怎么用Python和Tableau给连锁超市做双十一运营数据分析

随着双十一的临近，各大连锁超市也在积极准备，为了更好的做好双十一的运营，在这篇文章中，笔者将介绍如何使用Python和Tableau对连锁超市的双十一运营数据进行分析。

数据收集

在进行数据分析之前，首先需要收集数据，可以从以下几个方面开始：

1. 历史购买数据：收集连锁超市过去一年内的双十一购买数据,包括销售额、订单量、商品种类等等。

2. 竞品分析：收集竞品的双十一运营数据，与自己的数据相对比来找出自身在双十一期间存在的问题。

3. 用户行为数据：收集用户行为数据，包括用户点击量、转换率、退货率以及用户评价等等，来分析用户喜欢的商品种类，购买渠道等等。

数据清洗

在数据收集完成后，需要对数据进行清洗，保证数据的准确性和完整性。

在这一步，数据清洗需要根据具体的数据情况进行，常见的数据清洗包括去重，缺失值填充，异常值处理等等。

数据分析

在数据清洗完成后，接下来就是进行数据分析了。

1. 运营数据分析

在运营数据分析中，需要对双十一期间的销售额，订单量，商品种类等进行分析，找出其中的规律和趋势。

可以采用Python中的pandas库来进行数据分析，使用可视化工具将分析结果进行呈现，以便更好的展现数据分析结果。

2. 用户行为分析

用户行为分析是非常重要的一部分，可以通过分析用户的点击量，转换率，退货率以及用户评价来判断用户对连锁超市商品的态度，找出用户喜好的商品种类等等。

可以使用Python中的matplotlib库来进行数据可视化，将结果进行实时监控。

3. 竞品分析

竞品分析可以发现竞争对手在双十一期间的运营情况，了解竞争对手的优势和劣势, 以此优化自身的运营策略。

数据可视化

在数据分析过程中，可视化是非常重要的，可以采用Tableau等可视化工具将分析结果进行呈现，以便决策者能够更好地了解业务情况。

在Tableau中的数据可视化非常简单，只需要将数据导入Tableau软件中，选择合适的可视化元素就能制作图表。

总结

通过Python和Tableau，可以对连锁超市的双十一运营数据进行分析，帮助连锁超市了解自身的运营情况，找出问题，以此来调整和优化运营策略，取得更好的业绩。