了80%的收入，网站需增加大客户数量
根据二八原则，当一个企业80%的收入来自20%的客户总数时，这个企业客户群体是健康且趋于稳固的；而网站近50%的客户只贡献了80%的收入，说明大客户太少，急需增加大客户数量。
运用RFM分出8种客户价值类型
网站重要价值客户占比过低，客户流失率近30%
下图左侧为各类客户贡献的销售额占比，右侧为各类客户数量占比；可以看到，重要价值客户占比仅1.17%，流失客户近30%，重要挽留客户占比也近30%，网站的情况不容乐观；其中重要挽留客户贡献的销售额最多，占比44.51%，其次是重要深耕客户，贡献达32.93%，将近80%的销售额都是由这两类客户贡献的；网站急需拓展重要价值用户，同时刺激重要挽留客户消费
5、结论建议
5.1结论
1、网站整体表现
[*] 网站17年总销售额6,685,980，总销量45,638,总品类数72，总子类数15,811
[*] 17年1月-12月，网站销量和销售额整体呈上升趋势，11月是网购高峰期，1月是低谷
2、销售类指标
[*] 22%的品类贡献了80%的销售额，ABC分类法则优化产品结构
[*] 很多品类的子类数很少，可能导致产品不够丰富，无法满足用户选择需求
[*] 产品销量集中，头部效应明显，TOP10子类产品销量遥遥领先
[*] 下单时间集中在9:00-23:00，巴西用户几乎随时网购，并未受上班时间的影响
[*] 巴西用户热衷周内网购，周末订单下降明显
[*] 客单价161.5雷亚尔，约234人民币（根据2020/3/14的汇率）
[*] 订单平均交付时长近13天，巴西网购的平均交付时间过长；订单延期交付率5.64%；延期交付订单的平均延期时长为0.66天
[*] 巴西用户网购付款首选信用卡，占比高达74.96%
3、会员类指标
[*] 平均下单数为1.03
[*] 巴西电子商务复购率为2.75%，复购率有待提高
4、风控类指标
[*] 用户对网购满意度较高，好评率高达80%，差评占比12%左右，网站还有一定的提高空间
[*] 上午10时至14时，晚上21时至第二天凌晨1时是用户评论的高峰期
5、回归分析
[*] 收货时长与用户评分呈负相关关系，负相关系数为-0.2987，回归方程：score=-0.039*day+4.656，模型拟合效果不好，自变量对因变量的解释程度不到9%，说明除了收货时长以外，还有其他因素影响评分，需要进一步挖掘
6、用户画像
[*] 近50%的客户只贡献了80%的收入，网站需增加大客户数量
[*] 网站重要价值客户占比过低，客户流失率近30%
5.2建议
1、砍掉一些子类数很少的C类产品，同时丰富A、B类产品的子类数，以满足用户选择需求
2、对需求旺盛的品类保持并进一步丰富，同时对畅销的头部产品进行分析，发掘用户需求特性，对商城的产品进行结构性优化。
3、周末搞一些促销活动，提振周末销量。
4、通过产品组合，满减等措施提高客单价。
5、与用户使用较多的付款方式对应的第三方支付机构洽谈，或自己申请开展支付业务，提高支付速度，简化用户网购流程，降低用户网购门槛，同时缩短网购交付时长。
7、提高复购率，用户对网站整体评分较高，对产品较为认可；可在用户第一次购物时给予积分、优惠券等奖励，同时推出会员卡储值消费，提高用户粘性。
9、拓展重要价值客户，同时刺激重要挽留客户消费（可搞促销、满减活动）；针对新客户，分析其来源渠道、购物习惯、喜好等，增加新增占比；针对流失客户，分析客户流失原因，降低流失率。
作者：xiaocai1python
来源：https://blog.csdn.net/xiaocai1python/article/details/104781511
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