天猫订单深度分析：揭示销售背后的5W2H

"该资源是关于天猫订单的综合数据分析案例，由专注于爬虫、数据分析和产品策划的专家HeoiJin分享。项目采用Python3.7作为编程语言，使用Pycharm作为集成开发环境，涉及的关键库包括pandas、matplotlib、pyecharts和seaborn。此外，分析过程中还使用了Chrome浏览器的83.0.4103.39版本驱动和Edge浏览器的83.0.478.37版本。分析框架基于5W2H，核心目标是通过销售额来理解订单数据。 数据集包含一个名为'report.csv'的文件，拥有7个字段，总计28010条数据，记录了2020年2月至3月期间的订单信息。字段包括订单编号、总金额、实际支付金额、收货地址、订单创建时间和付款时间、退款金额等。实际支付金额在已付款和未付款的情况下有所不同，收货地址覆盖了中国31个省市。 在这个案例中，销售量被设定为主要的结果指标，而整个分析过程将围绕这个指标展开。电商平台的经典公式——销售额=UV*转化率*客单价被用来指导分析。其中，UV（独立访客数）可以用订单创建数量代替，转化率涉及订单创建到全额成交的过程，客单价代表平均每个订单的售价，可以通过不同产品的销量来体现。分析的时间维度包括周/日级别的订单创建和付款时间，地域维度涵盖各省市，产品维度则假设每个总金额代表一个独特的产品。 在数据清洗阶段，通过Python的info()函数检查数据完整性，发现除订单付款时间存在缺失值外，其他字段都无缺失。" 在接下来的内容中，作者可能会介绍如何处理缺失值，如何通过时间序列分析订单趋势，如何根据地域分布分析销售差异，以及如何利用可视化工具如matplotlib和pyecharts来呈现数据。此外，他们可能还会探讨如何通过数据挖掘和建模方法来估计转化率和客单价，以及如何根据这些指标优化业务策略。整个案例旨在提供一个实际的电商数据分析流程，帮助读者理解和应用数据分析技术解决实际问题。