34招精通商业智能数据分析:占比分析

2020/12月/22BI 3.0, 大数据技术与运用0 条评论

占比分析用于分析不同个体在总体中的占比。本章实例包含人群占比分析、地理位置占比分析等。

1.群体占比分析

商业场景

本节的目的在于分析不同客户群的消费占比,在此分析结果基础上,企业可针对不同客户群,制定进一步的营销策略。

案例分析:

根据订单日期(按年统计),统计不同初次购买年份人群的消费占比(占销售额总和的百分比)。

可视化实现

堆积柱状图。

在DataFocus中的实现步骤:

1)在DataFocus中导入数据表,选择数据表,点击“确定”后开始分析。

2)通过增加“首次购买日期”公式,计算首次购买日期,公式为min(订单日期)。

3)双击“客户Id”列名,双击“首次购买日期”公式,将结果保存为中间表。

4)为原数据表和中间表增加关联关系,用户关联数据分析。

5)通过增加“订单年份”公式,计算订单日期中的年份,公式为year(订单日期)。

6)通过增加“首次购买日期年份”公式,计算首次购买日期的年份,公式为year(首次购买日期)。

7)双击“销售额”列名,双击“首次购买日期年份”、“订单年份”,获取搜索结果。

8)点击“图表属性”按钮,点击“数据标签格式”,打开按钮显示数据标签,并将宏文本改为“%_PERCENT_OF_CATEGORY”,可显示不同初次购买年份的用户,在每年销售额中的占比,如图1所示。

分析与应用:

从图中可以看出,初次购买为2017年的用户,消费占比最高,而初次购买为2018年的用户,消费占比连续呈下滑状态,可进一步分析该人群获取提升方案。

图1:不同初次购买年份人群的消费占比

2. 地理位置占比分析

商业场景:

不同地理位置区域)的销售情况一直是商业分析中的重点关注指标,通过行政区域的销售情况分析,可以有针对性地采取措施,提升薄弱区域,巩固核心区域,可以为未来趋势提供有力参考,也能进一步把握资金地投资方向等。

案例分析:

本节实例为分析各地区(国家)的销售贡献率占比,并且分别演示相对占比和绝对占比两种实现方式。

可视化实现:

位置图。本节实例的目的是显示不同行政区域的销售状况,使用位置图为最佳选择。

在DataFocus中的实现步骤:

1)在DataFocus中使用位置图前,需要在数据表管理中,点击“详情”,“列信息”中将相应的地理位置列(省、国家、城市)的地域类型修改为相应的格式。

2)导入数据表,选择数据表,点击“确定”后开始分析。

3)双击“销售额”、“省”列名,获取搜索结果。

4)点击“图表属性”按钮,点击“数据标签格式”,打开按钮显示数据标签,并将宏文本改为“%_PERCENT_OF_TOTAL”,可显示不同省份的销售额占比,如图2所示。

图2:不同省份的消费占比

分析与应用:

从图中可以看出,山东省与广东省的销售额占比最高,分别为9.9%和9.0%,可进一步分析这些区域的销售优势情况,为其余地区提供参考。

在DataFocus中还可以使用向上/向下钻取数据的功能,进一步获取不同层级行政区划的数据详情。

 

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