在如今知识大爆炸的年代,每天听到无数的概念,到处是知识传播、概念传播,随处可见马爸爸们的新零售、区块链、生态化反等等等,就是数据分析界也是概念多多,python/R/数据挖掘/人工智能如此这般,对于一般人的我们,表示听不懂,无影无踪地眼前飘过没留下什么。今天Excel催化剂致力于为普通人带来看得见摸得着,按照我们常识想知道的方式来给大家带来零售行业的经典分析之购物篮分析,不要怕,这不再是一个概念,而是可以在Excel上直观可视,低门槛高收益的任何一名普通的Excel用户都能玩得转的一键生成。 文章出处说明原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看。 视频演示背景知识
微软插件购物篮分析.png
功能介绍此次Excel催化剂的购物篮分析,对用户环境0要求,只要插件安装成功了即可使用,准备好一份数据源(尽可能地规范的数据源、首行是标题行,首列开始就是数据区,中间无断行断列的出现),简单配置一下 - 哪一列属于父项列(仅标记一列,统计订单连带率就是订单编号,统计用户连带率就是用户编号),
- 哪一列属于子项列(仅标记一列,一般指商品编码,可以颗粒度为款,不必细到SKU的级别,插件会自动分组汇总一次再进行购物篮分析,不必担心同一个款用户在一个订单上购买了多个色或码,会统计成有多种组合的情况),
- 哪些列需要求和汇总(可标记多列,一般指销售量、销售额、销售成本等,本次功能实现仅对其进行求和处理,暂时也没想到有其他的聚合汇总的需要或者说再细分实现程序复杂度又高出不少)。
操作步骤选定数据源(选择任一单元格即可),数据规范性要求见上文,数据可进行简单的自动筛选操作,过滤掉一些不必要分析的子项,例如一些赠品、饰品或其他不想参与购物篮分析统计的商品可在源表中作筛选过滤,无需删除操作,方便数据源可二次使用在其他分析需求上。如下图,我使用了一个随机数,把随机的部分行作了自动筛选来演示效果
2选定数据源.png
点击功能区的【购物篮分析】按钮,在打开的任务窗格面板中进行简单的配置操作,配置参数详细说明如下:
3购物篮分析参数配置.png
- 购物篮分析查询_现有智能表 此项生成的内容覆盖现有的智能表(上次生成过的数据结果表),方便对于查询条件的改变,需要生成的数据覆盖回原生成的数据结果表,因数据结果表可能有透视表对其进行引用,覆盖上次的结果表,透视表仅需刷新操作即可对新的数据进行引用。
- 购物篮分析查询_新建智能表 首次生成一份数据结果,程序会新建一个工作表,在此工作表中填充数据数据。
- 购物篮分析查询_新建工作薄 因Excel的写入数据的性能问题,若在原工作薄上生成数据结果,数据量大会比较慢,此时可选用此按钮,将数据结果导出至新的工作薄中(程序会提示保存的路径操作),此种方式速度很慢。或直接就想把数据生成在新的工作薄中也可使用此按钮操作。
数据前后对比
结果表-无隐藏数据
结果表-有隐藏数据.png
总结以上为简单的购物篮分析中,将数据源转化为经过组合后的结果表的效果,后续可使用简单的数据透视表操作即可快速统计出不同的商品组合下总共出现的销售单数和对应的此组合产生的各类指标数据如销售量、销售额等,可快速找到搭配销售效果显著的商品组合,无需复杂的统计学知识和各类复杂高深的统计工具,仅使用Excel即可完成整个的分析过程,流畅、轻便、所见即所得,希望大家喜欢。 以上是最好的在Excel上做购物篮分析的方法吗?留下小许悬念,小编有更震撼的更先进的的Excel模板工具,更智能更方便地进行分析,你相信吗?相信的话,就给予多多关注本人的公众号:【Excel催化剂】,进QQ群,并且多多地举手之劳,转发朋友圈一下,俗气点地求积赞一下,本人在感受到热烈回应时会逐步发放更先进震撼的购物篮分析工具给到您!
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