供应链商品销售数据分析.zip

供应链商品销售数据分析 1、分析背景 在市面上，各种商品层出不穷、琳琅满目，实体店的基数也非常庞大。但不是每一个商品、实体店都能做得红火。有很多实体店因为没有正确分析市场，进而关门倒闭。对已知数据的门面类型、商品种类、销售程度等利用Python进行数据分析，可以得到一个很合理的选择和决策。 A市客户有意加盟380开设连锁门店，我们将根据A市已有销售点的销售数据分析，给予该客户铺货支持和经营策略建议。通过对部门的运营情况、财务状况、物流管理等不同维度的分析，评估该部门健康状况和发展趋势，指导平台发现问题并进行优化。帮助客户更好的经营店铺，将收益在理想环境下提升到最大值。 2、学习目标 （1）学习如何运用Python数据分析、数据可视化等技术； （2）了解并运用 pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据； （3）为从事数据挖掘相关工作累积数据分析项目的方法、流程和经验； （4）熟悉企业的工作环境，在规定时间内完成项目需求、提升专业技术、锻炼团队协作能力与沟通能力； 3、理解数据 本次拟分析的数据有一个——供应链商品数据包含: 商品代号：Tape；Safety；Adhesive 销售月份：January——December 销售点类型：CBD店；社区店 销售额（万元） 4、思路分析 5、数据分析 5.1分析新开拓销售点的选址 任务描述 380设置两种店面类型，分别为CBD店和社区店。CBD店面向广，有更好的消费者流动性。社区店较稳定，消费者比较固定，回头客更多。如何去选择也是非常重要的一点。相同商品，只要分析消费者更倾向于CBD店还是社区店便能确定选择何种模式的销售点。 任务分析 通过加和，将CBD店的总收益和社区店的总收益做比较对比什么店销售额更高。通过CBD店和社区店单个商品的总销售额做对比，判断何种商品在不同的销售点卖得更好。 通过观察发现，两种店的商品销售额除开Safety8外，几乎相差不大。很明显，差距是商品Safety8拉开的。 小结： 很明显，客户选址为CBD店更为合理。因为在CBD店中，消费者更愿意购买Safety8。同时应多推销Safety8，并多进货Safety8。