商品销售数据分析项目

1. 项目背景

近年来，随着电商行业的飞速发展，消费者在购买商品时拥有了更多的对比与选择空间，导致市场竞争日益激烈。传统的决策模式已无法适应当前的市场环境。

为了提升店铺在市场中的竞争力，本项目利用 Python 对店铺销售过程中产生的大量历史数据进行深度清洗与分析。通过数据可视化的方式，揭示销售趋势与商品结构表现，从而为店铺的运营策略优化、库存管理及营销活动调整提供客观、科学的依据。

2. 数据概览

本项目使用的数据源为 Excel 文件 商品销售数据.xlsx，主要包含以下两张工作表：

• 销售数据表：记录了每一笔订单的详细信息，核心字段包括：
  • 订单日期
  • 商品编号
  • 订单数量
• 信息表：记录了商品的基础属性，核心字段包括：
  • 商品编号
  • 商品销售价
  • 商品大类

3. 分析方法

本项目使用 Python 作为主要分析工具，结合 Pandas 进行数据处理与 Matplotlib 进行数据可视化。

3.1 核心步骤

1. 数据读取：使用 pd.read_excel 分别读取销售表与信息表。
2. 数据清洗与合并：
   • 利用 pd.merge 将销售表与信息表通过“商品编号”进行关联（Left Join），获取商品的单价与类别信息。
   • 特征工程：计算每笔订单的 销售金额 (订单数量 × 商品销售价)。
   • 时间序列处理：将日期字段转换为 datetime 格式，并提取“月份”用于后续的分组统计。
3. 数据聚合：
   • 总体趋势分析：按“月份”分组求和，计算每月的总销售额。
   • 品类结构分析：按“月份”和“商品大类”双重分组，透视不同类别的销售表现。
4. 数据可视化：
   • 折线图：展示每月销售金额的波动趋势，标注具体数值，并优化了 Y 轴刻度范围以突出变化。
   • 柱状图：对比不同商品大类在各月份的销售贡献，直观展示各类目的市场表现。

4. 分析结论

基于生成的图表（2022年1月-12月数据），我们可以得出以下结论：

4.1 总体销售趋势分析

根据《商品每月销售金额变化趋势》折线图显示：

• 整体增长态势：2022年店铺销售额整体呈上升趋势。从年初（1月）的最低点 344,878元，波动增长至年底。
• 峰值与旺季：
  • 7月达到全年的最高峰 (490,090元)，显示夏季是该店铺的核心旺季。
  • 5月 (46.3万) 和 10-11月 (约48.5万) 出现了明显的次高峰，这可能与“五一”促销及下半年的“国庆/双11”大促活动有关。
• 波动预警：在5月和7月的高峰之后（即6月和8-9月），销售额均出现了显著回落。这表明大促后的“消费疲软期”明显，店铺需要制定策略来平滑这些低谷期的业绩。

4.2 商品结构与品类表现

根据《不同商品大类的月度销售额对比》柱状图显示：

• 运动上装：在所有月份中均占据绝对主导地位，其单月销售额通常在 20万-30万之间，且在7月和10-11月的旺季增长最为迅猛。这是店铺的生命线。
• 运动下装：表现稳定，月均销售额维持在 10万-13万左右，波动较小。
• 运动配饰：销售额最低，每月仅贡献约 3万-5万元。
• 经营建议：
  • 库存重点：鉴于“运动上装”的高波动性和高贡献度，需在6月和9月提前为7月和10月的旺季备足库存，防止缺货。
  • 连带销售策略：“运动配饰”销量低迷，建议在销售“运动上装”时，通过“满减凑单”或“搭配套餐”的形式捆绑销售配饰，以提升客单价。

5. 面对技术发展的思考

在完成这个项目的过程中，我深刻体会到技术工具极大地降低了数据处理的门槛。曾经需要人工耗时数天的统计工作，现在几行代码即可完成。

面对 AI 和自动化技术的爆发，我认为：

1. 从“执行者”转变为“决策者”： 代码和工具只是手段，而非目的。作为分析者，我的核心价值不在于背诵 API 或编写基础代码，而在于定义问题和解读结果。我需要更深入地理解业务逻辑，知道“为什么要分析这个数据”比“怎么写出代码”更重要。

2. 拥抱人机协作： 我不将 AI 视为竞争对手，而是将其视为超级助手。在本项目中，我可以利用 AI 快速生成绘图模板或排查 Bug，从而将精力节省下来去思考数据背后的商业逻辑。

3. 持续学习与跨界融合： 单纯的技术壁垒正在变低。未来的竞争力将属于“T型人才”——既掌握数据分析技能，又懂行业领域知识。