电商数据可视化.pptx

电商数据可视化

CONTENTS数据收集与清洗销售趋势分析用户行为分析营销效果评估

01数据收集与清洗

数据收集与清洗数据采集获取电商平台销售数据。数据可视化数据处理后的可视化展示。

数据采集数据清洗:

清除无效数据，处理缺失数值及异常值。

数据整合:

将不同数据源整合为一体，准备进行可视化分析。

数据转换:

将数据转换为可视化所需的格式。

数据存储:

将清洗后的数据存储在数据库中。

数据可视化时间销售额访客数1月2000050002月250006000

02销售趋势分析

销售趋势分析销售额分析：

对销售额的变化趋势进行可视化分析。访客数据分析：

访客数量与销售额关系分析。

销售额分析月度增长:

销售额逐月增长，呈现稳步上升趋势。季度比较:

季度销售额对比，发现第三季度销售额最高。

访客数据分析访客转化率:

分析访客转化率与销售额的关联。

访客来源:

可视化访客来源分布，优化营销策略。

新老客户比例:

比较新老客户在销售额中的占比。

03用户行为分析

用户行为分析用户购买行为：

分析用户在电商平台的购买行为。

用户地域分布：

用户地域分布情况可视化。

用户购买行为热门商品:

可视化热门商品销量情况。购买时段:

用户购买行为在不同时间段的分布。购物车转化率:

分析购物车转化率及影响因素。

用户地域分布地域热度显示不同地区用户活跃度，指导区域推广策略。地域购买力分析各地区的购买力及偏好。

04营销效果评估

营销效果评估营销活动分析：

不同营销活动对销售额的影响。

用户反馈分析：

用户对营销活动的反馈可视化。

营销活动分析促销效果:

可视化促销活动对销售额的促进效果。

广告投放:

广告投放与销售额关联性分析。

营销渠道:

各营销渠道对比分析。

用户反馈分析满意度调查:

用户满意度调查结果展示。

建议反馈:

用户对产品及服务的建议展示。

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