业务背景：B2B业务已收会员和服务费作为收益主要来源，目前会员类型分成钻石会员、金牌会员，销售合同一般会包含会员服务、增值服务、广告服务等等，销售过程可能会受到销售策略的影响，做一些业务的促销优惠或者折扣。每年的订单含新客户签约和老客户续约两种，同时合同期间也会出现服务加购或者变更的问题。
问题研究：自今年以来整体收益有明显提升，高级会员量也持续增加，钻石会员量相比去年同期也翻倍上涨，钻石会员回款额也在持续上升，钻石会员的金额远高于金牌会员，但整体均单额却相比去年同期没有显著增长，请根据所提供数据分析具体原因，并给出分析过程。
编程语言：Python
IDE：Jupyter Notebook
注：这是我之前校招参加XX科技公司的数据分析笔试题，分享一下自己的做题经历，如果需要代码的后台私聊我哈
数据分析报告
一、数据清洗
1、异常值 筛选出合同签订日期大于当前日期(2020-09-16)的异常数据，如图
这些数据我认为属于异常数据，将他们剔除，同时对于数据中的合同状态，我在 本次分析过程中只保留了合同状态为正式合同的数据，剔除合同状态为作废、草拟、待审核、审核未通过、客户待确认等数据，因此过滤得到 45783 样本数据;
2、缺失字段
经过检验，含有大量缺失数据(缺失比例超过 30%)的字段如图所示，由于 有的字段缺失是因为业务原因，属于正常情况，如会员产品开始日期、结束日期、 服务日期等，所以对于这种字段缺失问题无需处理，同时对于其他缺失比例较大 的字段，由于在本次的分析过程并未使用，因此这里就不做处理。对于缺失比例 较小的字段则可以采用众数填充
二、验证数据正确性
此处略
三、异常原因分析
1、分析结构
上面三幅图表明 2020 年新老用户数量均要高于 2019 年，表明公司的拉新和 留存做的比较好;
从这三幅图中，可以发现 2020 年新签、续约以及加购类型均要高于 2019 年， 尤其是加购类型，2020 年加购类型的数量要远远高于 2019 年，这表明 2020 年 有一大部分客户对于会员产品都持有观望谨慎的态度，尤其是对于新客户而言， 他们中大多数可能是被折扣和优惠金额所吸引，因而他们大都不敢购买会员产品， 因而存在会员产品购买转化率低的问题。而加购合同的平均金额是要低于续约合 同的平均金额的， 这应该是 2020 年合同的单均额较去年没有显著上涨的原因之 一;
1.2、变更客户类型分析:
1.3、客户合同类型分析:
根据这两幅图，说明对于新签合同下，2020 年的新用户比 2019 年新用户有 所增加，由于这部分新用户的增加，很大程度是被巨大的优惠政策和折扣吸引过 来，那因为这部分新用户的加入，总金额会增长，但是单均额就未必会增长，需要近一步观察用户转化情况，如下图
可从这两幅图对比发现，2020 年在选择加购合同下的老用户的人数远远超过 2019 年的人数，具体表现在老客户更多的是选择了没有会员产品的或者是会员 产品小于 12 个月的，即这部分客户对我们的会员产品质量、服务等方面持有观 望态度，说明公司的会员产品购买的转化率较低;
对比上面三幅图，可以明显发现对于 2020 年，新客户的折扣金额要远远超 过 2019 年的折扣金额，这就解释了为什么 2020 年新客户的数量较去年显著增 加，但是对于这部分的新客户的单均额却没有显著增长，因为这部分新客户大都 被巨大的折扣优惠所吸引;同时加购类型用户也是所有类型客户中折扣金额最低 的客户群;这意味着我们着重关注了新老客户的购买优惠，而对于这种中间类型 的客户也是需要给予适当的优惠，以提高他们对会员产品的购买意愿;
1.4、时间角度分析:
从时间维度来看，发现在每年的 6 月合同的实际收款金额都会呈现骤降的现 象，而且在 2019 年 12 月的时候也是发生了合同实际收款金额骤降的问题;由于 当前数据时间跨度较短以及涉及的业务知识有限，无法确定这是否是一个正常的 周期现象，不过对于这种骤然下跌，需要和运营沟通，进一步的分析原因找出潜在的问题。
2、指标拆解:
单均额=∑合同总额/有效合同个数=∑(合同总价−优惠券抵扣金额−折扣金额)/正式合同个数
从上面两幅图可以看出，尽管2020年的合同总额要超过2019年，但是2020 年的合同的个数确实要远远高于 2019 年的，这说明 2020 年存在很多不包含会 员产品的合同，而这些合同他们的金额一般比较低，因此随着合同数量上升了， 即总金额上升了，但是单均额却有所下降;
这幅图也是验证了我们刚才的想法，尽管 2020 年的正式合同的数量增多， 但是大部分的正式合同都不包含会员产品，意味着客户对我们提供的会员产品的服务/质量不是很满意;
3.原因分析:
由于篇幅原因，此部分省略
四、结论:
看到这么的分析，想必大家对结论应该很清晰了吧，大家可以尝试自己总结一下看看～
代码截图：
由于分析代码太长，这里放不下，需要的话，可以后台私戳我～
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Original: https://blog.csdn.net/Jancydc/article/details/125028381
Author: Jancy、
Title: Python数据分析报告
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