采集自2020年7月1日至2021年2月28日某店铺消费者的订单次数、交易金额和购买时间等数据,通过PQ编辑器对数据进行筛选处理,再通过Excel“数据透视表”功能对数据进行筛选，并通过图表使数据可视化,进而得出相关的数据分析结论。
(一)打开数据源
打开数据源“项目六任务三消费者复购分析”。
(二)将数据导入PQ编辑器
在菜单栏中选择“数据”选项卡,单击“从表格”选项,在弹
出的“创建表”对话框中确定数据的区间。
(三)PQ 编辑器处理数据
单击“Order payment time”字段左侧的数据类型按钮,选择“日期”数据类型。在菜单栏中选择“视图”选项卡,勾选“编辑栏”。
在函数编辑栏中输入公式“=Table .Group(更改的类型,{"nickname"},{{"List of pur- chase dates", each([Order payment time]),type list}})”,输入完毕按Enter键。
在菜单栏中选择“添加列”选项卡,单击“自定义列”按钮,在“自定义列”对话框中,将新列名改为“The last two times since today”,在“自定义列公式”中输入“=List .MaxN ([List of purchase dates],2)”。
在菜单栏中选择“添加列”选项卡,单击“自定义列”按钮,在“自定义列”对话框中,将新列名改为“time interval”,在“自定义列公式”中输入“一Duration .Days(List .Max([The last two times since today])-List .Min([The last two times since today]))"。
单击“time interval”字段右侧的筛选按钮,将“0”取消勾选。
(四)数据导出
在菜单栏中选择“主页”选项卡,单击“关闭并上载”下拉按钮,在下拉列表中选择“关闭并上载”选项。
(五)创建数据透视表
在菜单栏中选择“插人”选项卡,单击“数据透视表”按钮,在弹出的“创建数据透视表”对话框中,“表/区域”选择“表1_2”,“选择放置数据透视表的位置”为“新工作表”。将“time interval”拖人“行”标签框,将“time interval”拖人“值”标签框,设置“值显示方式”为“求和项”。
右击“求和项:time interval”,选择“值字段设置”,在弹出的“值字段设置”对话框中,“值汇总方式”选择“计数”。
右击“行标签”字段下的数据,在弹出的快捷菜单中选择“组合”,在“组合”对话框中，“起始于”设置为“1”,“终止于”设置为“223”,“步长”设置为“10”。
选中数据透视表数据,复制到工作表空白位置,将“行标签”改为“time interval”,将“计数项:time interval”改为“Number of repurchase”,并计算各时间间隔天数复购人数占比,及占比累加,H4单元格的公式为“一G4/$G$24”,14单元格的公式为“一13+H4”,后面直接使用自动填充方式填充数据。
选中区间F3:G23和I3:I23,然后在菜单栏中选择“插入”选项卡,单击“推荐的图表”按钮。在弹出的“插入图表”对话框中,先单击“所有图表”,然后单击“组合图”,在右侧选择“自定义组合”,勾选系列名称为空的次坐标轴。
(六)图表优化
修改图表标题为“复购时间间隔与复购人数分布”,选中图例,右击,在弹出的快捷菜单中,选择“删除”。
选中次坐标轴并右击,在弹出的快捷菜单中选择“设置坐标轴格式”,在“数字”选项中，单击“类别”下拉按钮,在下拉列表中选择“百分比”,将“小数位数”改为“0”。
选择添加“主要横坐标轴”和“主要纵坐标轴”的坐标轴标签,分别将坐标轴标签改为“复购人数”和“时间间隔天数”并修改文字方向。
(七)数据分析
复购消费者中94.73%的人会在70天内进行复购，如果未在70天内进行复购，则该消费者回购的概率微乎其微。
