分析某电商企业的销售趋势，探究影响其增长的关键因素。对不同市场下的产品销售状况进行深度挖掘，找出各市场间的销售差异。进一步挖掘不同产品的销售状况，发现不同产品之间的销售差异。针对企业用户展开分析，挖掘出用户的画像及价值。通过对上述分析的总结，将得出一些结论，并依据分析结果提出针对企业未来发展的想法与建议。
本项目依托于某电商平台自2017年1月至12月的每日订单详情数据及用户信息数据，包括销售订单表和用户信息表两大主要数据表。其中，销售订单表详细记录了每个订单的情况，每个订单代表一次销售行为。以下是两表的结构概述：
销售订单表结构：详细列出了与订单相关的各项数据，如订单号、产品信息、销售日期等。
用户信息表结构：则列出了用户的各类信息，如用户ID、性别、年龄等。
本项目的分析主要分为三个维度：用户画像维度，主要针对用户进行分析，揭示平台主力军的用户特点；商品维度，主要找出商品在不同市场的销售差异；用户价值维度，根据用户的消费行为，挖掘出其内在的规律与价值。
在数据处理方面，我们将采用多种方法进行数据清洗、整理及转换。如利用函数法中的COUNTIF()进行重复标记，高级筛选法进行数据筛选，数据表进行数据重复频次的计算等。对于缺失值，我们将遵循一定的标准进行处理，如平均值填充或统计模型计算等。对于批量填充操作，我们将采用合并单元格的拆分技巧及智能填充功能。
在数据合并与匹配方面，我们将利用VLOOKUP函数等工具，实现用户表与订单表的合并，使得订单表的字段更加丰富，为后续的用户消费行为分析提供数据支持。我们还将运用分列、截取字符串等函数对数据进行进一步处理，以满足特定的分析需求。
对于数据的可视化图形展示，大多数简单图形相信都能轻松实现。而对于一些特殊图形，我们将提供相应的解决方案与方法。这些分析和处理方法的应用将为企业的销售决策提供有力的数据支持。