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行业案例

数据分析案例分析

更新时间:2020-12-29 01:31
 

  先观察数据的完整性,发现2015年数据只有1月,2月数据;并不完整,造成整体数据偏差;由于没有其他月份的数据,进一步分析2015年1月,2月数据;如下图:

  进而发现深入问题:2015年2月销售数量下滑,存在问题;1月份表现基本同2013年相同并高于2014年,不存在问题;

  用户角度:假设1:由于复购订单数量仅为27给,基本可以忽略不记,所以假设1不符合;

  假设2:由图可以看出2015年2月份新订单同比前两年确实下降;所以假设2 成立;

  假设3:0-2岁订单减少;从图中可以看出2015年0岁和1岁的订单都有所减少,特别是0岁在2月份没有订单,说明可能存在问题,假设成立;0-3岁订单中,0岁订单严重减少;

  假设4:3-5岁订单减少;由图可以看出3-5岁订单中,3,4岁订单相比2014年明显减少,所以假设成立;

  根据所学过的对比分析和假设分析方法;从最直观的问题入手,层层深入2015年总数据大幅度下滑。将2015年数据拆解发现数据并不完整只有1月2月数据,那是不是2015年1,2月份的数据不存在问题呢?带着这个问题将数据进一步细化发现2015.1月不存在问题,但是2月下滑严重。所以此时带出更细化的问题2015年2月为什么数据下滑?根据假设分析方法,提出了4给假设,最终通过柱状图发现,跟其中的三个数据下降有关系。

  3. 婴幼儿在不同的年龄阶段对产品需求不同,比如0,1岁儿童可能对产品的需求与3,4岁有较多不同。细分用户,根据需求不同有针对性的进行精细化推广和运营;

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