根据您提供的数据,我们可以从以下几个方面进行详细分析:
指标解析:
具体计算:
import pandas as pd
# 示例数据
data = {
'品牌': ['阿吉豆', 'ZIPPO户外旗舰店', 'AJIDOU官方旗舰店优选'],
'粉丝数': [181300, 72000, 101000],
'销售额': [1813000, 700000, 1010000],
'销量': [10000, 5000, 6000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算销售转化率和平均客单价
df['销售转化率'] = df['销售额'] / df['粉丝数']
df['平均客单价'] = df['销售额'] / df['销量']
print(df)
结果解释:
指标解析:
具体计算:
data = {
'品牌': ['阿吉豆', 'ZIPPO户外旗舰店', 'AJIDOU官方旗舰店优选'],
'粉丝数': [181300, 72000, 101000],
'互动量': [5000, 2000, 3000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算互动率
df['互动率'] = df['互动量'] / df['粉丝数']
print(df)
结果解释:
指标解析:
具体计算(假设数据已给出):
data = {
'品牌': ['阿吉豆', 'ZIPPO户外旗舰店', 'AJIDOU官方旗舰店优选'],
'关联直播数': [35, 28, 68],
'直播时长/次数': [10小时,7.5小时,9.5小时]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果解释:
指标解析:
具体计算(假设数据已给出):
data = {
'品牌': ['阿吉豆', 'ZIPPO户外旗舰店', 'AJIDOU官方旗舰店优选'],
'类目1销售额': [100000, 300000, 250000],
'类目2销售额': [150000, 400000, 750000]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果解释:
通过上述分析,我们可以得出以下结论:
以上分析数据来源:互联岛