Adventure项目总结 Adventure项目总结

一、项目概述 1、成果预览最近回顾了Adventure项目，在此记录、总结分析实现过程。该项目主要任务是利用python的pandas、numpy包从MySQL数据库中读取原始数据进行加工、聚合、分析，再利用Power BI进行dashboard的搭建。再以聚合后的数据为基础制作PPT，汇报分析结果，为业务团队自主分析提供数据支持，改进工作。
dashboard预览：Dashboard看板链接

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PPT预览
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2、背景介绍 1）公司背景
Adventure Works Cycle是国内一家生产和销售自行车及和相关配件的制造公司。利用每日商品销售及相关客户信息数据，获取商品销售趋势、地域分布情况以及简单用户画像，进行可视化展示，为运营人员提供自主分析工具。
2）产品介绍
公司主营业务有自行车（主要产品），服装，配件

自行车：包括公路自行车、山地自行车、旅游自行车三大类
服装：包括帽子、手套、袜子、背心、运动衫等
配件：包括头盔、挡泥板、车架、清洁工、瓶子和笼子、车胎等
这里主要分析的是自行车业务。

3、数据来源

1）ods_sales_orders 订单明细表

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2）ods_customer 每日新增用户表

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3）dim_date_df 日期维度表

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二、python处理数据 1、生成dw_order_by_day表

导入相关模块，连接数据库

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step 1：读取ods_sales_orders(订单明细表)，生成sum_amount_order(销量订单聚合表)，求总销售金额/客单价

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step2：利用空列表及循环生成对应随机值，与销量订单聚合表合并形成sum_amount_order_goal(销量订单聚合目标表)

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step3：读取dim_date_df日期维度表

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step4：对数据进行融合，生成dw_order_by_day表

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step5：删除旧的dw_order_by_day(每日环比表)，存储新的dw_order_by_day

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2、生成dw_amount_diff表

step1：读取dw_order_by_day表

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【Adventure项目总结】
step2：求取各阶段的总金额

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step3：求取各阶段的总订单数

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step4：求取各阶段的总金额、订单数的同期对比数据

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step5：删除旧的dw_amount_diff表，存储新的dw_amount_diff表

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3、生成dw_customer_order表

step1：读取最新日期的ods_sales_orders（订单明细表)

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step2：读取每日新增用户表ods_customer

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step3：读取日期维度表dim_date_df

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step4：对数据进行聚合

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step5：存储数据

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三、搭建Dashboard 1、可视化看板布置 1）可视化工具：此处使用的可视化图表有切片器、卡片图、KPI图、环形图、子弹图、表格、地图等；
2）筛选器：用于区域、日期等字段信息的筛选；
3）书签：将按钮操作与书签相结合，完成不同页面的导航、跳转功能
2、报表展示 1）主页

展示今日销售金额及目标完成情况、订单量、客单价以及同比情况；
表格列明详细销售情况
环形图展示各个种类产品销售占比情况- 利用地区和城市切片可以动态展现不同城市的销售情况
地图和气泡图结合展示各个城市销售情况

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2）趋势详情页
通过切片器筛选最近一段时间的销售变化趋势
动态展示最近15天销售订单量完成情况
动态展示最近15天销售金额以及目标完成情况
动态展示最近15天客单价变化趋势

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3）城市详情页
切片筛选区域和城市，动态展示不同地区销售情况

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四、报告输出 1、指标搭建 1）目的

优化销售策略，调整产品结构，才能保持高速增长，获取更多的收益，占领更多市场份额
根据需求分析2019年11月自行车销售情况，为精细化运营提供数据支持

2）数据来源
dw_customer_order 产品销售信息表
ods_customer 每天新增客户信息表
dim_date_df 日期表
ods_sales_orders 订单明细表
3）分析思路
从整体的角度：分析2019.1—2019.11自行车整体销售表现
从地域的角度：分析11月每个区域销售量表现、11月TOP10城市销售量表现
从产品的角度：分析11月类别产品销售量表现、11月细分产品销售量表现
从用户的角度：分析11月用户年龄分布及每个年龄段产品购买喜好、11月男女用户分布情况
热销产品：分析11月TOP10产品销量榜、11月TOP10销量增速榜