基于一个电商交易数据分析项目的浅析

一．背景及数据来源
背景：
电子商务交易相对于传统零售业交易来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析显得尤为重要。本项目主要对电商交易数据进行了多维度的分析，如商品ID、设备类型、销售渠道、销售地区、下单时间等。

数据来源： 数据基于kaggle上某电商真实的交易数据，出于商业机密的考虑，数据经过了脱敏处理。

二．数据概况
本项目是基于Python语言进行数据分析，代码运行开发工具为Jupyter Notebook。
首先加载数据，加载之前先用文本编辑器看下数据的格式，获得诸如首行内容，分隔符是什么等的信息，对于后面的数据加工处理清洗等做到心中有数；

加载好数据之后，第一步先分别使用describe和info方法看下数据的大概分布，并把这两个方法放到两个cell中

由此可见数据中共包含104557条数据，10个数据集的片段：

在数据分析前先加载device_type：

三．数据清洗(Data cleaning)
数据清洗作为数据分析不可或缺的一部分，是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺省值等，该工作有时几乎会占据整个数据分析工作的80%时间。以下我会大概展示下对于这份数据的大概整理过程。

3.1对数据集片段order_id进行清洗
我们都知道order_id在一个系统里是唯一值，所以要先看下有没有重复值，以免对后面结论产生影响。
这里需要注意的是当我们对一列取size属性的时候，返回的是行数，如果对于dataframe使用size，返回的是行乘以列的结果，也就是总的元素数。

如果有重复值，我们一般最后处理，因为其他的列可能会影响到删除哪一条重复的记录，所以我们先处理其他的列。

3.2对userId的处理

对于userId我们只要从上面的describe和info看下值是不是在正常范围就行了，且对于订单数据，一个用户有可能有多个订单，重复值是合理的。

3.3 productId处理
productId最小值是0，先来看下值为0的记录数量：

我们发现记录不多，只有177条，我们可以推断可能是因为商品的上架下架引起的，为了避免后面分析错误，处理完其他值的时候我们把这些删掉。

3.4 cityId处理

cityId跟userId类似，其值都在正常范围，故不需要处理；

3.5 price
price没有空值，且都大于0，注意单位是分，我们把它变成元df.price = df.price / 100

3.6 payMoney
payMoney有负值，我们下单不可能是负值，所以这里对于负值的记录要删除掉，展示负值的记录。

总共6条记录，我们把它删掉：
删除负值的记录

再看下，已经没有了
同时我们把单位转成元，可执行这指令：

3.7 channelId
channelId根据info的结果，有些null的数据，可能是端的bug等原因，在下单的时候没有传channelId字段；在数据量大的时候，删掉少量的null记录不会影响统计结果，这里我们直接删除。
数据展示如下：

删除后再在查看：

deviceType的取值可以看device_type.txt文件，没有问题所以不需要处理。但createTime和payTime都没有null，不过我们是要统计2016年的数据，所以把非2016年的删掉。而payTime类似，这里只按创建订单的时间算，就不处理了。

四．数据分析
数据分析前，我们一般都是先看下数据的总体情况，如总订单数，总下单用户，总销售额，有流水的商品数等，数据显示如下：

值得注意的是，分析数据可以从两方面开始考虑，一个是维度，一个是指标，维度可以看做x轴，指标可以看成是y轴，同一个维度可以分析多个指标，同一个维度也可以做降维升维。

4.1按照商品的productId
我们先看下商品销量的前十和后十的排名：

4.2销售额

看下销量和销售额最后100个的交集，发现有些商品的销量和销售额都不行，这时就要考虑这些商品是否需要优化或者下架。

4.3城市的分析可以和商品维度类似

4.4channelId
渠道的分析类似于productId，可以给出成交量最多的渠道，订单数最多的渠道等，渠道很多时候是需要花钱买流量的，所以还需要根据渠道的盈利情况和渠道成本进行综合比较，同时也可以渠道和商品等多个维度综合分析，看看不同的卖的最好的商品是否相同。

4.5下单时间分析
我们按小时的下单量分布进行分析，从而可以按照用户的时间惯性进行产品的推广，好的时机主动出击可以达到事半功倍的效果！

由数据可以知，中午12点到下午2点下单比较多，这段时间应该是午休时间；然后是晚上20点左右，我们知道晚上20点左右几乎是所有互联网产品的一个高峰，这给我们的启示，在下单高峰要注意网站的稳定性、可用性，避免因为APP的不稳定带来用户及订单量的流失。

按照星期的交易数据来看，周五下单最多，其次是周四周六，由此可知周五前后是进行商品宣传及用户维护的好时机。

4.7用户下单后多久支付

我们再从饼图观察，有重合的话可以改下bins；

由数据可知，绝大部分用户都在十几分钟之内完成支付，说明用户购买的目的性很强，基本很少犹豫。

4.8月成交额分析
我们先把创建订单的时间设置为索引

由数据可知，订单成交额在四月份前呈现缓慢下降趋势，过了五月份订单量急速增长并在7月份达到最高峰(超过900万)，此后经历了断崖式下跌，到11月份到达谷底(不到500万)，随后触底反弹，由此可看出该商品的销售旺季集中在4月到9月份，并主要集中在暑期。

五．总结

本案例主要对电商交易数据进行了包括了商品ID、设备类型、销售渠道、销售地区、下单时间等多个维度的常见的分析。由于该数据是基于2016年一年的数据，为此我们只做环比分析无法做同比分析，且数据不是企业内部全部数据而是网上的脱密数据，故原数据并没有出现如加购转化漏斗、网站流量等电商数据分析中常见的指标。
本文展示了在对该项目数据清洗处理的整体思路及基本过程，包括删去无效值，补充缺省值等即数据清洗的“增”“删”“查”“改”，这些步骤在常见的数据分析中极其重要；
从仅有的数据来看，分析的结果基本符合消费者生活习惯，例如移动终端购物占多数、午休及晚饭后的休闲时间为购物高峰期等。

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