电商数据分析

●业务场景：以UCI公开电商真实数据集（54万行交易流水）为样本，独立完成渠道销售分析全流程，定位渠道结构与客户价值优化方向；

●数据清洗：用pandas处理54万行原始数据，完成去重、缺失值、取消订单、退货冲销等脏数据清洗，有效数据39万行；

●多表分析：构建"代理商-订单-产品"三表模型入SQLite，用SQL多表关联完成渠道绩效、品类结构、月度趋势等核心查询；

●客户分层：基于RFM模型完成4,294名客户8层分群（中位数分界、剔除前1%极值），输出分层运营策略建议；

●可视化：用Power BI思路搭建渠道绩效透视表与ECharts动态看板（月度趋势/渠道结构/品类占比/客户分层），输出完整HTML分析报告；

●分析结论：全量GMV 888.7万元、客均消费2,048.6元；识别本土市场占比过高风险、Q4旺季备货节奏与TOP商品贡献，形成可落地的渠道资源配置建议。

广告/营销渠道投放效果分析

●业务场景：基于快消品牌营销投放业务场景自建全年数据集（3660行日投放×3渠道体系10渠道：线上电商/线下代理商/KA客户），将广告消耗-曝光-点击-成交漏斗数据整合入SQLite三表；

●SQL指标：多表关联计算各渠道GMV、转化率CVR、CTR、CPM、客单价与ROI，输出渠道效率排名；

●趋势分析：用pandas完成月度大盘趋势、体系结构透视与上/下半年ROI对比，定位信息流渠道效率衰减问题（ROI下降0.76）；

●看板输出：Excel渠道对比看板（GMV柱图+ROI折线、月度双轴趋势、体系结构、效率衰减预警4个Sheet）；

●落地建议：全年GMV 5.37亿、投放消耗7,219万、整体ROI 7.44；输出「KA保利润、直播稳增长、衰减渠道压预算20%、大促蓄水收割」的预算重分配方案，形成完整渠道效果分析报告；