进行excel销售数据分析的详细步骤——九数云

一、明确问题+理解数据

进行excel销售数据分析的最终目标是增加销售额，我们运用多维度拆解分析方法，将销售额拆解成：销售额 = 用户数 × 转化率 × 客单价。由于提供的数据集中只有销量相关信息，所以我们只集中于销量的分析。

要想提升销量，可以从用户和产品两方面入手。上一节我们对表1表2的数据进行了一个简单的分析：从表1的商品分类信息和购买信息我们可以得出不同种类商品的销售情况，对购买时间进行对比分析可以得出不同时期商品的销售情况；从表2的出生日期我们可以得出不同年龄段用户的购买倾向和本店的主要受众是哪个年龄段，从性别信息可以得出不同性别用户的销量和数量对比。总结出如下问题：

1.在商品一级分类中哪一类商品销量最高，在销量最高一级分类中哪一个细分二级分类商品销量最高？

2.时间维度：年/季度/月销量对比

3.根据性别分类，男宝宝和女宝宝用户数量占比

4.根据性别分类，男宝宝和女宝宝商品销量分别是多少

5.根据年龄分类，统计哪个年龄段的宝宝是主要用户群体

6.根据年龄分类，统计每个年龄段用户的商品偏好

二、数据清洗

进行excel销售数据分析时，数据清洗包括对数据进行去重、处理缺失值、转换格式等操作，也叫数据预处理，为后续的数据分析做好准备。

（1）列名重命名

将原数据集英文名改为中文，方便分析。另对数据集中的性别筛选后发现有选项0,1,2，其中1代表男，0代表女，那么2归类为未知。用IF函数转换：=IF(C2=0,"女",IF(C2=1,"男","未知"))

（2）删除重复值

选中列——数据——删除重复值

（3）缺失值处理

选中列——开始——查找和选择——定位条件——空值

（4）一致化处理

对数据列里没有统一格式的值进行处理。比如原始数据集中两个表的购买时间和出生日期列均为数值型，我们需要转换为日期型。

选中列——数据——分列——下一步——下一步——日期，选YMD，完成。

（5）数据排序

对指定列排序，可以帮助我们分析一些信息。

（6）异常值处理

excel销售数据分析中，进行异常值的处理时，可以通过筛选功能查看每列数据的类别，以此判断是否有异常值。

三、数据分析

得到清洗好的数据后，我们可以针对第一步明确的六个问题，正式开始excel销售数据分析。主要涉及以下知识点：

（1）使用数据透视表汇总

（2）使用vlookup函数进行多表关联、分组

（3）将日期转换成年龄：用购买时间减去出生日期

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