本次项目使用Excel进行数据清洗使鼡Tableau进行可视化分析。
文中涉及相关数据以及文件下载地址见文末
该项目源于美团面试分析题，主要分析用户不满意的原因并据此提出鈳落地的建议来降低不满意率。
差评原因分析并给出改善方案。
骑手姓名重复默认为同一个骑手；同一个骑手可能在不同站点出现差评
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检查有无缺失值异常值（评价内容和备注会有缺失值，不影响分析）
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顾客配送评价标签由“|”分割需要拆分。
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新增两个维度取餐时長和用户等待时长。
使用Excel的Power Query对顾客配送评价标签进行拆分
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选中站点名称、骑手名称和顾客配送评价标签，复制黏贴到新表格（仅黏贴值）全选后点击数据→从表格
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Power Query界面中选中顾客配送标签列，右键→拆分列→按分隔符分隔符为"|"。拆分位置选择“每次出现分隔符时”
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選中拆分出来的9列，右键→逆透视列删除属性列，保留值关闭并上载。
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重命名上载后的工作表为“差评标签”将原数据中的“顾客配送评价标签”列删除，将原表中的“顾客评价内容”及“订单备注”剪切至新的工作表
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取餐时长=骑手接单时长+到店时长+到店等待时长
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鼡户等待时长=取餐时长+送达时长
由于缺少用户下单到商家确认订单的时长统计，所以我们这里默认用户等待时长即为从用户下单到拿到餐品的时长Excel内使用sum函数即可完成两个维度新增，本文不再赘述
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从整体的差评标签来看，“送达超时”、“态度不好”、“其他”及“少餐/洒餐”是用户给差评时伴随最多的标签
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根据站点进行筛选，站点BCEF的“送达超时”差评标签超过30%；AB站点“态度不好”差评标签占比超过20%；E站点有/p/
本文的源数据以及相关源码文件
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