一、背景
随着科技的发展，国内外大量关于婴儿的养育知识科普，让人们越来越崇尚科学育儿。新一代宝妈们也越来越注重婴儿生活品质的提升，每个家庭也更愿意在婴儿身上投入更多金钱来培养孩子，让孩子健康成长。这一现象对母婴商品电商是利好的消息。为了对未来母婴商品电商渠道拓展提供有力指导，本文从母婴电商用户、母婴电商产品、母婴电商用户-产品三个方面进行了分析研究，用于对未来母婴电商业务进行指导。
二、数据介绍
数据来源于阿里天池母婴商品销售数据。
共两张数据表：
表1：母婴商品交易信息表
表2：母婴商品用户信息表
每张表数据具体字段及含义：
三、分析问题
根据已有的数据，从用户、产品、用户-产品三个角度分析，提出以下问题及分析目的：
婴儿性别分布：不同性别对母婴商品的需求，分析未来潜在用户和性别群体母婴用户增长趋势：根据母婴用户增长趋势，分析判断未来潜在用户增长趋势商品销量排行榜：分析用户对不同类型母婴商品的需求变化销量趋势：分析不同类型商品年度、季度销量趋势，指导商品库存管理节假日促销分析：分析几个主要促销节日的销量，选择不同节日的促销力度婴儿出生前后用户首次购买偏好：分析用户在婴儿出生前后各年龄段的购买喜好不同年龄婴儿商品需求分布：分析不同年龄婴儿用户商品需求不同性别婴儿商品需求分布：分析不同性别婴儿用户商品需求 
四、数据清洗
数据清洗的目的是使数据具有分析价值。如果一组数据错误太多，或者大量重复，或者许多不正常的数据，这对我们进行数据分析是没有实际意义的。对于重复值、缺失值、异常值，一般根据分析需要选择删除、均值填充、中位数填充等方式处理。还有一部分数据存在格式、类型错误或不一致的情况，需要进行类型转换、格式统一处理。根据不同分析问题、不同分析指标，还需要根据现有数据进行计算、统计、筛选、聚合等处理。
数据准备将两张数据表合并存储在一个excel文件不同sheet中分别复制一份用于分析，原始数据备份用于分析以用户id作为查找条件，利用vlookup函数连接两数据表，生成既有交易信息又有用户信息的数据表，其余无效数据删除。 
2. 重命名字段
原字段为英文，为了符合中国人习惯，改成中文。用替换方法更改用户信息表中性别为中文对类别，0为女，1为男，2为未知
3. 删除重复值、异常值
用户信息表中出生日期为1984年的1位用户，不属于婴儿范畴，删除处理，同时交易信息表中的购买信息也只有1条，同样删除处理根据用户id进行条件筛选，两张表中均未发现重复值用户信息表中未知性别仅26项，相对用户信息总数较少，删除处理
4. 一致化处理
两张表中出生日期和购买日期不符合时间格式规范，进行分列、合并、数据单元格格式调整购买数量应为数值类型，设置单元格格式为数值交易信息表中商品属性均为数字文本，无法判断其具体含义，对分析无意义，删除该字段
五、问题分析
婴儿性别分布：不同性别对母婴商品的需求，分析未来潜在用户和性别群体 
从性别分布图中可以看出，用户婴儿性别中男婴占46%，女婴占51%，未知性别占3%。女婴用户数略多于男婴用户数。结合社会背景，重男轻女的思想逐渐在人群中淡化。说明母婴商品需求与婴儿性别关系很小，无论婴儿性别为男或女，用户均会选择该平台购买母婴商品。
2. 母婴用户增长趋势：根据用户增长趋势，分析预测未来潜在用户增长趋势
用户信息表中无用户注册时间信息，所以只能以用户婴儿出生时间来分析用户增长情况。从用户增长趋势组合图中可以看出：
2002年至2009年用户较少，且对用户增长分析作用不大，因此取2009年至2015年的数据进行分析。2015年新增用户相比2014年大幅减少，由此猜测2015年用户数据出现异常，猜测可能是数据不完整，需对2015年用户婴儿出生情况单独分析。 
从2015年婴儿增长情况来看，2015年只有1至8月份的数据，原始数据中2015年用户数数据不完整。
从婴儿出生趋势折线图可以看出，2009至2013年期间，新增婴儿用户人数逐年增长，2013至2014年，新增婴儿用户下降18.9%。2015年用户数据不完整，只有1月至8月的数据。根据整体趋势推测，2015年新增用户将继续下降。
3. 商品销量排行榜：分析用户对不同类型母婴商品的需求变化
观察销量排行发现，2012、2013、2015年销量排行第一的是类别为28的商品，但2014年销量排行第一的是类别为50014815的商品。推测可能出现异常购买的情况。
分析50014815商品销量的描述性统计信息，发现单笔销量最大值为10000，而中位数为1，平均值为4，可以判定2014年50014815类商品销量排名第一是出现了异常购买订单。
去除此项异常订单后重新进行销量排名分析
6类母婴商品中，销量排名前三的产品分别是28、50008168和50014815类商品。销量排名最后的是122650008类商品。38类和50022520类商品销量排名略有波动，但维持在第4和第5。后续产品可保持28、50008168和50014815的库存量。
4. 销量趋势：分析不同类型商品年度、季度销量趋势，指导商品库存管理
2012-2015年，母婴商品整体销量稳步上升。28类商品和50022520类商品销量增长较小，可适当控制库存。38类、5008168类、50014815类和12265008类商品年增长较大，可适当增加库存。
5. 节假日促销分析：分析几个主要促销节日的销量，选择不同节日的促销力度
从2012-2014年母婴商品在618、双十一、双十二促销对比情况来看，在双十一进行促销，销量较好。双十二促销效果相对双十一较弱，但也能带来一定的销量。618期间的促销效果相对较弱。
针对具体商品类别，双十一5008168类和50014815类商品销量非常高。28类商品双十一销量逐年增加，可在2015年双十一适当增加促销力度。
6. 婴儿出生前后用户首次购买偏好：分析用户在婴儿出生前后各年龄段的购买喜好
可以看出母婴商品用户人群主要是未出生和婴儿年龄在0~2岁的用户。随着婴儿年龄增长，用户购买需求逐渐减弱。进行促销活动时可针对此类用户定向加大促销推广力度。
7. 不同年龄婴儿商品需求分布：分析不同年龄婴儿用户商品需求
对母婴商品需求较大的用户主要集中在婴儿年龄为0~2岁以及未出生的用户人群。
在未出生以及0~2岁年龄婴儿用户中，各类商品需求分析：
50014815类商品在0岁婴儿人群需求较大，1岁以后需求骤减。38类商品在0岁至1岁需求递增，2岁以后需求较少。50008168类商品在0~2岁婴儿人群中需求逐渐减少，但相对平稳。
8. 不同性别婴儿商品需求分布：分析不同性别婴儿用户商品需求
男性婴儿用户人群中，28类、50008168类商品需求较大，50022520类商品需求较小。
女性婴儿用户人群中，28类、38类、50008168类和50014815类商品需求较大，50022520类和122650008类商品需求较小。
六、分析结论
用户选择该平台购买母婴商品的意向与婴儿性别关系不大。母婴用户增长趋势较平缓，未来几年可能出现下降趋势。需随时关注国家计划生育政策，以及新生儿出生情况，及时根据新生儿数量判断母婴用户增长趋势。销量排名前三的产品分别是28、50008168和50014815类商品。促销活动可聚焦在这几类商品中。母婴商品销量整体呈增长趋势。28类商品和50022520类商品销量增长较小，可适当控制库存。38类、5008168类、50014815类和12265008类商品年增长较大，可适当增加库存。在618、双十一、双十二促销节日中，双十一促销效果最好。双十二促销效果相对双十一较弱，但也能带来一定的销量。618期间的促销效果相对较差。后续促销力度重点仍放在双十一。用户偏向于在婴儿出生0~2岁开始购买母婴商品，出生前也有一定数量的用户开始购买，可能是用户提前为婴儿准备母婴用品。2岁以上婴儿用户继续保持当前状态即可。50014815类商品在0岁婴儿人群需求较大，1岁以后需求骤减。38类商品在0岁至1岁需求递增，2岁以后需求较少。50008168类商品在0~2岁婴儿人群中需求逐渐减少，但相对平稳。男性婴儿用户人群中，28类、50008168类商品需求较大，50022520类商品需求较小。女性婴儿用户人群中，28类、38类、50008168类和50014815类商品需求较大，50022520类和122650008类商品需求较小。
