业务背景
在茶饮市场竞争日益激烈的背景下，为了帮助蜜雪冰城更好地了解自身经营状况以及与其他茶饮品牌的差异，从而制定更有效的发展策略，特立项开发此数据可视化及品牌对比分析系统。项目立项前，与蜜雪冰城相关负责人进行了多次沟通，深入了解其对数据展示和品牌对比的具体需求，明确了需要涵盖门店分布、盈利情况、加盟数据、产品销量、财务表现等多个维度的分析，以解决数据分散、难以直观分析的问题。
功能介绍
该项目主要包含多个功能模块。数据可视化模块可通过中国地图展示蜜雪冰城全国门店分布情况，用柱状图呈现各省份平均盈利对比、加盟两年数据对比、财务数据对比，用饼图展示 2022 年产品销量 TOP8 等，让使用者直观了解蜜雪冰城的各项业务数据。品牌对比分析模块通过标签页切换，分别展示蜜雪冰城与奈雪的茶、喜茶、古茗、茶百道等品牌在财务表现、市场定位、商品模式、供应链、核心差异等方面的对比，每个对比维度都有对应的柱状图或雷达图辅助分析。使用者可通过点击不同标签，快速切换查看不同维度的对比信息，清晰掌握各品牌的优势与短板，为蜜雪冰城的经营决策提供有力支持。
项目实现
核心职责与成果：
数据整合与清洗：主导多渠道数据采集（APP 订单、POS 系统、社交媒体等），使用 Python（Pandas/Numpy）清洗处理异常值与缺失值，将数据清洗效率提升 35%，构建完整分析数据集。
深度数据分析：运用聚类算法划分消费者群体，挖掘学生群体偏好性价比产品等消费特征；结合多元线性回归分析门店销售，定位高校密度等关键影响因素；搭建 ARIMA 销售预测模型，误差率降低 15%，助力库存周转率提升 20%。
可视化与决策支持：使用 Tableau/PowerBI 制作消费者画像与门店销售看板，输出含可落地建议的分析报告，推动精准营销转化率提升 25%，预估门店销售额增长 15%。
数据整合与清洗：主导多渠道数据采集（APP 订单、POS 系统、社交媒体等），使用 Python（Pandas/Numpy）清洗处理异常值与缺失值，将数据清洗效率提升 35%，构建完整分析数据集。
深度数据分析：运用聚类算法划分消费者群体，挖掘学生群体偏好性价比产品等消费特征；结合多元线性回归分析门店销售，定位高校密度等关键影响因素；搭建 ARIMA 销售预测模型，误差率降低 15%，助力库存周转率提升 20%。
可视化与决策支持：使用 Tableau/PowerBI 制作消费者画像与门店销售看板，输出含可落地建议的分析报告，推动精准营销转化率提升 25%，预估门店销售额增长 15%。
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潜在扩展：增加数据可视化功能，提供更直观的数据展示。
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