【数据分析大作业】基于ARIMA自回归积分滑动平均模型的销售价格&库存分析报告 附完整python代码

资源地址:Python数据分析大作业 4000+字 图文分析文档 销售分析 +完整python代码
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完整代码分析

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同时销售量后1000的sku品类占比中(不畅销产品)如上,精品类产品占比第一,达到66.7%,其次是香化类产品,占比11.90%,远远小于精品类产品,酒水类产品占比7.3%,有税商品免税其他商品和电子类产品分别占比6.40%、6.40%、1.3%,

将数据按照毛利进行排序,毛利前1000和后1000的sku品类占比如下,

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可以发现按照毛利排序,各品类的sku数量占比区别不如按照销量排序的各品类sku数量占比那么大,其中按照毛利排序的sku前1000,品类sku占比最大的是香化类,其次是精品类,它们占比分别达到33.2%和31.5%,其中占比最小的是免税商品其他类,说明该品类的毛利率相对较小,而毛利率较大的为精品类和香化类,这和品牌有一定关系,人民生活正在慢慢变好,精品类商品能满足大部分人民的精致生活,同时香化类产品受众多为女性,商品需求大,毛利也高。对于毛利sku后1000的商品,其中有税商品和精品类和香化类商品仍然占领霸主位置,原因可能由于对于精品类和香化类的部分商品经常打折来吸引顾客,所以这部分商品的毛利较低,sku后1000商品品类占比最大的为有税商品,占比达到33.00%,由于考虑到税额加上顾客的消费能力,这部分的商品毛利相对低一点,同时香化类和精品类占比也达到25.9%和25.6%,占比最小的为电子产品,占比为1.3%。

分析sku销量前1000和销量后1000商品的毛利率,得到毛利率的条形图如下,

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从上图可以发现sku前1000商品的毛利率大概在0.2到0.5左右,而sku后1000的商品的毛利率大部分在0.4到0.5左右,可以认为销量高的商品其毛利率未必会比销量低的商品的毛利率高,这给我们销售商品很有启示,对于商品售卖我们未必要一定去打折扣吸引顾客(当然折扣对部分顾客有一定吸引力),对于畅销品我们就没必要去打折,因为商品本身可能就供不应求,这样通过畅销品的提高整个商场的利润,对于不畅销商品,我们也不一定要去打折,对于不畅销商品,可能其受众较小,而对于那部分受众来说,这对于其他人最不畅销的商品对于他们来说可能是必需品,所以也没必要打折,通过保证毛利,也能提高商场的利润。

价格分析

首先将各品类下的大类进行区间划分,拟定划分6个区间,然后计算每个品类下每个大类的每个价格区间的个数,各品类商品的大类价格区间条形图如下,

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