データ分析・レポート作成（Python）

1年分の注文データから、
売上を伸ばすための提案レポートを作る

ネットショップの注文データ（1年分・3,545件）を集計し、月別・カテゴリ別・時間帯別の傾向、リピーターの割合、商品のABC分析をグラフにまとめ、「次に何をすればよいか」の提案までをA4のPDFレポートにしたサンプルです。

Python（集計・グラフ）ABC分析リピート分析PDFレポート

分析で分かったこと

62.4%売上のうちリピーター（全体の38.1%）が占める割合

16.3%年間売上のうち12月だけで占める割合

35.7%19〜22時に入った注文の割合

2回目の購入につなげる：リピーターが売上の6割を占めるため、初回購入者を2回目につなげるのが最も効果的。初回の注文に次回クーポンを同梱し、豆がなくなる3〜4週間後にお知らせメールを送る。

ギフト需要を12月以外にも：ギフト売上の3割が12月に集中。母の日・父の日・敬老の日の特集で、売上の少ない月を底上げする。

お知らせは夜と週末に：注文の多い19〜22時に配信し、売上が平日より約24%多い土日に限定企画を行う。

数字は必ず計算で確かめる：レポートの数字はすべて集計結果から書き、比べ方が公平かも確認しました（例：月数の違う期間は合計ではなく1か月あたりの平均で比べる）
グラフ1枚に1つのメッセージ：伝えたい月や商品だけ色を変え、説明文で「何が読み取れるか」を書いています
提案まで書く：集計だけで終わらず、「次に何をするか」を効果の大きい順に並べています

※データは架空のネットショップ用に作成したものです。Excel・Googleスプレッドシートのデータ、Shopify・BASEなどの注文データの書き出しからも分析できます。Googleスプレッドシートのダッシュボードとして毎月自動で更新する形にも対応します。