探究DA主机近两年的销售表现 (da主机近两年的销售数据)

DA主机是一款有着不错口碑的服务器主机，其在市场上表现也一直非常优秀。在近两年的时间里，DA主机的销售表现呈现出怎样的趋势？我们来看一看。

我们了解了一下DA主机的产品优势。由于其高效稳定的性能，在企业级应用中越来越受到青睐。同时，美国Vultr和Linode等知名云服务商对DA主机也是优先推崇的对象之一。这一方面可以从各大云服务商官方主页上的介绍以及客户反馈中得出证实。

我们来看一下DA主机近两年的销售表现，首先是数据的呈现。根据客户反馈及其它市场调研，DA主机在2023年的市场占有率在云服务商中排名前三，远远超过其它非知名品牌。尽管在同年其他领域市场占有率稍稍逊色，但在服务器应用市场中，DA主机还是能够保持相当高的市场竞争力。

而到了2023年，受到了新冠疫情的影响，全球经济陷入衰退。在这种大环境下，DA主机的销售表现也面临一定的压力。但就数据而言，整个企业服务器市场牵强附会下的增长率是5.1%，而DA主机在这个市场中的占有率并没有下滑。更确切的表现为，公司在2023年的总营收出现了4.7%的增长，可见DA主机的销售表现并没有受到疫情的太大影响。

而到了2023年，随着经济的逐渐恢复以及整个企业服务器市场的增长，DA主机展现出了一定的增长潜力。从市场占有率上，DA主机的排名已经稳居云服务商市场前三，并且市场占有率迅猛上升，未来潜力仍然巨大。

通过以上数据可以看出，在当前经济条件下，DA主机仍然保持了优秀的销售表现。其产品性能稳定，得到了云服务商的青睐，也让客户有了较好的反馈。加强市场竞争力，并且在市场营销等方面保持优势，这是DA主机未来的一大发展方向，将能在同行当中继续发挥重要作用。

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• 电商销售数据分析案例(Oracle)

电商销售数据分析案例(Oracle)

数据来源于Kaggle的电商数据集 The UCI Machine Learning Repository ，英国在线零售商在2023年12月1日到2023年12月9日的在线销售数据，该电商公司主要以销售各类礼品为主，多数客户都是批发商。

使用Oracle 对数据进行处理与清洗，通过RFM模型、复购率、消费生命周期等对用户维度进行分析，利用ABC分类、退货率等维度展开剖析，结合Excel图表进行可视化展示，为精准营销与个性化服务提供支持。

根据分析目的选择字段，数据集共8个字段，如果表格字段较多，视情根据分析目的游瞎的需要选择合适的字段。

创建备用表new_ecommerce，将旧表的数据去重添加进备用表。原有数据541909条， 去重后数据536641条，删除重复值5268条。

检查缺失值

CustomerID存在缺失值135037条，Description出现缺失值1454条。数据都很大，不可能全部删除。Description产品描述不是项目分析，不用处理。

在实际工作中，像CustomerID客户ID缺失，首先找业务部门或者数据来源部门确认信息并且补上。本项目只有单一数据，无法找到相关人员确认，暂且把NULL值替换为0。

5.1检查日期是否在范围内（2023年12月1日到2023年12月9日）

交易成功，销量不可能为负值或零值。如果销量为零或者负值情况，那么需要和业务/数据来源部门确认具体的原因。这里谨磨中假设出现负值是客户退货情况。

检查发现交易销量小于0的发票编号大都是”C”开头的，有部分异常销量小于0但不是以”C”开头，这里做删除处理。

检查发现有单价为0的免费单，共计1174。暂且不分析免费单，直接删除免费单的数据。

检查发现两笔坏账，单价都是负值，故把它删除。

根据分析目的，我们处理InvoiceDate日期数据。这里只做日期分析，不分析小时分钟，故转换为日期格式。

根据分析目的，本次分析将采用RFM模型

在RFM模式中：

R：最近一次消费时间（最近一次消祥山费到参考时间的间隔）

F：消费的频率(消费了多少次）

M：消费的金额 （总消费金额）

一般的分析型RFM强调以客户的行为来区分客户。

根据最近一次消费与客户数的分析结果显示最长的天数差是373天，最短0天；80%的客户在200天内都有交易记录，说明客户忠诚度不错。

分析显示，10次交易记录以内的客户占绝大部分，说明客户是很认可产品和服务。

在2023年12月1日到2023年12月9日期间，交易金额主要集中在 1000英镑以内和英镑这两个范围内。

分析发现，该电商平台总交易客户数4372位。交易客户中，一般发展客户（可以说是新客户）最多，占总数的34%，其次是一般挽留客户(流失客户)29%，重要发展客户22%，重要价值客户10%，重要挽留客户5%和重要挽回客户0.16%。

每月新客数量及其占比

每月的新老客户的销售数量与销售金额

用户生命周期 = 最近一次购买时间 – 之一次购买时间

商品退货分析

结合ABC分类进行分析，选取退货率大于均值且为A级的商品（主要是综合上文提及的ABC分类和退货率计算，通过创建view的形式进行联结后筛选，创建退货率视图为view_return_rate，ABC分类视图为view_class），这里筛选出64个商品。

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