一、案例背景
现在，喵喵集团的销售负责人也提出了需求。喵喵集团目前主打三个爆款商品，分别为“猫爪奶茶”、“喵喵果汁”以及“猫猫饼干”，虽然市场上消费者对这三款商品的评价都不错，但他期望能够通过客观的数据进一步了解商品的销售情况，找到爆款和需要优化提升的商品。
找到明星产品后同时为了可以进一步分析各个商品的销售情况，在六月的时候跟进了三个商品的销量与销售额数据，从而可以了解到商品销售数据的变化。需要完成数据的处理与分析，并通过数据可视化，进一步呈现其中一款商品的销售变化和优化建议。
通过数据分析找到了不同商品销售规律，设计了对应促销活动，使销售得到了提升。但是，作为一家传统的食品企业，喵喵集团的线上业务尚不成熟，销量始终没有起色。我们可以通过转化率分析，找出问题。需要分析线上旗舰店各个环节的转化率，找出有问题的环节，并制定针对性的提升策略。
二、提出问题
1、计算三款商品的总销售额，用柱状图呈现商品的销售情况，找到爆款和需要提升的商品；
2、选择三款商品，分别计算其在6月份每一天的销售额与销量，并用折线图展示，从而可以了解到其中一款商品销售数据的变化；
3、分析用户下单行为整体转化率，找到转化率流失最多的环节；
4、分析不同商品的转化率，寻找哪个品类转化率下降较多，进而针对具体问题进行解决；
三、代码实现
1、计算三款商品的总销售额，用柱状图呈现商品的销售情况，找到爆款和需要提升的商品
结论：三款商品中销售额最高的是喵喵果汁类，总销售额2375万元，是喵喵集团的明星商品；喵喵饼干的销售额最低，需要优化提升。
2、选择三款商品，分别计算其在6月份每一天的销售额与销量，并用折线图展示，从而可以了解到其中一款商品销售数据的变化；
（1）喵喵果汁的6月份每一天的销售额与销量变化
结论：喵喵果汁的销量和销售额六月份每天的变化趋势差不多； 喵喵果汁在工作日的销量和销售额表现比较好，周末的销量和销售额会出现下滑，建议在周末针对喵喵果汁推出第二杯半价等活动提升销量。
（2）喵喵饼干的6月份每一天的销售额与销量变化
结论：喵喵饼干在三款商品中销售额是最低的，六月份每天销售额变化情况看出喵喵饼干销售增长乏力，但6.2日增长特别突出，可以借鉴6.2日这天的活动形式来提升销售。
（3）猫爪奶茶的6月份每一天的销售额与销量变化
结论：猫爪奶茶的销量和销售额六月份每天的变化趋势差不多； 猫爪奶茶在周末的销量和销售额表现比较好，工作日的销量和销售额会出现下滑，建议工作日可以重点推猫爪奶茶第二杯半价或者打折活动；周末重点推喵喵果汁第二杯半价或者打折活动通过不同时间点推不同热门商品来提升销售。
3、分析用户下单行为整体转化率，找到转化率流失最多的环节；
结论：从浏览到点击过程中流失人数最多，需要优化从浏览到点击流程，寻找具体哪个品类点击数下降较多，进而针对具体问题进行解决
4、分析不同商品的转化率，寻找哪个品类转化率下降较多，进而针对具体问题进行解决；
1、果汁品类的浏览量最高，但是到了点击环节流失最大，浏览到点击转化率仅有0.3，需要优化果汁品类点击环节，可能是页面太花哨，让人找不到重点，页面的点击次数就下降； 2、从浏览到购买的整体转化率奶茶品类最低，仅为0.19，浏览人数还不错，到最后购买人数流失最多，需要加大奶茶品类的活动力度，促进用户下单购买。
四、一点体会
1、seaborn画图确实简单，但是取出单列的series类型需要转换成dataframe类型在重新设置索引，这样画图时候就可以引用这个转换后的dataframe类型数据，x和y轴数据直接写列名即可，注意x轴不能是索引，所以必须要重新设置索引，这点跟pyplot用index和values属性取值类似。
2、dataframe取值这块确实挺绕的，要多练习。
（1）dataframe取值有三种，一种是直接取值，一种是loc行标签索引取值，一种是iloc行位置索引取值，直接取值是不能直接取行的；
（2）二维的series类型是可以直接这样se[0]取值的，dataframe三维这种类型取行数据就要用loc或者iloc方法的
3、编程需要勤加练习，既然选择了Python，选择了转行想做数据分析，那就加油，从基础继续练习，实战案例也要有，切勿眼高手低，实战都是有了基础才能做下来，万里之台始于垒土，继续加油吧！
