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4.3.3 商业数据描述分析应用案例在线视频

下一节:4.3.4 假设检验

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4.3.3 商业数据描述分析应用案例课程教案、知识点、字幕

大家好

在前面的小节中

我们学习了描述统计分析

及数据的图表展示和概括性度量

本讲我们将学习

如何利用软件实现数据的

描述统计分析

我们以常用的Excel作为分析工具

还是以某公司的电商数据为例

里面有不同的字段

也就是我们所说的变量

如订单ID 订单日期 所在大区

大区经理 销售额 利润

有客户的相关变量

共有9000多条数据

那现在就要考虑从哪些角度

来开展分析

结合已有的数据

我们可以从以下角度进行分析

如果是为了考核大区经理的

销售业绩

就需要从KPI的角度进行分析

可以分析

2019年各大区销售经理的销售业绩

目标的完成情况

还可以从时间维度进行分析

统计近几年

各大区销售变动情况等等

可以进行横向和纵向的对比

如果是想了解用户的信息

可以分析用户的大区分布

客户类型的分布 识别新用户

对客户进行细分

对比分析新老用户的利润占比

分析近几年

不同客户类型的利润变动等等

还可以从产品的角度去分析

例如 对2019年不同产品的销售额

以及占比进行分析

对不同产品的利润以及占比

进行分析

还可以对近几年的销售额

利润的变化趋势进行分析

对未来进行预测分析

我们现在利用Excel

对我们的电商数据进行分析

我们主要从用户的角度来展开分析

当然分析不局限于此

可以从不同的角度进行分析

本次分析

我们主要从四个任务来展开

第一 我们想分析一下

2019年客户类型的分布

例如 客户类型的订单数

他们的利润是什么样的情况

我们点击电商数据

在Excel进行分析的时候

我们通常会用到数据透视表

将全部数据选中以后 点击插入

选取数据透视表

那我会看到这样一个界面

它在下方会问你

选择放置数据透视表的位置

有新工作表或者是现有工作表

我们默认新工作表就可以

点击确定

大家就会看到

生成一个新的工作表

在它的右半部分

会有数据透视表字段的选项

我们想统计一下

2019年不同客户类型的订单数

需要用到订单日期

但是订单日期

我们可以看一下原始数据

它是这样的一个信息

那我们需要做一个简单的处理

我们将订单日期先拖拽到行区域

这样它会自动帮你生成年 季度

那由于我们目前是不需要的

我们可以把它去掉

但去掉以后大家会发现

在我们的数据透视表字段中

会出现年 季度

这在我们后面的分析中会用到

我们把年拽到筛选区域

把不同的客户类型拖到行区域

我们想统计一下不同客户类型

在2019年的订单数

那我们需要把客户类型

再次拖入到值区域

大家就可以看到

生成这样的统计学表格

那我们可以将2019年选中

这就是2019年的订单数

一共有2682条数据

公司消费者小型企业的订单数

分别是这样的一些数据

那我们通过这样的数据透视表

可以快速的进行统计

对于数据透视表

如果要进行改动的话

建议大家把它复制到其他位置

然后我们只粘贴数值的话

在这里面

就可以把一些不必要的一些表达

去掉

例如 我们不叫客户类型

我们通常可以改成叫订单数

这里头也不叫客户行标签

我们叫客户类型

由于时间有限

我们在这里头就不再演示

表格的整理展示

表格 前面我们已经提到

应该整理成三线表格

如果是在商务报告中

大家可以根据自己的情况

给它做一些颜色等等之类的调整

那现在我们再接着看

我们统计完了不同客户类型订单数

我们想看一下不同客户类型

它的利润是什么样一个状况

那我们依然在这个数据透视表中

进行统计

我们可以把计数项拖拽到空白区域

然后我们将利润

拖入到我们的值区域

大家就可以看到表格中

出现了不同公司的利润

那我们可以对这样的数据

进行图形的展示

点击插入

我们选取柱形图

这样就生成了图形

比起表格来说更为直观

但是这些按钮不是应该出现的

我们可以隐藏掉

图表中所有字段按钮

这样看上去比较清晰一些

那汇总 一般我们也可以去掉的

大家在前面已经学过

图表是一定要对它的

纵坐标轴和横坐标轴标注单位

那我们在这里头点击加号

可以增加坐标轴的标题

例如 我们的纵坐标轴

我们就可以写成利润 单位是万元

由于横坐标轴是比较明确的

它是客户的类型

我们可以去掉

然后汇总

我们就要把这个标题给它写上

2019年不同客户类型利润统计

为了更加的美观

有时候需要可以把这些细线

给它去掉

我们的坐标轴

我们可以让它的这个刻度线

在里面进行出现

当然 还可以进一步的美化

例如 我们的消费者占比

我们的消费者的利润是最多的

我们可以给我们的柱进行一下排序

大家可以把这个数值选中

点击降序

这样的话就对柱进行了排序

当然 我们也可以在柱上面

加我们的标签

所以我们在这里面可以点击

数据标签

加进来我们的数字

这样的话

我们的这个图形和表格

由数据透视表就做完了

那接下来我们看我们的第2个任务

2019年各大区客户类型的分布

现在

我们想分析2019年不同大区

客户类型的分布

我们依然采用数据透视表的形式

来进行

全部的数据选中以后点击插入

点选数据透视表

还是生成新的工作表

我们将年选到筛选项

然后不同的大区

也就是大区我们拖拽到行区域

我们想统计不同的客户类型

所以我们需要把客户类型

拖拽到列区域

中间的数值

我们因为想看一下客户类型分布

所以我们需要再次把客户类型

拖到值区域

这样就生成了我们的结果

如果我们想要2019年的数据

我们在这里头点选2019年就可以

但是这个表格中的数据

它是一个绝对数

这样看起来可能不是很方便

如果我们想知道它的占比的情况

那需要我们在计数项这里面

改变一下值字段设置

我们让它的显示方式

采用百分比的形式来进行

大家把这个值显示方式的下拉菜单

点开也会发现有总计的百分比

列和行的百分比

那就需要根据不同的研究的情况

来选是用列 还是用行

还是用总计百分比

如果现在我们想知道东北地区

它内部的一个客户类型的分配比例

那我们就可以用行百分比

大家就可以看到

对于东北地区消费者的占比

占到了53.12%

它的这个公司订单数占到31.44%

如果我们想看一下

总公司的公司订单数里面

各个区所占的比重

那我们就需要用这个列百分比

列汇总百分比

这样的话 我们就可以看出来

在全公司的总的公司订单数里面

东北地区的公司订单数是最多的

然后在消费者订单数里面

东北和华北地区的订单数

是占比较大的比重的

通过这样的方式

我们可以对不同地区的客户类型的

占比进行大体的了解

那接下来我们来看一下

2019年各大区新老用户利润占比

对于这样的问题首先要了解

什么叫新用户

怎么来判断新用户

我们来看一下我们的数据

依然 我们采用数据透视表的形式

让它生成一个新的工作表

我们先来想一下

我们要看2019年新老客户用户订单

而且是不同大区的

那我们需要将我们的大区

先拽到行区域

因为涉及到新老用户

我们是要看客户的ID号

我们同样拽到行区域

如何判断新老用户在2019年

是新用户 是老用户

那你需要先把年给它列到

拖到列区域

因为我们要分析利润

需要把利润拖拽到值区域

这样的初步形成了我们的分析表格

通过表格我们可以看出

2016 2017 2018 2019年

每个大区不同的客户

他们的利润

我们对表格进行简单的整理

在总计中

我们不需要出现总计

所以对行和列的总计禁用

对于每一行分类别的这个总计

也是不需要的

所以在分类汇总点选

不显示分类汇总

我们再把表格进一步的整理一下

让它以表格的形式呈现

这样顾客的ID和东北就分成了两列

但是下方是空白的

我们让它填充进去

所以点选重复所有项目标签

这样的表格看上去就比较美观一些

那我们也可以把这边的符号

进行删除

点选一下按钮

接下来我们就来判断一下

新用户和老用户

对于2019年出现的新用户是指

2016 2017 2018年他没有订单数

这样的客户我们称为新用户

所以我们需要用到我们的IF函数

来进行判断

那如何判断

我们只要看它前面有没有数

它前面如果没有数字

那我们就认为就是一个新用户

如果前面有数那就是老用户

我们可以用COUNT函数

数一下数

2016 2017 2018年

如果这三个它都是为0的

那我们就认为他是一个新用户

否则的话 他就是一个老用户

大家在输入公式的时候一定要记住

是用英文输入模式

我们在这里头是老客户

然后会出现

这样我们就判断出来

他是一个老客户

因为2016年有订单

那变成十字形以后双击

我们的这个公式就全部复制下去了

我们这样对表格

进行了一些整理展示

那现在 我们想统计

不同大区在2019年新老客户的

利润占比

我们需要把数据进行一些复制

因为在原有的这个数据透视表

是无法再生成数据透视表的

所以 我们把我们需要的数据

拷贝出来

复制 然后到一个新的工作表中

我们对表格简单的进行一些修饰

那这个2019年

其实它是指2019年的利润

那就是新老用户

在这个表的基础上

我们再次做数据透视表

把所有的数据全部都选中以后

插入数据透视表

我们让大区 放在行区域中

我们让新老客户放在列区域中

把利润拖到值区域

这样就可以看到不同的大区

新老客户的利润分布情况

那这样看 可能是绝对数

如果想进一步看它的百分比的情况

还同我们刚才一样

我们可以更改一下值字段设置

让它的值显示方式

呈现出是百分比的情况

我们可以用行汇总百分比

来进行展示

大家就可以看到对于东北

华北地区它一般是老客户占比较大

但是对于西北和西南地区来说

它的新客户占比

利润占比还是比较大的

通过这样的表格

我们可以比较清晰的

看出新老客户的利润占比

当然我们也可以绘制图形

来进行直观的展示

那点击插入 对比的条形图

我们可以来进行直观的展示

当然 如果觉得对比的条形图

我们还觉得不是很好的话

大家也可以更改一下我们的图形

我们用 这样子

我们叫堆集的条形图来进行展示

那这样的话

我们可以把我们的这个字段 列表

隐藏掉

这就是我们的不同大区

新老客户的利润占比

当然 我们需要对图形进行一些

必要的说明

例如

坐标轴的标题都代表什么含义

我们的坐标轴是利润占比

横坐标轴我们可以给它去掉

再加上我们的图表的标题

图表标题是

2019年不同大区新老客户

利润占比

这样我们就完成了图形的绘制

通过表和图可以直观的看到

不同大区新老客户利润的情况

那接下来我们再看一下

历年不同客户类型的利润的

变动情况

切换到我们的原始数据

我们再次用数据透视表

生成一个新的工作表

我们想看一下

不同的年中客户类型的利润的

变动情况

所以我们可以将年拖入到行区域

然后我们的客户类型拖拽到列区域

利润放到值区域

这样我们就可以看到

不同的年客户类型的利润的

分布情况

这样不直观

我们最好用图形来进行展示

所以 大家可以点击插入

推荐的图表

我们建议大家用折线图

带数据标记的折线图

可能更好看一些

那这样我们就生成了我们的这个

历年来不同客户类型的利润变动图

同样的道理

我们把按钮

所有字段按钮给它隐藏掉

我们加上我们的坐标轴标题

坐标轴

纵坐标轴是利润

单位是万元

横坐标轴

因为是比较明确的 是年份

所以我们可以不加

那你可以加上图表的标题

可以写2016-2019不同客户类型

不同客户利润变动图

这样我们就完成了图表的绘制

在我们的描述统计中

大家可以多多练习

用Excel中的数据透视表

还有函数等等公式来进行分析

本讲我们主要基于用户角度

展开分析

商业数据思维与实战课程列表:

第一章 数字经济的基本概念

-1.1 数字和数字的产生

--1.1.1 什么是数字

--1.1.2 数字如何产生

--测验1

-1.2 信息、信息技术和信息经济

--1.2 信息、信息技术和信息经济

--测验2

-1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--测验3

-1.4 数据伦理

--1.4.1 什么是数据伦理

--1.4.2 大数据技术带来的伦理问题及防范措施

--测验4

-数据如何产生价值?

-数据滥用现象应如何予以防范?

-单元测验

第二章 数据思维

-2.1 数据与数据思维

--2.1.1 什么是数据

--2.1.2 什么是数据思维

--2.1.3 大数据时代的数据思维

--2.1测验

-2.2 大数据时代的数据思维

--2.2.1 数据思维的具体方法

--2.2.2 数据思维的应用流程

--2.2.3 数据思维的应用示例

--相关思维在商业中的实际应用

--2.2测验

-数据的商业价值如何体现?

-单元测验

第三章 大数据时代的商业模式

-3.1 大数据时代的商业模式变革

--3.1.1 商业模式的概念与要素

--3.1.2 数据思维与商业价值创造

--3.1.3 大数据时代的商业模式变革

--3.1 测试

-3.2商业数据思维案例分析

--3.2.1 案例一:电商品牌——韩都衣舍案例分析

--3.2.2 案例二:网络文学——连尚文学案例分析

-如何理解平台经济中的双边网络外部性?

-单元测试

第四章 大数据时代的统计分析(上)

-4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 测试

-4.2 数据分析基础

--4.2 数据分析基础

--4.2 对新产品销售进行分析,应如何实施数据分析?

-4.3 统计分析方法专题Ⅰ

--4.3.1 数据的图表展示

--4.3.2 数据的概况性度量

--4.3.3 商业数据描述分析应用案例

--4.3.4 假设检验

--4.3.5 卡方检验

--4.3.6 方差分析

--4.3 测试

-商业数据分析需要具备哪些能力?

-单元测试

第五章 大数据时代的统计分析(下)

-5.1 统计分析方法专题Ⅱ

--5.1.1 相关分析

--5.1.2 线性回归分析

--5.1.3 虚拟变量回归

--5.1.4 逻辑回归

--5.1.5 因子分析(选看)

--5.1 测试

--5.1.6 聚类分析(选看)

-5.2 文本分析

--5.2.1 文本分析过程

--5.2.2 文本分析工具

--5.2.3 文本分析实例

--评论语料

--5.2 测试

-结合从网络中已爬取的商业数据,讨论如何对其中的文本数据进行分析?

-单元测试

第六章 商业数据分析实战(上)

-6.1 商业选题

--6.1.1 商业选题思考路径

--6.1.2 明确商业问题

--6.1.3 撰写商业问题背景

--6.1 测试

-6.2 数据提取

--6.2.1 数据提取方法

--6.2.2 数据提取工具

--6.2.3 数据爬取过程

--6.2.4 数据爬取实例

--6.2 测试

-基于已明确的商业问题,讨论如何提取研究所需的数据?

-单元测试

第七章 商业数据分析实战(中)

-7.1 数据预处理

--7.1.1 数据预处理方法

--7.1.2 数据预处理工具

--7.1.3 数据预处理过程

--7.1.4 数据预处理实例

--7.1 测试

-7.2 数据分析与挖掘

--7.2.1 数据分析与挖掘方法

--7.2.2 贝叶斯网络分析与挖掘实例

--7.2.3 神经网络分析与挖掘实例

--数据分析与挖掘语料

--7.2 测试

-基于对研究数据的预处理结果,讨论如何对其进行进一步的分析与挖掘?

-单元测试

第八章 商业数据分析实战(下)

-8.1 数据可视化

--8.1.1 数据可视化方法

--8.1.2 数据可视化工具

--8.1.3 数据可视化实例

--8.1 测试

-8.2 报告撰写

--8.2.1 Word报告撰写

--8.2.2 PPT报告制作

--8.2.3 报告中代码规范化

--8.2 测试

-基于对数据不同阶段的处理结果,讨论如何对其进行可视化展示?

-单元测试

期末考试

-期末考试

4.3.3 商业数据描述分析应用案例笔记与讨论

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