KPMG数据分析：优化SprocketCentral营销策略

"KPMG数据分析.pdf - 数据分析项目，涉及Python编程，旨在通过分析SprocketCentral Pty Ltd公司的客户数据来优化营销策略。报告涵盖了数据质量分析和数据探索，包括客户年龄、性别、工作类别、财富阶层以及汽车拥有情况的分布。" KPMG在该项目中对SprocketCentral Pty Ltd的客户数据进行了深入分析，以帮助公司优化其营销策略。数据主要来源于四个数据集：客户人口统计、客户地址、2017年的交易数据和新客户个人信息。首先，进行了数据质量分析，发现不同表之间的客户ID不一致、空缺值、不一致的属性值和不统一的数据类型等问题。针对这些问题，提出了相应的缓解措施，如同步数据、填充缺失值、统一属性值和数据类型。 在数据探索阶段，重点分析了客户年龄分布。通过对老客户年龄的统计，将客户分为四个年龄区间，以便进行比较分析。结果显示，老客户的年龄主要集中在30至56岁之间。此外，报告还涉及了客户性别分布，工作类别分布，财富阶层的分布以及不同洲的汽车拥有情况，这些数据对于理解客户群体特征和制定更精准的营销策略至关重要。 性别分布的分析可以帮助识别男性和女性客户在消费行为上的差异，而工作类别分布则揭示了各职业群体的购买偏好。财富阶层的分布有助于确定高价值客户群，从而制定有针对性的高端产品推广。关于汽车拥有情况的分析可能反映了客户的经济状况和生活方式，这对于推广相关自行车配件或服务具有指导意义。 在数据探索的基础上，可以构建仪表板，将这些关键指标可视化，使得非技术团队也能快速理解和利用分析结果。通过Python等工具，可以创建交互式图表，实时展示数据动态，进一步支持决策制定。 这个数据分析项目展示了如何运用Python进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）以及数据可视化的全过程，以解决实际业务问题。通过对数据的深入挖掘，SprocketCentral Pty Ltd能够更好地理解其客户，从而调整营销策略，提高市场竞争力。