利用python可视化分析优衣库销售数据分析报告
优衣库是经营休闲、运动服装设计、制造和零售的日本公司，由柳井正创立。定位为“快时尚”的优衣库。目前为全球知名服装品牌之一，除了日本之外目前在全球十七个地区展开业务。线上线下融合营销，反常规O2O模式深得用户心。
分析总思路
一、定义问题
数据分析框架：5W2H
1.who：顾客群体分布？
2.when：整体销售情况随时间变化情况？什么时候销售量更多？
3.what：什么产品销售量最好？不同产品的销售情况？
4.where：顾客主要分布区域？
5.why：为什么存在这些情况？
6.how：顾客偏爱哪一种购物方式？
7.how many：挣了多少钱？利润是多少？
相关分析：
销售额和其他变量的关系
年龄和销售额的关系
销售额和产品成本之间的关系
二、数据处理
数据表清洗
数据预处理
数据分组
三、数据可视化及分析
1.who：顾客群体分布
客户年龄阶段分布
客户性别比例
探究性别和产品销量、销售金额的关系
2.when：整体销售情况随时间变化情况？什么时候销售量更多？
探究销售金额和购买时间的关系
探究购买产品数量和购买时间的关系
探究顾客人数和购买时间的关系
3.what：什么产品销售量最好？不同产品的销售情况？
对比分析不同产品的产品销量
对比分析不同产品的销售总金额
4.where：产品销量和销售金额与地域的情况？
对比分析不同城市销售额的情况
对比分析不同城市销售量情况
5.why：为什么存在这些情况？(即每个问题后的小结）
6.how：顾客偏爱哪一种购物方式？
探究不同性别对线上线下购买方式的偏好
探究不同年龄层对线上线下购买方式的偏好
探究不同城市对线上线下购物方式的偏好（对比销售量）（对比销售额）
7.how many：挣了多少钱？利润是多少？
营收情况：销售总金额、订单总数、售出产品总数量、单笔订单平均销售金额、单个产品平均单价
单个产品利润分布情况
全部产品成本分布情况
销售产品的利润分布情况：
1.探究不同城市销售产品的利润情况
2.探究线上线下销售渠道销售产品的利润情况
相关分析
探究销售额、利润、产品成本之间的相关性
探究不同城市和门店中成本和销售额的相关性
四、总结和建议
代码实现
数据分析报告：
1.who：顾客群体分布？
客户年龄阶段分布：
客户性别比例：
性别和产品销量、销售金额的关系：
优衣库的顾客女性比例是64.1%，女性在产品销量、销售金额是男性的两倍。
2.when：整体销售情况随时间变化情况？什么时候销售量更多？
销售金额和购买时间的关系：
购买产品数量和购买时间的关系：
顾客人数和购买时间的关系：
从图中可以看出，无论是销售量，销售金额还是顾客人数，周中的都是比周末要多，但考虑到一周七天中只有两天是周末，平均来看，周末的日均销售情况是更好的。这是正常的情况，周末是大众的休息时间，更有空购买衣服。
3.what：什么产品销售量最好？不同产品的销售情况？
1 | 不同产品的产品销量、销售总金额情况，quant：购买的产品数量，revenue：销售金额 |
对比分析不同产品的产品销量：
对比分析不同产品的销售总金额：
通过看各个商品种类的平均销售额和交易次数分布图，可以看出 T 袖占了主要份额。T恤，当季新品，配件无论在销售量和销售额上分别位列第一第二第三位，这之外的袜子、短裤虽然销量大于其他几种产品，但由于其单价比较低，在销售额中反而垫底。袜子、短裤应该是实行了薄利多销的策略。
4.where：产品销量和销售金额与地域的情况？
1 | 不同城市的产品销量、销售总金额情况，quant：购买的产品数量，revenue：销售金额 |
对比分析不同城市销售量情况：
对比分析不同城市销售额的情况：
深圳、杭州、武汉的销售量和销售额都高于其他城市，分别是一、二、三名，看起来销售情况更好。这些城市的人群可能对优衣库认可度更高。
5.why：为什么存在这些情况？(即每个问题后的小结）
6.how：顾客偏爱哪一种购物方式？
探究不同性别对线上线下购买方式的偏好（对比销售量）：
探究不同年龄层对线上线下购买方式的偏好（对比销售额）：
购物方式有线上线下两种，我们从顾客的性别，年龄层，所在城市分析其购物偏好方式
1.从性别的角度看，无论男性还是女性都偏爱线下的直接到门店购买，而其中女性的消费在金额和数量上都比男性多很多
2.从年龄的角度看，无论哪个年龄层都偏爱线下直接到门店购买，优衣库的线上和线下交易量都主要集中在 25-39 岁之间，他们的消费情况高于其他年龄层。这部分顾客的线上交易额都远高于线下。
探究不同年龄层对线上线下购买方式的偏好（对比销售量）：
探究不同年龄层对线上线下购买方式的偏好（对比销售额）：
探究不同城市对线上线下购物方式的偏好（对比销售量）：
探究不同城市对线上线下购物方式的偏好（对比销售额）：
可以看到没有深圳、杭州、成都、北京、南京的线上数据，可能是数据缺失，需要确认数据来源是否可靠。城市上，深圳、杭州的线下销售量和销售额都远高于其他城市。重庆、西安、上海线下交易远高于线上交易，猜测是这些城市门店较多，线下购物十分方便；武汉线上购买和线下购买二者几乎持平；广州很特别，更偏向网上下单然后门店自提的方式，线下的购物消费情况是线上的一半。大致得出结论，广州的顾客更偏爱线上购买优衣库的商品，武汉的顾客线上线下几乎没差别，而其他几个城市都更喜欢线下购物。
7.how many：挣了多少钱？利润是多少？
销售情况：
1 | 销售总金额: 3556433.51 |
通过计算得到，销售总金额约为36万，订单总数量为4万多，单笔订单平均销售金额为96.6元，单个产品平均单价为 85.9元
全部产品成本统计分析：
1 | count 22292.00 |
单个产品利润分布情况：
毛衣、配件和裙子的平均利润远高于其他商品，t 恤以较低的利润贡献了最大的销售额。 T 恤的销量最高，单件利润集中在 0-100 元之间，应该是优衣库利润的中坚力量。
相关分析：
销售额、利润、产品成本之间的关系？
显然，产品成本和产品单价成强正相关；产品单价和利润成强相关性；销售额和利润的关系从热力图中可以看出来相关关系呈正相关，且相关性比较强，成本与销售额也是成正相关越高越高，销售额越高，但相关关系并不是非常强；而利润和成本之间的相关关系是最弱的。
不同城市销售产品的平均利润情况：
线上线下销售渠道销售产品的利润情况：
探究不同城市和门店中成本和销售额的相关性：
四、总结与建议
利用python可视化可视化分析整体销售情况（包括产品销售数量、销售金额、顾客人数等）与时间（周中和周末）变化的关系，分析不同类别的产品的销售情况，得出配件销售数量最多，毛衣销售额最高的结论，提出适当增加配件库存量的建议。
从用户角度分析，优衣库的顾客女性比例是64.1%，女性在产品销量、销售金额是男性的两倍。从年龄层看，优衣库的线上和线下交易量都主要集中在 25-39 岁之间，说明优衣库的购买主要人群25-39 岁的人群，这部分顾客的线上交易额都略高于线下；而 40 岁以上的顾客，线下交易数量远远大于线上。还能看到女性和男性都普遍喜欢线下交易，但线上交易的销售额都略高于线下。因此优衣库产品主要人群为25-39岁客户，多为女性。
从购买时间看，无论是销售量，销售金额还是顾客人数，周末的日均销售情况更好。周末是大众休息的时间，所以日均销售情况更好。
从不同地区来看，深圳、杭州、武汉的销售量和销售额都高于其他城市，分别是一、二、三名，看起来销售情况更好。这些城市的人群可能对优衣库认可度更高，也有可能是优衣库在这些城市业务更广，门店更多。
从顾客购买方式偏好来看，线下交易数量远远大于线上，但整体消费金额不及线上。无论哪个年龄层都偏爱线下直接到门店购买。广州的顾客更偏爱线上购买优衣库的商品，武汉的顾客线上线下几乎没差别，而其他几个城市都更喜欢线下购物。据此提出提升线下门店购物体验，比如货物陈列以促进消费或简化线上购物流程等。
从影响销售额因素相关分析来看，产品成本和产品单价、产品单价和利润、销售额和利润成强正相关。成本与销售额也是成正相关越高越高，销售额越高，但相关关系并不是非常强。利润和成本之间的相关关系是最弱的。
从产品销售情况来看，销售总金额保留一位小数为35.6万，订单总数量为4.1万 ，单笔订单平均销售金额为96.6元，单个产品平均单价为 85.9元。分析产品销售，其中 T 袖占了主要份额。T恤，当季新品，配件无论在销售量和销售额上分别位列第一第二第三位，这之外的袜子、短裤虽然销量大于其他几种产品，但由于其单价比较低，在销售额中反而垫底。袜子、短裤可以实行了薄利多销的策略。通过分析发现亏损商品主要来源于牛仔裤和毛衣，T 恤为优衣库利润的中坚力量。
利用python可视化分析优衣库销售数据分析报告
https://teresesong.github.io/2020/03/21/2020-03-21-python可视化分析优衣库销售数据分析报告/