Jumia是非洲主要的电子商务平台之一,它以来自电子产品、美容产品和更多类别的多种产品管理上百万个交易。
因此,跟踪关键渗透指标对于供应链运作和利润优化至关重要。
我的目标是将散乱的数据转换成一个接口,帮助解密生成,识别趋势并监测产品.
数据集描述 Data Cleanning and preference process Raw data 大多含有可能干扰或给错输出的不一致和出错.
一个原始数据集的例子 在上述例子中,我们可以看到我们为取得有效产出而需要清理的不一致和缺失的数据。
第一步是将价格格式从文字格式改为货币格式,并取代以前的格式,因为优异意愿,以便计算下面的折扣格 上面的图像是发现旧价格与新价格相差而获得的折扣价格.
下面的图像是将价格分为高,低或中等的公式的例子.
我用过这些功能 逻辑组合的另一个例子是我们 使用IF时的区别( AND 函数是, 在IF 中必须满足所有条件( 或, 只满足一个条件) 。
在下面的图像中,我使用逻辑组合 这些都是折扣类别。
在下面的图像中,我还使用了IF和函数在收视率类别中.
删除重复后,删除数字栏中不一致的数据等文本。
下面是被清理过的Jumia数据集的图像.
干净数据集实例描述分析 为了计算产品的平均时价,我使用了平均公式并突出显示单元格 eg。
产品的平均旧价是通过同一公式获得的,但现在在旧价栏上 为计算产品数量,我们将使用 COUNTA(A2:A113) 为了计算平均产品评级,我们将使用=AVERAGE( 我们使用计数函数来计算审查的总数.
我们将使用这些公式和公式分别计算出最便宜的产品和最昂贵的产品。
我的一些枢轴表格和图表包括: Slicers是用于过滤用于显示正在应用的过滤器的数据的交互式按钮.
上面有我将使用的切片机的例子。
电磁板分析 我的仪表板有以下KPI(KPI翻译并评价数据以更好理解) 本案例研究探讨了评级、审查、价格和大额折扣如何不能保证大宗销售,对Jumia这样的平台来说,产品质量和客户价值的一致性更为重要.