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bilibili电商平台订单报表分析（上）——数据准备

2023/9/20 17:11:51

bilibili电商平台订单报表分析（上）——数据准备

1. 实验背景

Bilibili作为一个中国主要的弹幕视频服务网站，越来越受到年轻用户的青睐。B站的用户数量和活动度不断增长，是许多市场营销和数据分析专业人士的研究对象之一。对于数据分析师而言，探索和分析B站会员购订单数据将有助于我们深入研究B站用户的消费行为和偏好，为未来市场规划提供有力的支持。今天，通过对B站项目进行数据分析，可以帮助我们了解电商行业的常用数据分析思路。

2. 课程环境

Python、Excel

3. 课程目标

B站会员购订单数据具有多种指标和维度，这些数据的分析可以从宏观层面和细微层面同时展开。

（1）在宏观分类中，通过订单类型分析以及对取消订单进行针对性分析，了解是否存在恶意的订单占货情况，并根据订单分类进行数据筛选以满足后续分析要求。

（2）在了解B站会员购订单的基本宏观趋势的同时，进一步分析其微观特征，可以从另一个角度更深入地揭示其消费者的偏好和趋势。

①从时间层面分析，了解订单的高峰和低估时间，以及订单在不同时间的价格分布；

②从商品层面分析，分析不同商品客单价和销量的差异，各类商品在不同时间段的销量分布情况，以及不同地区商品价格和客单价的差异，并对其中的异常值进行深入分析；

③通过商品和时间的双维度分析，了解目标用户群体的特征；

④针对地区进行品牌渗透度分析，了解不同地区订单数和客单价的差异。

4. 实验步骤

2.1数据介绍

1、bilibili2月9日订单.xlsx

·商品基础信息数据：商品编号、商品名称

·订单信息：商品价格（用户消费的金额，并不是商品的单价）、票号、座位、联系地址、渠道、下单时间、支付时间、支付单号

·店铺信息：店铺名称、店铺id

2、全国各地人口数.xlsx

记录了全国各省的人口数

2.2数据读取与清洗

这里使用python读取数据，并对异常数据进行清洗，然后对清洗后的商品价格数据进行描述性分析，来初步了解商品价格的整体情况。

#导入需要的包

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

import os

1.单表格数据读取

#读取2月9日的订单数据，sheet_name是excel工作表的名字

data=pd.read_excel('bilibili2月9日订单.xlsx',sheet_name="order")

data.head()

#一、数据清洗，这里我们将联系地址中的空值去除，并分析商品价格的情况

#新建空白字典，用户储存清洗后的数据

data_cleaned={'price':[], 'sku':[], 'address':[]}

#获取数据表的行数

length= len(data)

#提出联系地址为空的数据，并将符合条件的结果存入到data_cleaned中

for i in range(a):

if data.loc[i,'联系地址'] != '--':

data_cleaned['price'].append(data.loc[i,'商品价格'])

data_cleaned['address'].append(data.loc[i,'联系地址'])

data_cleaned['sku'].append(data.loc[i,'商品编号'])

df=pd.DataFrame(data_cleaned)

df

通过查看数据的前五行，我们可以看到票号、座位、售后状态都是空值，所以这三列可以删除掉，而联系地址列中也包含空值，所以这一列数据需要处理。这里需要说明一下，只要是成功付款的用户，联系地址都不可能为空。

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