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  • 门店数据分析系统

    2019-09-04 19:29:29
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    Python连锁门店的数据分析

    1、导入的excel数据导入的excel数据
    2、代码

    #连锁门店的数据分析
    
    #导入数据源
    import pandas as pd
    from datetime import datetime
    data = pd.read_csv(r"C:/Users/Showing/Desktop/shop.csv", parse_dates=["成交时间"],encoding="gbk",engine="python")
    
    # 1、哪些类别的商品比较畅销,订单表中对类别ID进行分组,对分组后的销量进行求和,利用数组分组
    data.groupby("类别ID")["销量"].sum().reset_index()
    
    #销量最好的前10个类别
    data.groupby("类别ID")["销量"].sum().reset_index().sort_values(by="销量",ascending=False).head(10)
    
    # 2、统计哪些商品比较畅销,用数据透视表计算比较畅销的前10商品,利用数据透视表
    pd.pivot_table(data, index="商品ID", values="销量",
                  aggfunc="sum").reset_index().sort_values(by="销量",ascending=False).head(10)
    
    # 3、不同门店的销售占比,需新增一个销售额字段,按照门店编号进行分组,对分组后的营业额求和运算,最后计算不同门店的销售额占比
    data["销售额"] = data["销量"]*data["单价"]
    data.groupby("门店编号")["销售额"].sum()
    
    data.groupby("门店编号")["销售额"].sum()/data["销售额"].sum()
    
    #绘制不同门店销售额占比的饼图
    #导入matplotlib库中的pyplot,并起名为plot
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.subplot(1,2,1)
    (data.groupby("门店编号")["销售额"].sum()/data["销售额"].sum()).plot.pie(autopct='%.0f%%')
    
    # 4、哪些时间段是客流量高峰,取出小时数,用订单ID去重计算代表客流量
    #利用自定义时间格式函数strftime 提取小时数
    data["小时"] = data["成交时间"].map(lambda x:int(x.strftime("%H")))
    #对小时和订单去重
    traffic = data[["小时","订单ID"]].drop_duplicates()
    #每小时的客流量
    traffic.groupby("小时")["订单ID"].count()
    #绘制每小时客流量折线图
    plt.subplot(1,2,2)
    traffic.groupby("小时")["订单ID"].count().plot()
    
    #将图表保存到本地
    plt.savefig("C:/Users/Showing/Desktop/pie_plot.jpg")
    

    3、结果图
    在这里插入图片描述

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  • 门店经营指标数据分析.doc
  • 随着技术的进步,智能手机、平板电脑逐渐占据人们的日常生活大部分时间,我们...服装店运营管理缺的不是数据,缺的是有一个好的服装门店管理软件来分析经营数据。要从服装门店的经营管理中抓取有效的数据,这就要求...

    随着技术的进步,智能手机、平板电脑逐渐占据人们的日常生活大部分时间,我们在移动互联网上的留下踪迹形成了一张巨大的数据网。

    一个企业做决定之前首先要做的事情就是收集数据,俗话说“用数据说话,按流程办事”,那么管理者要做出适合本企业的正确的决策,就要分析企业的所有经营管理的数据。服装店运营管理缺的不是数据,缺的是有一个好的服装门店管理软件来分析经营数据。要从服装门店的经营管理中抓取有效的数据,这就要求管理者善于分析和观察。服装店管理者要从哪些方面的数据进行分析呢?服装管理软件将给服装行业的管理者指明方向。

    服装店管理,让数据来说话

    俗话说:事实胜于雄辩,数据说明一切。数据是科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值,而不是阿拉伯数字的集合体,在管理学上,数据研究不可或缺。服装店的管理者每天都在与数据打交道,进销存管理软件能收集分析所有销售数据,商品的进销存各环节的数据就好比一根链条,环环相扣,从店长到中高层管理者都应该清楚地认识到这根链条的意义。

    1、经营数据分析

    零售本身就是一个和数字打交道的行业。做零售,要管理成千上万的商品,每个商品都会产生大量的数据,服装门店管理软件收集分析数据,为管理者提供决策依据,对这些数据的分析,是对资源的再开发,对经营决策意义重大。

    门店运营分析主要是针对商品、顾客、店员的数据进行分析,发现其中的异常数据,并提出合理的整改建议,这是门管部人员定期要进行的工作。

    门管部还应定期举行经营分析会,与相关店长研究和讨论,得出合理的整改建议,从而指导店长改进管理,在店长的改进过程中,门管部管理人员还需要借助数据来分析和研究门店改进的进度和成果,及时发现调整过程中的问题,并给予指导。

    2、促销数据分析

    促销是快速提高门店销售额的常见手段之一。在进行促销活动计划时,首先需要确定促销顾客群,选择促销方案、促销商品、促销话术等,用服装门店管理软件设置门店打折促销活动,并对店员进行促销培训。

    在促销过程中,门管部需要监控促销活动的进程及销售表现,并对表现出的数据异常及时响应和反馈。促销结束后,门管部对促销进行分析总结,通过数据研究促销品促销效果、促销过程中尚存的问题,为下一次促销做好准备。

    3、商品数据分析

    商品是企业的核心,是企业赖以生存的基础。商品分类、商品线规划、商品销售贡献分析、引进与汰换、重点品种管理等是商品部的核心职责。

    在进行商品线规划时,商品部应从商品的品牌、毛利贡献、功能功效、价格带等角度,依据品种数占比、销售额占比等方面,与行业内标准样板数据参考对比,来规划商品线,从而成为引进和汰换商品、制定相应促销计划的依据。

    商品部还需要定期通过服装管理软件来分析商品的销售表现,如大中小类、不同单品商品的销售额、毛利贡献、客流量、客单价、销售数量及同比、环比等方面,从而发现和掌握品类、单品的销售趋势和变化规律。

    例如某连锁商品部在梳理商品结构时,发现商品会员价折率设置标准较为模糊,存在较多亏本销售状况,为有效增加商品利润空间,提升平均毛利率,经研究决定果断申请取消微利和亏本商品的会员价。这个动作的进行,确实令客流有了少许的下滑,但屏蔽掉了很多“职业买家”,企业的毛利额显示平稳,这说明盈利能力没有受到任何影响,该企业就是通过这样的数据分析,发现了一些促销浪费的商品,为企业节省了资金,减少消耗。

    “让数据来说话”是可行的,因为经过多年的积累,已沉淀了很多的经营数据值得我们去挖掘,这个过程,正是我们构建精细化运营模式的基础,只要我们有“让数据来说话”的思想,只要您对数字真正感兴趣了,同时让服装门店管理软件来协助您,就会有数字化的运营回报。

    数据本身的真实性和与周围事情的关联性是非常重要的,因为数据和数据分析很多时候只是一个结果和一个提示,而要解决问题,还需要一个又一个改进提高的过程。当我们学会用数据来检视和指引我们行为的时候,我们获得的结果会更精准,我们的行动也会更有效率。

    综上所述,服装门店商品的销售是庞大数据收集的过程,零售行业是一个时时刻刻与数据打交道的行业,服装门店的数据管理离不开服装管理软件。其实,数据本身并没有价值,通过对数据进行挖掘、提取与分析,得出一些结论用于指导决策,才是数据分析的价值所在。

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    继前两期分别爬取了海珠某区域和海珠区美食餐厅数据进行分析,应读者要求,本期更进一步,获取了全广州60000+个餐饮门店数据进行分析。不少读者对全广州的各种餐厅数据非常感兴趣。好了,马上安排。

    一、广州11区餐厅门店数量和人均消费

    天河、白云的人口商业都是全广州最繁华的,门店数量果然也是遥遥领先,天河作为商业中心,人均消费也是最高的。但总体来看,人均消费差别不大,价格上都比较适中。

    二、不同餐厅门店数量和人均消费

    我们选取了其中五个数量最多的分类:中餐厅、外国餐厅、快餐厅、咖啡厅、茶艺馆|冷饮店|蛋糕店|甜品店|休闲餐厅。各种餐厅门店数量和人均消费:

    注:这里的快餐厅是指连锁品牌:如麦当劳肯德基、品牌茶餐厅和连锁快餐大家乐等,外卖门店并不在此次的统计中,所以可能会有所遗漏

    由此可见还是中餐厅是主流。分析餐厅门店很重要的指标是地理位置,所以对比了一下中餐和外国餐厅门店的地理分布图,(红:中餐厅,绿:外国餐厅)。外国餐厅数量较少,但是主要分布在天河珠江新城CBD和海珠越秀等商业区。

    单纯以区和餐饮门店类型做维度,很难直观查看到区和餐厅类型的关系,所以把这两个维度结合起来,做了一个矩形树图,让我们来看看不同区不同餐厅类型的数量分布:

    矩形树图在数据分析中实现层次结构可视化的图表结构。柱形图不适合表达过多类目(比如上百)的数据,那应该怎么办?矩形树图出现了。它直观地以面积表示数值,以颜色表示类目,初次接触时都感觉到非常惊艳。Python pyecharts制作比较复杂,需要将数据放在特定格式的json格式,如果使用Tableau等可视化工具则使用拖拽方式即可。

    #做一个所有分类的树形图
    final_list = []
    cate_list = data_unique.groupby(by='adname').count()
    #第一层
    for i in range(len(cate_list)):
        cateName = cate_list.index[i] #区名   
        #第二层
        sub_list = data_unique[data_unique.adname==cateName].groupby(by='newType').count()
        two_list = []
        for j in range(len(sub_list)):
            temp_dict = {'value':sub_list.iloc[j]['name'], 'name':sub_list.index[j]}
            two_list.append(temp_dict)        
        temp_dict = {'value':category_rank.iloc[i]['name'], 'name':category_rank.index[i], 'children':two_list}
        print(temp_dict)
        final_list.append(temp_dict)

    天河果然是上班族的天地,快餐厅的门店数量是最多的。

    海珠区的美食大排档是出了名的,所以特色地方风味餐厅数量是最多的,其次是快餐厅和冷饮店,果然是逛街吃饭的好去处。

    好了,关于不同类型门店数量的分析就到这里,想更进一步了解,只需要下载html自己查看即可,无需编程开发。

    三、细分类型门店数量和人均消费

    前面做的餐厅分类是以中西餐大类作为分析对象,其实很多人关注的是更加细分领域,比如火锅店、川菜店、日本料理或者韩国料理等等,让我们来看看什么样的餐厅最贵吧:

    法国餐厅人均293元一枝独秀,看来法国菜一顿饭吃3个小时是有原因的。其他类型的都没有超过人均100元的,其中的烧烤店是应做烧烤店的朋友要求,专门做一次烧烤店的分析,所以选取了店面包含“烧烤”的门店进行统计,数量上仅有839家,肯定有所遗漏,人均消费上,62元表示还能接受。当然也可以做其店面周边的门店类型数量和人均消费,下一期我们再做其他类型的分析。

     

    如果你想知道其他城市的数据或者其他类型门店的数据,请留言告诉我,下一期说不定就是你想知道的内容。

     

    如果对代码和矩形树图的html文件感兴趣,可以在公众号后台回复:餐厅 即可。

     

    数据来源:高德地图API

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空空如也

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如何分析门店数据