【商业分析项目2】销售数据分析（包含客户分析、产品分析、区域分析、退货分析）（数据源已脱敏）

一、分析目标

通过数据分析，提高利润收入，提出优化实际业务的方案。

二、查看数据

源数据分为四个部分：订单数据(Order Details)、产品数据(Product Details)、客户数据(Customers)、退货数据(Returns)

字段Order ID关联四张表。

👉数据源部分展示

订单表：
产品销售表：

客户表：

退货表：

三、数据处理

1.检查数据

对单个工作表进行数据处理：
检查：

1. 重复项（全选条件下）
2. 缺失值（Ctrl+G)

2. 数据合并

对四张工作表进行合并：

1. 新建base_data sheet,将产品销售表拷贝至base_data。
2. 利用VLOOKUP，将订单表、客户表、退货表匹配到base_data。
   注：
   ① 因VLOOKUP函数限制，Order ID作为关联四张表的字段，必须在待搜索区域中处于首列。
   ② 每匹配一个表，先检查是否存在#N/A，并抽查匹配结果。
   由于并不是所有订单都会退货，所以退货表匹配时存在#N/A是合理的。

3. 数据标准化

1. 将合并完的base_data工作表拷贝至copy。
2. 为了防止数据可能受到的影响，将公式全部粘贴为值格式。
3. 将日期列格式转换为日期格式。
4. 将有关金钱的列格式转换为货币格式。此处为美元

👉数据处理结果部分展示

四、数据分析

1.可视化仪表盘

查看每年各州、各地区以及不同产品类别、不同品类在利润额、销售额、订单数量上的表现。还包括每年在利润额、销售额、订单数量上Top10的顾客明细。

可视化大盘展示

2. 整体销售及利润情况

通过可视化得出，公司整体销售额和利润基本符合逐年增长的态势。
但仍需要拆分各维度进行分析，查看运营情况是否运转健康，以及是否可以进一步提高利润收入。

下面从产品分析、客户分析、区域分析和退货分析，四个维度进行拆分分析。

2. 产品分析

产品销售及利润占比，定位问题类别

上图展示了各类别在销售额和利润方面逐年的变化情况，可以得出，2014年-2017年，每年Furniture类别的利润占总利润的空间，对比其销售额，非常的不可观。
需要进一步拆分，从而判断Furniture类别的具体情况。

各品类的利润分布（按年），定位问题品类

观察Category下的Sub-Category每年利润分布，可以得出，

1. Furniture类并不是集体