电商数据简单的分析思路（续）

时间：2023-03-15 21:58:02 | 来源：电子商务

时间：2023-03-15 21:58:02 来源：电子商务

在上一篇文章里，笔者简要对用户购买信息存在的一些问题作了简要的分析，尤其是对于用户的复购率问题作出了用户，产品，竞品等维度的原因分析。数据中还存在着一些其他的潜在问题值得平台注意，其中最主要的一点在于产品销量的变化。

首先作出平台产品销量的年度折线图。2012年与2015年只统计了两个季度，因此直接比较年度总销售量是无意义的；下图展示了2012-2015年共12个季度的销量折线图。12个季度之间的差别还是相当明显的，除去最后的一个季度外销售量整体呈上升趋势，这和近几年互联网用户数量增加与平台的改善有着密切的联系。图中有两个值得注意的现象：1. 连续三年的第四季度销售量都有明显提高；2. 在2015年第一季度销售量异常低下。接下来笔者对这两个问题进行详细分析。

先从第二个问题开始分析。2015年第一季度无论是环比（与2014年第四季度）还是同比（2014年第一季度）都有明显下降，那么我们能想到的第一个问题就是数据集本身的问题。数据是否记录完全？运用假设检验的方法对数据进行求证。

假设1：2015年第一季度销量较少的原因是否与纪录日期（天数）有关？数据集最晚记录日期为2015-02-05，也就是说数据中显示的2015年第一季度销售量并不完全，仅有36天，缺失55天的数据。因此假设1成立，第一季度的销售量异常低下是因为记录数据的不完全。因此比较销售量时我们暂时可以忽略2015年的数据。（类似地，数据集最早纪录日期为2012-07-02，为第三季度的第二天，因此可以认为纪录天数对2012年第三季度几乎无影响）

回到第一个问题：第四季度为何销售量最多，尤其是2014年第一季度的增长简直丧心病狂。用户购买商品必然要受时间的影响。第四个季度包含十月，十一月，十二月，其中十一月和十二月可能是潜在的购买高峰。

销售量由三部分组成：购买产品的用户数量，可供购买的产品种类数量，与每位用户平均购买产品数量。每一部分的增长都会带动总体销量的增长。

从用户数量的角度：在双十一前后平台会对旗下商品进行大幅度的折扣活动，所以第一个假设就是：销售量是否在十一月获得暴涨？更进一步说，是否在双十一的几天内获得暴涨；除去双十一外还有哪些节日会影响购物呢？十二月份的圣诞节也是一个不错的购物节日，尤其是家长在这个节日会给孩子送礼，那么假设2就是：用户是否在圣诞节前后增加购买？同时，近些年二胎政策的实行也可能带来了更多的用户，假设3是关于政策影响：2014年的第四季度购买人数同比/环比是否有所增加？如果有所增加，那么2014年购买人数的增加是否与二胎政策的放宽有关？

从产品种类的角度：一款新的受欢迎的口碑爆品上市也可能会带动平台产品总销量。那么第4个假设就是：是否有新产品在第四季度上市？

最后从平均购买量的角度：假设5为第四季度用户的平均购买量是否有所提升？

对于这个问题的假设检验脑图绘制如下。

然后笔者对各个假设分别进行检验。假设1：双十一是否直接影响到了商品的销售量？结论如下图所示，深色线代表销售总量，浅色代表购买人数。通过下图可知，在2012，2013和2014年全部三年中，销售量都有所上升，虽然上升幅度有所不同，但已经可以证明每一年的十一月都大幅提高了商品的销量，而进一步细分到日期，在双十一前后几天也确实是购买高峰。同理，从此图可知，十二月以及圣诞节对于销售量的影响并没有双十一那样巨大，在2012年与2014年中销售量环比（与11月相比）还出现了大幅回落，可能是双十一拼的元气大伤需要一段时间的休养。值得注意的是2013年的十二月销售量却有大幅增长，无论是环比当年十一月还是同比十二月都达到了销售量的新高；因此假设1成立，假设2部分成立。

要论证假设3仅凭现有数据是不够的，在将用户婴儿表于用户购买量表用VLOOKUP连接后，无法判断每位用户家里有几位婴儿，因此无法判断购买量与用户婴儿数量间的关系。通过搜索后发现，全面开放二胎政策始于2016年1月1日，晚于表中所统计的时间。但是双独二孩政策始于2011年，单独二孩更是从2013年12月就已经开始，那么2014年第四季度的销售量的增长完全可以用政策角度来解释（十月怀胎）：单独二孩政策的实行使用户婴儿数量增加，使得在用户数量没有显著增长的情况下，销售量出现了暴涨。假设3（对2014年第四季度的增长）成立。

验证假设4需要的就是各个产品上市的时间。在前面的文章中笔者也对数据进行了初步的介绍，数据表中共含有6种不同的婴儿商品类别共计662种不同的商品。商品数量虽多，但大多商品只有很少的销售量，不符合假设中“爆品”的定义。未来便于统计，笔者将爆品定义为总销售量大于100的产品，筛选后共有115种符合条件的产品；而在这之中，没有一件产品是在2013年12月或2014年12月上市的（上市时间通过初次购买时间判断）。因此假设4不成立。

通过之前的产品总销量图（浅色线代表购买用户数量），假设5的结论已经呼之欲出：虽然第四季度的购买人数的确有所增长，但增长幅度远小于商品销量增长幅度，因此假设5成立，第四季度中用户的平均购买数量出现了增长。

本文分析了电商平台在第四季度的销售量暴涨的原因，提出了五个假设；经过了对数据的探索性数据分析与构建透视表后，其中的三个假设符合实际情况。厂家对于特定的节日做出了相对应的活动使得购买量出现大幅提升，购买人数也有小幅增长。