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医疗电商销售数据分析题目数据集!!!

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简介:
本数据集专注于医疗电商平台中的销售情况分析,包含药品、医疗器械等产品的销售记录及用户行为数据,旨在为研究者提供深入挖掘和分析医疗电商市场趋势的数据支持。 现有数据集以CSV格式呈现,包含以下属性:date_time、id、shop_name、title、sku_name、price、sold、discount、brand 和 parameter。 - date_time 表示月份(例如:2020年11月)。 - id 是商品的唯一标识符。 - shop_name 列出店铺名称。 - title 为商品标题。 - sku_name 包含SKU标题信息。 - price 显示商品单价,即定价或原价。 - sold 记录商品销量数据。 - discount 表示折扣情况(若无折扣则为空)。 - brand 标明产品品牌归属。 - parameter 列出有关生产厂商及其它商品属性的信息。 分析要求如下: 1. 对店铺进行评估:统计一共有多少家不同的店铺,以及各店销售额所占比例。确定销售贡献最大的一家,并对该店的经营状况做进一步解析。 2. 针对药品类目展开研究:统计总共有多少种不同类型的药品,它们各自的销售额占比是多少?找出其中销售额最高的10种产品,并制作这10个品种在每个月份内的销量趋势图表。 3. 对于所有品牌的药品进行分析:先确定一共有多少品牌存在,然后计算各品牌所占的销售份额。挑选出排名前十的品牌并探讨其表现优异的原因。

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客服
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    本数据集专注于医疗电商平台中的销售情况分析,包含药品、医疗器械等产品的销售记录及用户行为数据,旨在为研究者提供深入挖掘和分析医疗电商市场趋势的数据支持。 现有数据集以CSV格式呈现,包含以下属性:date_time、id、shop_name、title、sku_name、price、sold、discount、brand 和 parameter。 - date_time 表示月份(例如:2020年11月)。 - id 是商品的唯一标识符。 - shop_name 列出店铺名称。 - title 为商品标题。 - sku_name 包含SKU标题信息。 - price 显示商品单价,即定价或原价。 - sold 记录商品销量数据。 - discount 表示折扣情况(若无折扣则为空)。 - brand 标明产品品牌归属。 - parameter 列出有关生产厂商及其它商品属性的信息。 分析要求如下: 1. 对店铺进行评估:统计一共有多少家不同的店铺,以及各店销售额所占比例。确定销售贡献最大的一家,并对该店的经营状况做进一步解析。 2. 针对药品类目展开研究:统计总共有多少种不同类型的药品,它们各自的销售额占比是多少?找出其中销售额最高的10种产品,并制作这10个品种在每个月份内的销量趋势图表。 3. 对于所有品牌的药品进行分析:先确定一共有多少品牌存在,然后计算各品牌所占的销售份额。挑选出排名前十的品牌并探讨其表现优异的原因。
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    本项目聚焦医药电商领域,通过深入分析销售数据,旨在挖掘消费者行为模式及市场趋势,为优化库存管理和制定精准营销策略提供依据。 本段落题目来源于2022年数据分析大赛的A题,文章详细介绍了对医药电商店铺、药品以及品牌的数据分析过程。 1. 文章首先进行了数据预处理工作,包括清洗、整理和转换等步骤,以确保数据的质量与准确性。 2. 使用可视化工具呈现了经过处理后的数据,帮助更好地理解各个变量之间的关系及趋势。 3. 探讨并分析了店铺销售、药品销量以及品牌选择等方面的原因,并研究了不同因素对店铺业绩的影响。 4. 基于历史数据分析建立了时间序列模型来预测未来的销售情况。这一方法能够为商家提供更加精准的决策支持,从而提高其市场表现。 5. 最终通过综合考察医药电商中的各项要素(包括但不限于上述内容),文章提出了有助于优化运营策略、增强竞争力的具体建议和见解。 希望读者能从本段落获得有价值的洞察,并将其应用于实际业务中以促进业绩增长。
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    本项目基于阿里巴巴天池平台的母婴用品电商销售数据进行深入分析,旨在挖掘消费者行为模式和市场趋势,为商家提供优化产品策略的数据支持。 1. 项目数据集介绍 2. 提出问题及分析思路 3. 数据初步分析与清洗 4. 时间维度分析 5. 商品品类维度分析 6. 用户画像分析 7. 结论与建议
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    商品销售数据分析系统是一款专为企业设计的数据分析工具,通过收集和分析销售数据,帮助企业深入了解市场趋势、优化库存管理及提高销售额。 编写商品销售统计程序,需要包含以下功能:首先输入商品的信息包括名称、计量单位(重量或件数)以及单价,并允许用户进行修改和删除操作;其次实现销售统计功能,显示所有已存储的商品信息供选择购买,根据用户的输入计算总价并支持一次性购买多种商品。运行时由用户决定进入哪一部分功能,并可在程序执行过程中自由切换两部分之间。 在第二部分中,首先会列出全部商品的名称及其代码(当数量较多时需分屏展示),接着要求用户提供所选商品的代码以及相应的重量或件数信息;完成购买项目的输入后,使用特定编码如-1表示购物结束。此时程序将自动计算并显示本次购物所需的总金额。
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  • SQL视角下的面试
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    本书籍或文档深入剖析了从SQL角度分析和解答电商销售数据相关面试问题的方法与技巧,旨在帮助读者掌握高效的数据处理能力。 本段落基于微信群里的一个问题进行探讨,并感谢分享的朋友。 ### 题目描述 假设某电商销售数据包括以下几张表: - **Brand(品牌表)** - `bid` - `name` - **Category(品类表)** - `cid` - `name` - **Monthlysales(月度销量统计表)** - `month`:日期类型,存储每个月的第一天 - `bid`:对应 Brand 表中的 bid 字段 - `cid`: 对应 Category 表中的 cid 字段 - `platform` - `sales` 其中: - month 是 date 类型的字段,表示的是每个月的第一天; - bid 和 cid 分别与品牌表和品类表进行关联。
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    本数据集专注于超市门店销售情况分析,涵盖商品交易记录、库存信息及顾客购买行为等关键维度,旨在为零售业运营策略优化提供有力支持。 在数据集中,根据超市公司不同门店的门店ID来获取其相关信息。Store ID代表门店的唯一标识;Store_Area表示商店的实际面积;Items_Available指的是售卖的商品数量;DailyCustomerCount是每月平均访问该店的客户数;Store_Sales则是以美元为单位的销售额。
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