许多人问我，数据分析那么多理论知识，感受很假大空，怎么通过实践来证明呢？今天就通过理论+工具来举行一次真实情况的分析。一、案例配景A超市是一家中型连锁超市，位于上海某SOHO大厦地下一层，1-6楼为购物商场，7-40楼都是写字楼，现在A超市最大的问题就是购物篮系数偏低，一直在3.0四周，相比于其他连锁店低了25%，超市司理为了提升购物篮系数，需要先找到购物篮系数偏低的原因，再做出针对性的解决措施。

（购物篮系数=某段时间商品销售总数/某段时间的购物篮总数，它表现平均每位主顾一次性购置了几多件商品）二、自助式分析，快速洞察问题原因首先超市司理通过头脑风暴，将所有与购物篮系数相关的因素枚举出来，大致分为人场货三个方面的十几条因素，他再凭据超市现状与问题，如对消费纪律不清晰，对主顾缺乏洞察，商品库存治理不精致等现象，聚焦了三个分析偏向：购物篮系数与时间的关系、购物篮系数与主顾购置行为的关系、以及购物篮系数与商品缺货的关系，来探索购物篮系数偏低的原因。超市司理使用FineBI这一自助式BI工具举行本次探索式分析，他直接使用了IT人员为本次分析需求准备好的数据包，省去了自己收罗、处置惩罚数据所需要的大量时间。通过在前端页面举行的简朴拖拉拽操作，他就可以实时地检察分析效果，得出有价值的结论。

（购物篮系数周变化趋势制作流程）首先他为了探索购物篮系数是否存在一定的时间纪律，他选择我的自助数据集中的订单明细表，建立组件，将订单支付时间和商品件数划分拖入横轴和纵轴，修改商品件数汇总方式为求平均，快速获得了购物篮系数这一指标。为了以周为维度视察，他把时间维度的分组方式改为星期，并添加平均值的分析线，即可视察到从周一到周日的购物篮系数变化趋势。

他发现了周末的购物篮系数普遍比事情日高。同样，他通过FineBI快速制作对应的图表，划分视察事情日和周末的购物篮系数的日时间段漫衍，发现周一到周五12:00-14:00，18:00-20:00的购物篮系数显着偏低，周末却没有泛起这种情况，而这段时间恰好属于下班的购物岑岭期。（下班岑岭期商品件数客户漫衍图制作流程）为什么下班购物岑岭期的购物篮系数会偏低呢？接下来他重点分析了这段时间的客户购置行为，他使用准备好的下班岑岭期主顾购置件数汇总表，将商品件数拖入横轴，客户数拖入纵轴。

为了看到各种别所占百分比数量，他使用柱状图展示，并对客户数这一指标举行了快速盘算获得占比数据，得出的图表很是清晰地展示了购置1-2件商品的主顾占比高达50%，拉低了整体的购物篮系数。他推测下班岑岭期购置的主顾主要为楼上商场和写字楼的员工，为了验证这个假设，他从性别、年事、消费频次、购物偏好这四个维度对下班岑岭期购置客户举行了画像分析。制作了对应的图表，他发现68%的主顾漫衍在18-35岁，主顾的消费频次较高，购置的商品偏好前三类为饮料、香烟、卫生巾及护垫，有很强的暂时性和目的性，从侧面验证了他的假设。

为了正面验证主顾的类型，他通过线下视察统计确认了约70%的主顾是楼上商场和写字楼的员工，同时发现了购物篮放置存在问题，只有少部门人在进入超市时拿购物篮，基本没有白领人士拿购物篮。而通常在购置3件商品后，主顾拿不下更多的工具了，但很少主顾会回入口拿购物篮，而超市内是没有放置购物篮的，所以他们放弃了购置凌驾4件的商品。通过上述的分析，超市司理感受已经找到了问题的关键点，解决方案也徐徐清晰了起来。（重点商品缺货情况与购物篮系数关系图制作流程）最后他继续分析了ABC类商品的缺货率与购物篮系数的关系，他添加了一个组件，使用已经准备好的购物篮系数与缺货率信息表，将时间拖入横轴，将购物篮系数与平均日缺货率拖入纵轴，并将ABC种别拖入效果过滤器过滤为A类。

为了更直观展示两者的变化趋势，他使用了多系列折线图，并设置平均日缺货率为右轴值显示，通过对比他发现只有重点A类商品缺货会对购物篮系数有显着的影响，主要是由于超市库房小，进货量较小，A类商品也时常泛起缺货现象，拉低了购物篮系数。三、精准解决业务问题，大幅提升业绩水平超市司理在FineBI的资助下，快速定位到了购物篮系数偏低的原因，而且提出了针对性的“购物篮系数提升三步走”计划。

第一个月，他在超市差别区域增添了购物篮，以便客户中途取用；第二个月，他凭据后续对商品的关联分析，推出针对商场员工和写字楼白领的产物组合优惠套餐，如下午茶套餐：”饮料+小零食+湿巾“，来促进他们的激动性消费；第三个月，严格控制了A类重点商品的缺货率在1%-2%左右。每一项措施实施后的一个月，购物篮系数都有一定提升。三个月后，购物篮系数显著提升了30%，到达3.9，完成了购物篮系数的大逆袭！以上就是数据分析的一次真正实践，如果还不明白，转发该文章，回复“数据”，即可获得超详细视频教学和工具。

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