行銷活動效益知多少?顧客回購了嗎? - 資料視覺化產出與分析判讀-系列6(附Python程式碼)

將資料視覺化之後,要如何判讀資料結果呢…?

一、資料視覺化

# 先畫barfig = px.bar(ad_total_mon,x = '月份', y = '平均利潤',color = ‘第幾次購買’,barmode=”group”)
圖 1、圖形第一階段
# bar + scatter(月平均)fig.add_scatter(x = mon_list, y = mon_tt_profit.平均利潤, name = ‘月每人平均利潤’)
圖 2、圖形第二階段
# bar + scatter(月平均) + scatter(lines型態,年平均)fig.add_scatter(x=mon_list,y=mon_mean_profit, name = ‘年每人平均利潤’,mode=’lines’)
圖 3、圖形第三階段
# 調整外觀fig.update_layout(title={'text': '系列1_'+ ad_pd1[ad_num] +'_利潤比較圖' ,'y':0.95,'x':0.2,'xanchor': 'center'},title_font_color="black",xaxis_title="月份",axis = dict(tickformat = ',d',color = 'black'),yaxis_title="利潤",yaxis = dict(tickformat = ',d',color = 'black'),autosize=False,width=1800,height=960,font=dict(family="Courier New, monospace",size=20,color="lightslategrey"),legend=dict(orientation="h",yanchor="bottom",y=1.02,xanchor="right",x=1),)pyplt = py.offline.plot# 跑出圖檔pyplt(fig, filename = ‘行銷活動回購分析圖/’+ ad_pd1[ad_num]+’_2018'+’.html’,auto_open = False)
圖 4、系列1廣告利潤比較圖(critei)
  1. 此次流程的圖是以其中一個廣告舉例,若想完成執行出全部廣告的圖,只需要把文章【行銷活動效益知多少?顧客回購了嗎? -資料視覺化設計-系列4】程式碼1「critei」換成「ad_pd1[ad_num]」就可以成功執行繪圖階段的程式碼囉。
  2. 若只想輸出資料量較充足的廣告類別的話,可以在文章【行銷活動效益知多少?顧客回購了嗎? -萃取精華資料中的精華-系列5】中的「程式碼2」的最前面加上以下程式碼,如程式碼bonus所示。
# 將資料量太少的排除(可調整:目前為10)if len(ad_total_mon) < 10:continue

二、管理意涵

圖5、系列1廣告利潤比較圖(ikip)
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