中国统计网用数据分析“榨干”数据！

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最近常常有小伙伴问我，大概是如下几个问题：我手里没有多少数据可以供分析，怎么办？我手上有一些数据，但是不知道该如何分析，怎么办？我有一些数据，也知道该做哪些分析，但是不会高大上的工具，怎么办？对于小编来说，上面的问题都是伪命题，很多时候，我们做数据时手里掌握的数据总比我需要的多，深入了解业务后，方法总比问题多；方法有了，工具的使用总比想象的简单多~1
背景
话说，某年某月，某外地零食O2O品牌，想要开拓上海市场，本着“稳扎稳打，步步为营”的“精益创业”方针，该品牌准备先在上海几个有代表性的区域进行试运营。选了3个区域—杨浦区、长宁区和徐汇区，在这3个区人流较大、办公楼密集的区域重点设立了三个实体营业网点，分别位于五角场地铁站、淞虹路地铁站和漕河泾地铁站附近，并以这3个地铁站作为辐射推广点，上下班高峰期在地铁口附近进行DM推广，上班期间则在附近办公楼进行扫楼推广。试运营始于七月下旬，到八月下旬正好运行一个月后，是为第一阶段。此时，需要对这段时间的运营数据进行分析，修整并总结经验，着重在以下几个方面进行探讨和研究：

整体的运营情况，包括总订单情况，订单的时段分布情况
用户的消费行为分析，主要是下单时间分布和购买力情况分析
总体和各个区域的用户价值分析，用以指导和优化接下来的运营工作
对比一下这3个地方地推的效果及用户下单情况

由于前期技术人员太少且负责的项目过多，后台系统过于简陋，后台收集到的原始数据只有下面这些：

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原始数据表格上表是这段时间内，用户下单的信息。注意，同一个User Id可能不止一次下单，可能在不同日期、不同时间段形成多次不同金额的消费，了解这一点对于接下来的用户价值分析至关重要。好了，各位看官，上面那张表将是小编接下来炒菜用的“食材”（来源于真实案例，数据会做一定处理，仅作展示数据分析方法之用），没有其他佐料哦（大部分时间使用excel来处理数据）这些数据看起来平淡无奇，但如果开动脑筋深挖的话，就大有玄机哦。好了，我们的数据分析之旅即将开始咯！2
订单时间分布情况
在进行深入分析前，先将原始数据进行初步处理—主要是时间维度的处理。分别调用hour和weekday函数将小时“时点”和“周几”的信息发掘出来，至于“时段”的得来，之前很多小伙伴有问过这是怎样“设计”出来，百度上也搜不出来呐，那当然，这可是我自创的哦~现在小编贴出一张详情图：

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经处理得到若干时间维度数据的表格

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“时段”的操作方法如此这般，即可得到以下关于下单时间分布的信息：

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试运营期间订单量时段分布情况那么，在这张下单时间段分布的图中，又能看出什么苗头呢？其实，很明显的，下单时间只有一个“波峰“—集中在9时~13时，这段时间的小白领除了吃午饭时间是正当的下单行为，其余时间是在”开小差“~ 再分析一下试运营期间总体的订单销售情况，将“日期”信息和“星期”信息同时显示在横坐标轴上，更容易发现时间上的下单规律，做成折线图，可以看到如下的结果。