分享写数据分析报告的教程如何写数据分析报告？( 二 ) _如何写数据分析报告

再进一步，观察各个类别11月的销售情况：
从图中可以明显看到，主要销量来源于类别50014815 ，查询具体数据发现， 11月13日总销量10138 ，类别50014815就占了10030（99.7%）。
④ 分析类别50014815在11月13日销量暴增的原因
把类别50014815历史所有的数据调出来看：
从类别50014815的历史销售数据可以发现，之前销售一直维持在一个比较平稳的水平，只是在2014年11月13日这天出现了暴增。
回到分析表，筛选出2014年11月13日类别50014815的销售明细查看。
从销售明细可以看出，该类别的商品由用户2288344467单次购买了10000件，占了99.7%（当天共10030），由此可得出以下结论：

不是双十一活动活动导致的。因为如果是双十一活动，必然很多用户购买导致销售量暴增，而不是只有一个用户购买大量商品；
需要找工程师确认数据源是否记录有误；
如果数据无误，则要将情况反馈给运营人员，跟踪该用户是否存在可疑行为（刷单，或者利用网站漏洞薅羊毛）。

⑤ 排除异常值，重新再观察销售趋势
经过上述分析，用户2288344467购买的这条记录属于异常值，记录为“异常数据1” ，应该删除，再重新分析销量随时间变化的规律。
把删除“异常数据1”后新的数据表再用折线图展示：
从图中可以看出类别38、类别50014815、类别50022520、类别122650008的销售情况都趋于平稳，类别28的销量起伏较大，类别50008168出现一个极端高峰点。
⑥ 分析类别50008168的销售出现极端高峰点的原因
通过同样的方法可以分析出类别50008168在2014年9月20日由用户173701616购入2748件，将此数据记录为“异常数据2” ，处理方法参照异常数据1 。
⑦ 分析类别28销量波动大的原因
同样地把“异常数据2”删除后，得到折线图：
观察发现类别28的波动比较大，查找到类别28的销售明细，按照销量倒序排序：
从表中发现类别28并没有明显的异常数据，不过前三项较其他项差距较大，应该标记为“关注数据” ，结合更多的其他数据来分析原因。
⑧ 小结

类别50014815、类别50008168均出现异常值，分别标记为“异常数据1”、“异常数据2” ，排除是营销活动导致的。因为如果是营销活动，必然很多用户购买导致销售量暴增，而不是只有一个用户购买大量商品；
类别50014815、类别50008168这两项异常数据需要找工程师确认数据源是否记录有误；如果数据无误，则要将情况反馈给运营人员，跟踪该用户是否存在刷单情况（网站可能会存在漏洞，被黑客利用进行刷单薅羊毛），后续分析排除这两项数据；
类别28标记出三项“关注数据” ，目前没有其他数据结合分析，暂时保留。

（2）分析哪些是热销产品，哪些是滞销产品，它们有什么特征
“热销”和“滞销”应该根据购买人数来判断。
① 找出热销和滞销商品
可以看出类别50008168商品最热销，而类别38商品的购买人数最少，结合之前的购买数量图可以看出类别38的销量也相对较少，因此类别38商品是滞销商品。
② 分析热销商品和滞销商品的购买人数变化
a. 先按【年份】来看
2015年只取到2月6日，数据不全，整体上可以看出所有类别的购买人数都是逐年增加。
b. 再按【季度】来看
整体上表现为第一季度下滑，第二季度上升，第三季度下滑，第四季度上升。
c. 最后按【月份】来看
从图中可以看出，滞销商品类别38的人数表现平稳，一直维持在较低的水平，由此可判断该类商品基本是靠自然流量，或者是冷门类别。
除类别38外，其他五类商品都有一些共同特征（第一季度下滑，第二季度上升，第三季度下滑，第四季度上升），而热销商品类别50008168的波动较大。
③ 分析热销商品类别50008168购买人数波动的原因