数据分析实战｜用Tableau进行超市分析（上）

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这个数据集是Tableau自带的一个某超市的数据集，主要收集了2014-2017这四年的数据。这个数据都有哪些字段呢？

好的，字段信息现在我们也知道了。接下来让我们开始实战之旅吧！一.客户分析客户细分是为了能够深度分析客户需求，更好的应对客户需求的变化。通过合理，系统的分析，企业可以知道客户有哪些需求，分析客户的消费特征，更好的为运营提供可供选择的运营策略以及未来规划。我们将从各省市的交易次数，各省市利润额，客户散点图，客户交易量排名等四个维度来分析1.各省市交易次数购买次数即购买频率，指一定时间内购买某种或某类商品的次数。在一段时间内消费者的购买行为是有规律可循的。而购买次数是度量购买行为的一项比较重要的指标。作图如下：

2.各省市利润利润对于一个企业的重要性我觉得不必过多说什么。在这个案例中，该超市不同类别的商品在每个省市的销售利润存在较大差异。某些省市可能还是负值。图形如下：

这个图看起来就很像是excel中的色阶。3.客户散点图以客户为中心的个性化服务，现在越来越受到重视，研究客户的个性化需求，分析不同客户对企业效益的影响，以便做出决策。

4.客户交易量排名客户交易量是指在某段时间内购买的数量，可以挖掘的客户价值。一般交易量越大的客户价值越大。

好的到这里就把客户分析这四个维度的图做出来了。下边我要把客户分析做成一个仪表盘，如下图：

仪表盘的用处在于把仪表盘上面的数据关联起来，能够通过点击某一个元素的同时，其他图形随之变动。二.配送分析我们知道现代的物流配送在区域范围内，根据客户的要求对物品进行挑选，包装，组配等。这里我主要从各省市配送情况，配送准确性，商品发货天数，配送延迟商品等四个维度来分析。1.各省市配送情况我们都知道配送情况应该首先包含订单确定以后到出单的这一过程，但是原有的数据集没有配送天数这一字段，因此需要新建一个配送天数字段

• 配送天数= 发货日期-订单日期

在Tableau上的展示，如下图：

创建好以后可以完成各省市配送分析，如下图：

能够看到最长的发货时间是8天，这个对于现在的物流来说可以说是相当长了。我们要具体探索一下，在哪个地区配送发货时间会超过一周呢？

能够看到这个量是很少的。2.配送准时性配送准时性是能否快速满足用户需求的一个必要条件。由于数据集中没有申明超过几天就算没有及时配送，所以我自己新建了两个新的字段

• 预计发货时间 = 3
• 是否按时发货 = IF [发货天数]>3 THEN "发货延迟" ELSEIF [发货天数]=3 THEN "发货正常" ELSE "提前发货" END

如下图：

这里使用了一个函数，其实有点基础的都能看得懂这个函数，就不详细展开了

能够看到绝大多数订单都没能即时的配送3.商品发货天数发货时间是指物流公司把物流信息录入到系统的时间，并不是给客户发送的时间，一般来讲真正的发货时间都会早于录入系统的时间

4.配送延迟商品分析就像标题显示的样子，就是要分析一下配送延迟商品

好的上面四个维度以及结束了，接下来就是把几个维度坐在一个仪表盘上

三.销售分析应该来说，销售分析是非常有说服力的，这一次，我主要围绕各省市销售额，区域销售额，产品细分和客户细分1.各省市销售分析首先看一下各省市近几年的销售状况

2.区域销售额

根据不同区域的销售额的对比找到相关的销售变化信息3.产品细分所谓产品细分是指营销者通过市场调研依据消费者的需要和欲望，购买行为和购买习惯等的差异，把某一个时长整体划分为若干消费者的一个过程

这里再加上一个排序的过程，能够更加清晰的对比出每个产品近几年的变化趋势4.客户细分客户细分是指依据客户属性划分的不同客户集合这个数据集把客户细分为公司，消费者和小型企业

同样的创建一个新的仪表盘：销售分析

END.

作者：Roar

来源：知乎

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