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分析事件对销量的影响方法
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分析事件对销量的影响方法
givex_emails.csv
CSV 3.42KB
ticketmaster_events.csv
CSV 7.49KB
我现在有 event 和销量数据如附件所示,如何分析 event 对销量的影响呢
Thought for 62 seconds

我们有两个数据集:

1. givex_emails.csv:销售数据,包含日期、时间、销售项目、金额等信息。

2. ticketmaster_events.csv:活动数据,包含活动名称、日期、时间、地点等信息。

目标:分析活动(event)对销量的影响。

思路:

1. 确定活动发生的地点和时间范围。从活动数据中,我们可以获取活动的日期、开始时间、结束时间(如果有)以及地点(城市或具体场馆)。

2. 确定销售数据的地点(business_location_name)和时间(order_opening_date和order_opening_time)是否在活动发生的地点和时间范围内。

3. 比较活动发生前后的销售情况,或者与没有活动的日子进行对比。

步骤:

步骤1:数据准备

1.1 读取销售数据(givex_emails.csv)和活动数据(ticketmaster_events.csv)。

1.2 将销售数据的日期和时间合并为一个时间戳,方便比较。

1.3 同样,将活动数据的开始日期和时间合并为一个时间戳(注意时区,但这里销售数据没有时区,我们假设活动数据中的时区与销售数据所在时区一致,或者忽略时区差异,因为数据量小且在同一地区)。

步骤2:筛选相关销售数据

2.1 由于活动数据中有一个字段“distance_from_city_center”和“distance_from_city_center_units”,但销售数据中只有“business_location_name”,我们需要知道销售地点和活动地点是否在同一个城市或附近。但两个数据集中没有直接匹配的地点信息。这里可能需要根据业务知识进行假设:例如,我们假设所有销售数据都发生在同一个城市(比如North Las Vegas),并且活动也在这个城市。从活动数据中我们看到大部分活动在North Las Vegas,但也有在其他城市的(比如Memphis)。所以我们需要将销售数据和活动数据按城市匹配?但是销售数据中没有城市信息,只有“business_location_name”为“Merchant Kitchen”。我们需要知道Merchant Kitchen在哪个城市。如果没有其他信息,我们只能假设Merchant Kitchen在North Las Vegas(因为活动数据中大部分活动在此)?或者,我们只能分析在同一个城市(North Las Vegas)的活动对Merchant Kitchen销量的影响。

注意:销售数据中只有一家店:Merchant Kitchen,位置ID都是相同的。活动数据中,有多个城市,但大部分在North Las Vegas(距离市中心11.82公里),还有在Memphis(距离市中心77.43公里)等。

因此,我们只考虑在North Las Vegas的活动,因为Merchant Kitchen很可能就在这个城市(或者至少在同一城市范围内)。如何确定?我们可以看活动数据中的“source_city_id”和城市名称?但活动数据中没有直接给出城市名称,而是通过URL和描述。从URL中可以看到:例如“north-las-vegas-nevada”,所以我们可以提取城市名称。

2.2 提取活动数据中的城市名称:从URL中提取,或者从描述中提取。但有一个字段“locale”是en-us,没有城市信息。我们可以从URL中提取:

例如:https://www.ticketmaster.com/kings-of-queen-a-tribute-to-north-las-vegas-nevada-05-31-2025/event/...

这里“north-las-vegas-nevada”就是城市。

2.3 我们只保留城市为“north-las-vegas”的活动(注意:可能有不同的拼写,比如“las-vegas”和“north-las-vegas”)。从数据中我们看到有“north-las-vegas”和“memphis”等。

因此,我们过滤活动数据,只保留包含“north-las-vegas”的URL(或者更精确地说,我们提取城市部分,然后只保留“north-las-vegas”)。注意:有一个活动在Memphis,另一个在“gracelandlive.com”可能是孟菲斯的Graceland,还有一个没有给出ticketmaster_url(可能是无效的)。

所以,我们只分析在North Las Vegas的活动对Merchant Kitchen销量的影响。

步骤3:定义活动的时间窗口

3.1 每个活动有一个开始日期和时间(start_local_date和start_local_time),有些活动可能持续几个小时,但结束时间在数据中并不总是有。我们可以假设活动的影响时间窗口,例如:

- 活动当天(从活动开始前几个小时到活动结束后几个小时)

- 或者,如果活动在晚上,我们可能考虑整个下午和晚上。

根据数据,活动开始时间大多在晚上(20:00)或下午(16:00)。我们可以定义活动的时间窗口为活动当天的某个时间段,比如:

- 活动开始前3小时到活动结束后2小时(具体时间窗口可以根据实际情况调整)

3.2 在销售数据中,我们标记哪些销售记录落在活动的时间窗口内。

步骤4:比较分析

4.1 将销售数据按照日期分组,计算每天的销售指标(如总销售额、总销售量等)。

4.2 标记有活动的日期(可能有多个活动在同一天,但这里我们只关注是否有活动)。

4.3 比较有活动日期和无活动日期的销售情况(如平均销售额的差异)。

4.4 或者,更精细地,比较活动时间窗口内的销售与同一天非活动时间窗口的销售(需要同一天内比较)。

由于销售数据量小(只有10条),而且活动数据的时间跨度大(从2025-05-31到2025-08-23),而我们只有2025-05-23的销售数据,所以实际上我们无法直接比较?因为销售数据只有一天(2025-05-23),而活动数据中在2025-05-23并没有活动(活动最早在2025-05-31)。因此,我们需要更多的销售数据(跨越多天,包括有活动的日期和无活动的日期)才能进行分析。

结论:根据现有数据,由于销售数据只有一天(2025-05-23)且没有活动发生在这一天,我们无法分析活动对销量的影响。

但是,为了演示分析方法,我们可以假设有活动日期的销售数据,然后进行步骤分析。因此,这里我们只能说明方法,而无法得出实际结论。

如果数据充足,我们可以这样做:

1. 提取活动日期列表(在North Las Vegas的活动)。

2. 从销售数据中,提取有活动日期和没有活动日期的数据。

3. 计算有活动日期和没有活动日期的平均销售额(或平均每小时的销售额等)并进行t检验(或其它统计检验)看是否有显著差异。

4. 或者,使用回归模型,将活动作为虚拟变量(0/1)加入,同时控制其他变量(如星期几、月份等)来估计活动的影响。

由于当前数据不足,我们无法进行实际分析。建议收集更多销售数据(尤其是包含活动发生日期的数据)。

如果非要用现有数据做点什么,我们可以:

1. 查看2025-05-23的销售情况,作为无活动日期的基准。

2. 然后,等有活动日期的销售数据来之后,再进行比较。

但是,从给出的数据中,我们只有10条销售记录,且都在2025-05-23这一天。所以,我们只能给出分析框架。

代码实现(假设我们有足够数据)的大致步骤(使用Python和pandas):

步骤1:读取数据

步骤2:清洗和准备数据

- 销售数据:将日期和时间合并为datetime

- 活动数据:提取城市,过滤出目标城市的活动,并将日期和时间合并为datetime(注意时区,这里忽略时区,使用本地时间)

步骤3:定义活动的时间窗口(例如,活动开始前3小时到活动结束后2小时)

步骤4:为销售数据标记是否在某个活动的时间窗口内

遍历每个活动,然后标记销售数据中落在该活动时间窗口内的记录。

步骤5:分析

5.1 按天汇总销售数据,并标记当天是否有活动(或者有几个活动)

5.2 比较有活动和无活动日期的销售指标(如总销售额)

5.3 或者,按小时分析:比较活动时间窗口内和非活动时间窗口内(但在同一天)的销售。

步骤6:统计检验

由于数据不足,以下代码仅展示方法框架(使用模拟数据或部分数据):

要分析事件(如音乐会、演出)对餐厅销量的影响,需整合销售数据和事件数据,通过时间关联进行对比分析。以下是详细步骤:


1. 数据预处理

销售数据(givex_emails.csv)

  • 提取关键字段order_opening_date(日期)、order_opening_time(时间)、net_sales(净销售额)、quantity(销量)。

  • 转换时间格式:将日期和时间合并为时间戳(如 2025-05-23 12:34:00)。

  • 按时间聚合:计算每日/每小时的销售指标(总销售额、订单量、平均客单价)。

    python
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    # 示例:Pandas聚合代码
    sales_df['datetime'] = pd.to_datetime(sales_df['order_opening_date'] + ' ' + sales_df['order_opening_time'])
    daily_sales = sales_df.groupby('order_opening_date').agg(
        total_sales=('net_sales', 'sum'),
        avg_sales_per_order=('net_sales', 'mean'),
        order_count=('order_id', 'nunique')
    )

事件数据(ticketmaster_events.csv)

  • 筛选本地事件:仅保留与餐厅同城市的事件(如 North Las Vegas)。
    注:销售数据中的餐厅为 Merchant Kitchen,事件数据中的城市可从 URL 提取(如 north-las-vegas-nevada)。

  • 提取关键字段start_local_date(日期)、start_local_time(开始时间)、name(事件名称)。

  • 标记日期:创建 has_event 列标记有活动的日期。


2. 关联销售与事件数据

  • 按日期合并:将销售聚合数据与事件数据通过日期关联。

    python
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    merged_df = pd.merge(
        daily_sales,
        events_df[['start_local_date', 'name']],
        left_index=True,
        right_on='start_local_date',
        how='left'
    )
    merged_df['has_event'] = ~merged_df['name'].isna()

3. 分析事件影响

A. 整体对比(有事件日 vs 无事件日)

  • 比较关键指标的均值差异:

    python
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    event_days = merged_df[merged_df['has_event']]
    non_event_days = merged_df[~merged_df['has_event']]
    
    # 计算差异
    sales_diff = event_days['total_sales'].mean() - non_event_days['total_sales'].mean()
    order_diff = event_days['order_count'].mean() - non_event_days['order_count'].mean()
  • 统计检验:使用 T 检验验证差异是否显著。

B. 时间窗口分析(事件前后数小时)

  • 针对事件开始前后 3-4 小时,对比销售变化:

    1. 提取事件日当天的每小时销售数据。

    2. 标记事件发生时段(如 19:00-23:00)。

    3. 与无事件日的相同时段对比销售额。

    python
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    # 示例:事件开始前2小时到结束后3小时
    event_window = event_day_sales[
        (event_day_sales['hour'] >= event_hour - 2) & 
        (event_day_sales['hour'] <= event_hour + 3)
    ]

C. 事件属性细分

  • 事件类型:比较音乐会、体育赛事等不同类型的影响。

  • 事件规模:用 ticket_limitvenue_size 预估人数规模,分析规模与销售额的相关性。


4. 可视化与洞察

  • 趋势图:绘制事件日的销售额时序曲线,标注事件发生时刻。

  • 箱线图:对比有/无事件日的销售分布。

  • 热力图:展示事件时段内的订单量变化(如每小时热力图)。


注意事项

  1. 数据范围:当前销售数据仅包含单日(2025-05-23),需扩展至事件发生日期(如 2025-05-31 及之后)。

  2. 混杂因素:控制节假日、天气等干扰变量(可加入外部数据)。

  3. 地理匹配:确保事件地点与餐厅距离相近(如 distance_from_city_center < 10km)。


示例结论方向

假设分析发现事件日销售额提升 20%:

  • 建议:在大型活动日增加备货/人手,或推出“活动特惠套餐”吸引客流。

  • 验证:活动开始前 2 小时销量激增,可提前准备高峰时段。

通过上述方法,可量化事件对餐厅业绩的影响,优化运营策略。

为什么使用 T 检验验证差异是否显著
Thought for 15 seconds

我们使用T检验(T-test)是为了判断有事件日和无事件日的销售差异是否具有统计学意义,而不仅仅是随机波动。

具体来说:

1. 我们假设有事件日和无事件日的销售额来自同一个总体(即事件没有影响),这称为零假设(H0)。

2. T检验会计算一个统计量(t值)和p值。如果p值小于显著性水平(通常取0.05),我们就拒绝零假设,认为两组数据有显著差异,即事件对销售额有显著影响。

为什么用T检验?

- 我们比较的是两个独立样本(有事件日和无事件日)的均值(如平均销售额)。

- T检验适用于两个独立样本均值的比较,且假设数据近似正态分布(或样本量足够大,根据中心极限定理)。

- 如果数据不满足正态性,可以考虑非参数检验(如Mann-Whitney U检验)。

步骤:

1. 分别计算有事件日和无事件日的销售额均值。

2. 进行独立样本T检验(注意方差齐性假设,如果不满足则使用Welch's T-test)。

例如,使用Python的scipy.stats模块:

```python

from scipy import stats

# 假设event_sales和non_event_sales是两个列表,分别存储有事件日和无事件日的销售额

t_stat, p_value = stats.ttest_ind(event_sales, non_event_sales, equal_var=False) # 默认方差不齐,使用Welch's t-test

if p_value < 0.05:

print("有显著差异")

else:

print("没有显著差异")

```

注意:进行T检验前,需要检查数据的基本假设(如独立性、正态性、方差齐性)。如果样本量较小,正态性不满足,则考虑非参数检验。

补充:为什么不用简单的均值比较?

因为均值比较只能看出数值差异,但无法判断这种差异是否由随机抽样误差引起。T检验通过考虑数据的变异性和样本量,给出了一个统计显著性的判断。

因此,T检验是验证事件影响是否显著的科学方法。

使用 T 检验验证事件对销量影响的显著性,是为了解决一个核心问题:
观察到的销量差异是真实存在的规律,还是偶然发生的随机波动?


为什么不能只看平均值差异?

假设您发现:

  • 有活动日的平均销售额:$5000

  • 无活动日的平均销售额:$4000
    表面结论:活动带来 $1000 的销售提升。

但若数据分布如下:

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有活动日:[$3800, $5200, $4900, $5100] → 均值 $5000  
无活动日:[$3900, $4100, $4200, $3800] → 均值 $4000  

实际可能是随机波动!因为数据点少且重叠严重。


T 检验的三大核心作用

  1. 量化随机性的影响

    • 通过计算 p 值(p-value),给出"差异由随机导致"的概率。

    • 例如:p=0.03 表示仅有 3% 的概率是随机现象,97% 确信差异真实存在。

  2. 考虑数据波动性

    • 若两组数据波动大(标准差高),即使均值差异大也可能不显著。

    • T 检验公式:
      T 值公式
      分母包含标准差和样本量,自动惩罚高波动数据。

  3. 避免小样本误判

    • 当数据点较少时(如仅 5 个活动日),T 检验通过 自由度调整 提高结论可靠性。


实际案例说明

场景 1:显著差异(应行动)

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有活动日:[$5100, $5300, $4900]  均值 $5100
无活动日:[$3800, $4100, $3900]  均值 $3933
T 检验结果:p=0.001

结论:活动极显著提升销量(仅 0.1% 概率是随机现象),应增加活动日备货。

场景 2:虚假差异(避免浪费)

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有活动日:[$3800, $6200, $4300]  均值 $4770  
无活动日:[$4100, $4600, $3900]  均值 $4200  
T 检验结果:p=0.25

结论:25% 概率是随机波动(高于 5% 阈值),"差异"不可信,无需调整运营。


T 检验 vs 简单均值对比

方法是否考虑随机性是否量化可靠性小样本适用性
均值差异对比
T 检验

如何解读结果

  1. p < 0.05 → 差异显著(95% 以上把握)

  2. p < 0.01 → 差异高度显著(99% 以上把握)

  3. p > 0.05 → 差异不显著(可能是偶然)

商业意义:只有显著的结果才值得投入资源(如增加活动日库存)。否则可能因误判造成浪费。


注意事项

  • 数据要求

    • 样本独立性(不同日期的数据不相互影响)

    • 近似正态分布(销量数据通常满足)

  • 替代方案
    若数据不满足正态性,可用 Mann-Whitney U 检验(非参数方法)。

通过 T 检验,您能区分 真实规律统计噪声,确保商业决策基于可靠证据而非直觉。

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