在电商行业，数据分析是非常重要的环节。借助数据分析，企业可以更好地了解消费者需求、优化营销策略、提升用户体验等。本文将介绍3个完整的电商数据分析场景案例，帮助读者提升电商数据分析的能力。

1.电商数据分析场景案例一 ：某零售电商平台的销售分析

1.1业务背景与需求

随着市场的进一步的饱和，竞争压力逐渐增大，某电商平台的销售增长明显出现滞涨情况，为了分析出销售额增长放缓的原因，你拿到了电商平台2015-2017年的销售数据进行分析，用以帮助企业找到问题所在，帮助改善运营策略

1.2数据来源

和鲸社区：https://www.heywhale.com/home

表格包含会员信息表，销售记录表，客单价变化表

会员信息表包含：会员卡号，年龄，性别

销售：会员卡号，单据号，消费人群，消费金额，销售数量，销售价格，品牌，消费时间

1.3分析思路

为了避免过多的数据干扰，只截取了每年销售额最高的1-3月进行分析，为了增加销售额，我们要明白销售主要的增长来自会员人数和商品两个维度，会员数量的增加会直接影响到商品的销量，而好的商品又能吸引顾客成为会员。

• 通过对会员的分析，得到会员人数的增长情况，再根据订单号与时间，得到每个月会员的消费频率，这里没有对会员的流失和增长进行分析，只针对消费人数
• 根据时间，性别，年龄进行聚合，分析各个年龄段的客单价占比情况，进而重点关注该类型客户，精准营销
• 通过对商品的分析，判断出近期平台商品趋势变化，以便更好的调整策略

1.4数据处理

• 对原始数据进行处理，主要使用Excel自带的Power Query进行数据清洗工作，原始数据包含销售记录表和会员信息表，补齐缺失数据
• 根据时间进行汇总销售金额，再使用各个时间段的销售金额除以订单数量，得到客单价表。
• 上传三张加工完成的三张表：会员信息表，销售记录表，客单价变化表
• 添加自助数据集，对会员信息表和销售记录表进行左右合并，得到会员销售记录表

1.5可视化报告

利用FineBI从以下几个角度进行数据分析和可视化报告：

• 销售额变化趋势
• 会员
• 客单价变化的趋势
• 年龄段角度
• 性别角度
• 营销策略
• 销售金额前二十品牌图
• 商品各类售价的变化趋势
• 销售数量

具体分析结论见文章【2022BI数据分析大赛】某零售电商平台的销售分析。

得到策略：建议深化对于头部品牌的合作，提高品牌入驻门槛，减少一些销售额较少的品牌，整合资源，用于拓展高端品牌的消费增长。

2.电商数据分析场景案例二：精细化运营-电商取消单分析

• 分析思路：

• 分析结果（可视化报告）

具体分析内容从标题链接进。

3.电商数据分析场景案例三 ：电商平台广告投放效果分析

• 分析思路：

• 分析结果（可视化报告）

具体分析内容从标题链接进。

本文介绍了3个完整电商数据分析场景案例，他们均采用了FineBI做最后的可视化分析报告，您可点击下方链接进行在线使用。

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