作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。
会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python
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背景
“趋势购”是一个快速成长的电商平台，专注于提供最新潮的电子产品、时尚服装、精选家居用品、畅销图书和高品质运动用品。随着业务的不断扩张，趋势购面临着如何更好地理解顾客购买习惯、优化库存管理以及制定有效营销策略的挑战。
分析目标
- 理解顾客购买习惯：通过分析不同商品类别在一年中各月份的销售热度，识别顾客偏好的变化趋势。
- 优化库存管理：基于销售分析结果，调整库存策略，以满足市场需求，减少积压。
- 制定营销策略：利用销售热度的季节性模式，设计有针对性的促销和广告活动，提升销售业绩。
数据与分析
“趋势购”对2019年间的月度销售数据进行了分析，特别关注以下五个商品类别：
- 电子产品：智能手机、笔记本电脑、智能穿戴设备等。
- 服装：季节性时尚服饰、运动装备、休闲装等。
- 家居用品：装饰品、厨房用具、家具等。
- 图书：畅销小说、学习资料、兴趣爱好相关书籍等。
- 运动用品：健身器材、户外装备、运动配件等。
可视化改进前
尽管线图能够提供一定程度的趋势信息，但当需要同时分析多个商品类别在整年各月份的销售表现时，这种方式可能显得信息过载且难以识别具体的销售热点或季节性模式。相比之下，热图能够通过颜色的深浅直观地展示销售热度，使得这些细节更加突出和易于理解，特别是在分析多个维度的数据时。
可视化改进后
通过创建热图，趋势购能够直观地展示每个商品类别在不同月份的销售热度，从而识别销售高峰期、购买习惯的季节性变化，以及各类商品的市场表现。
分析结论
- 电子产品（Electronics）: 此类别在全年中的销售热度相对均衡，但在3月和11月有所上升。这可能与新财年的购买预算释放和年末假日促销活动有关。
- 服装（Clothing）: 热图显示，服装类别在春季（特别是4月和5月）和夏季（特别是6月和7月）的销售热度显著高于其他月份，这可能与季节更替和夏季促销活动相符。然而，服装的销售在2月和12月显著下降，表明冬季可能需要更具吸引力的营销策略。
- 家居用品（Home Goods）: 该类别在春季到初夏（3月到5月）展现出一定的销售增长，这可能与春季家庭装修和清洁有关。但整体而言，家居用品的销售热度在全年中较为平稳。
- 图书（Books）: 图书的销售在9月达到峰值，这很可能与开学季学习材料的需求有关。其他月份的销售热度较为一致，表明图书销售不太受季节影响。
- 运动用品（Sporting Goods）: 此类别在夏季有明显的销售高峰，尤其是在6月和8月，这可能与夏季运动活动的普及和相关促销有关。
根据这些分析结论，“趋势购”可以考虑在服装类别的冬季促销上加大力度，以提高销售。针对电子产品和图书的特定月份促销活动应继续保持，以利用现有的销售势头。家居用品和运动用品的营销策略应侧重于春季和夏季，分别与家庭装修和季节性运动活动相结合。这些策略可以帮助“趋势购”更好地管理季节库存，优化销售周期，并最大化利润
改进前后对比
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