1樓：黃浦江畔
複購率是其中的乙個維度，當然這個維度也能反映客戶對商品或品牌的忠誠度。關於銷售方面的分析可以從如下幾個方面進行：
商品維度：例如明星商品是哪些？哪些商品熱銷並符合了二八原則？通過挖掘演算法，將不同的商品進行聚類，即回答哪些商品從被購買者的角度認為是相似的；
品類維度：品類是對商品的彙總，可以分析品類之間的對比；
使用者行為分析：包括你提到的複購情況，還有頻次分析、接受的評價客單價分析、券的領取率、使用率、領取使用者中使用券與不使用券的交易對比分析；
使用者價值分析：通過典型的RFM模型，可以將使用者的價值劃分為三六九等，類似於給使用者評等級。
如上只是個人的一點點意見，但這些都需要資料作為支撐，如果沒有相關資料，都無法完成上面的分析內容。
2樓：BigCarrey
題主啊，我很想幫助你，可是愛莫能助啊！
首先我看不到你的資料，不知道都有哪些字段，其次我也不了解你的業務，我實在無法憑空想象的告訴你該怎麼分析...我估計神仙也做不到...以上。
用 Python 進行資料分析，不懂 Python，求合適的 Python 書籍或資料推薦？
digolds 關於Python基礎知識，下面這份教程就夠了，關於資料分析，你需要使用pandas 基礎篇https 高階篇https 實用篇https 鵝鵝鵝鵝鵝鵝 講實話，你主要需要的不是python，而是資料分析，你只不過使用python這個工具做資料分析，但是分析什麼內容不是python給你...
如何進行資料分析？成為資料分析師應該怎麼做？
農夫三拳有點疼 不要看長篇大論，也不要上來就學工具，你會崩潰的。去找一組你感興趣的資料，先用統計學的東西搞資料分布，找到資料中存在的問題，嘗試從資料中發現一些規律，工具就用excel。 IT界不禿頭的姑娘 首先想成為乙個資料分析師，需要熟練掌握Excel SQL PPT Python等工具。當然僅僅...
靠自學學習資料分析，並轉行資料分析靠譜嗎？
Tabray 不能說完全不靠譜，會有很多優秀的個例出來，但是隨著這個行業越來越卷，這種個例的出現也在逐漸變低。另外，從這個行業上需要的能力來看 我之前寫的一篇文章提到https zhuanlan p 361986121 資料分析的下限是技術能力，技術能力相關的廣度和深度會決定你的下限的高低，這些可能...