項目一：EXCEL數據分析(5W2H法)：用戶購買行為分析

• 項目：用EXCEL對用戶購買行為進行分析---采用5W2H框架
• 1.確定分析思路
• 1.1用戶購買行為分析：5W2
• WHY:用戶購買的目的是什么？---市場調查獲取數據
• WHAT:用戶主要購買的產品？---各產品的銷量分布
• WHEN：
  • (1)用戶何時購買？---購買時間分布
  • 多久再次購買？---購買間隔分布
• WHO:用戶有什么特征：
  • 男女比例
  • 年齡分布
  • 地域分布
  • 學歷分布
  • 收入分布、
  • 注冊時間分布
• HOW MUCH：
  • 用戶購買什么價位段的產品？---價格段分布
  • 用戶再次購買意願如何？---用戶購買頻次分布
• HOW：
• 用戶購買支付方式？---購買支付方式分布
• WHERE:
  • 用戶購買渠道有哪些？---購買渠道銷量分布
• 2.1數據分析前的准備
  • 文本數據導入
    PowerPivot窗口-【主頁】-【獲取外部數據】-【從文本】
• 2.2簡單數據分析
  我們知道PowerPivot有一個巨大的優勢，就是可以集成多數據源進行數據透視表或數據透視圖的操作，來匯總、分析、瀏覽和呈現數據。
  • 創建數據透視表
    針對剛才分析框架中的具體問題來分析，首先了解用戶主要購買什么產品(WHAT)，即各產品銷量分布：
    (1)【主頁】-【報表】-【數據透視表】
    
    
                                     圖2-1 產品銷量分布統計
    通過此表，我們可以了解到各個產品的銷量分布情況，發現產品A和產品D的銷量數量較大。
• 2.3多表關聯分析
  如果想了解購買用戶的特征(WHO),例如地域是怎么分布的，哪個地區購買的用戶最多，哪個地區購買的用戶最少，這時候該如何分析？
  這時我們需要將“訂購明細”表與“用戶明細表”根據關鍵字段"用戶ID"進行關聯創建關系。
  • 創建兩表關系
    【設計】-【關系】-【創建關系】
  • 
                                          圖2-2 創建關系
  • 

                                            圖2-3 管理關系
  • 
    (1)創建一個表的數據透視表。
    (2)將“用戶明細”表中的"省份"字段-【行標簽】;將"訂購明細"表中的"用戶ID"字段拉到【值】區域進行計數。
    (3)對數據透視表中的"用戶ID"字段進行降序排列。
    
    
                                                      圖2-4 數據透視博愛
    
    通過數據透視表的分析結果，我們就可以清晰地了解購買用戶地域分布情況，購買用戶最多的三省
  • 份是“上海”、“北京”和“廣東”。
    
• 2.4字段計算分析
  • 簡單計算
    計算“訂單金額=單價x數量”：
  
                             圖2-5 簡單計算訂單金額
  • 函數計算
    (1)現在我們需要了解現有用戶是在哪個月注冊的(who)，以了解現有用戶的構成情況，為后續用戶細分做准備。數據庫中現有的“用戶明細”
    表只有用戶注冊日期，我們需要通過響應的日期函數計算得到用戶注冊的月份數。
    在PowerPivot中MONTH語法：MONTH(<date>)，其中date是提供堆包含日期的列的引用或者通過使用返回日期的表達式。
    
    【插入函數】-【選擇類別】-“日期和時間”-"MONTH(" 
  • 
                                   圖2-6【插入函數】對話框
    如圖，解決了剛才提出的Who問題，即用戶注冊分布的情況。
    
    (2)使用用戶透視表
    完成用戶月份注冊分布的統計
  • 
                                          圖2-7 用戶月份注冊分布統計
    通過此表我們就可以清晰地看到每月注冊的用戶分布，其中8月份和9月份的用戶注冊數明顯下降，值得關注。
• 2.5數據分組分析
  通過數據計算的方法能了解用戶注冊月份分布，如果想了解用戶年齡分布怎么辦？
  首先需要對數據進行分組處理，新增一個分組字段，然后再用數據透視表進行分組統計。
  常用的數據分組方式主要包括數值分組與日期/時間分組兩種。
  • 數值分組
    在EXCEL中，數值分組可以用IF函數或VLOOKUP函數；日期/時間分組可以用日期/時間函數。此外，還可以通過直接在數據透視表
    創建組的方式來實現。
    不過在PowerPivot工作表中的數值分組不能通過數據透視表創建組來實現。
    可以使用IF函數
    =IF('用戶明細'[年齡]<=20,"20歲及其以下",IF('用戶明細'[年齡]<=30,"21-30歲",IF('用戶明細'[年齡]<=40,"31-40歲","40歲以上")))
  • 
    對年齡分組后，采用數據透視表進行用戶年齡分布的分組分析
  • 
    
    
                                                 圖2-8 IF函數數據分組示例
    
    通過此結果我們可以清晰地看到注冊用戶主要集中在21~30歲這一年齡段上。
  • 日期/時間分組
    對數據進行時間維度的分析，用日期/時間分組。同樣的，PowerPivot德數據透視表無法進行日期/時間分組，可以用FORMAT函數，
    對文本、數值、日期/時間等類型數據按指定格式要求進行格式化。我們可以采用FORMAT函數對日期進行分組，以便了解用戶的注冊
    月份分布(WHO)
    =FORMAT('用戶明細'[注冊日期],"D")
    對注冊日期分組后，采用數據透視表進行用戶注冊日分布的分組分子。如圖2-25
    
    
     
                                                     圖2-9 日期/時間分組結果
    通過此分析結果，我們可以看出每月的1-4日為用戶注冊高峰期，可以建議運營部門在每月的這些日期進行產品推廣或促銷活動等。

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