python数据分析-数据分析流程、方法以及实例实战-在线零售业务的交易数据分析实战

墨蓝 2023-07-07 08:29 72阅读 0赞

### 数据分析流程 ###

*  **明确问题**：明确问题是数据分析中的第一步，必须明确数据分析的真实需求
 *  **理解数据**：数据获取和数据探索
 *  **数据清洗**：一个数据分析项目大部分时间花在数据清洗上
 *  **数据分析和可视化**：对清洗后的数据进行分析，并且通过可视化展示出结果
 *  **结论和建议**:对结果进行解读，得出有价值的结论并且提出相关建议。

### 数据分析方法 ###

*  常用统计方法，例如计算常用统计量和构建相关指标
 *  图表法，通过各种图形结合来展示数据里面信息
 *  机器学习算法，对于复杂的分析，会涉及到模型构建

接下来实战！  
第一个例子是使用国外的在线零售业务的交易数据，[数据下载地址][Link 1]

现在以表格的形式解释一下里面的字段：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>字段</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>InvoiceNo</td> 
   <td>订单编号，含有6个整数，退货订单编号开头有字母C</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>StockCode</td> 
   <td>产品编号，由5个整数构成</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Description</td> 
   <td>产品描述</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Quantity</td> 
   <td>产品数量，有负号表示退货</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>InvoiceDate</td> 
   <td>订单日期和时间</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>UnitPrice</td> 
   <td>单位 英镑 单位产品的价格</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CustomerID</td> 
   <td>客户编号，由5位数字组成</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Country</td> 
   <td>国家的名称 每个客户所在的国家/地区的名称</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

首先我们明确分析分析的目的

1.  购买商品数量前十的国家是哪些
2.  交易额前十的国家是哪个
3.  哪些月的销量较佳
4.  客单价多少（销售额/顾客数）
5.  用户消费行为分析

*  购买商品数量前十的国家是哪些

#购买商品数量前10的国家
    result1 = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('Country').sum()['Quantity'].sort_values(ascending=False).head(10)
    #可视化---购买商品数量前10的国家
    batdata = go.Bar(x=result1.index.tolist(),y=result1.values.tolist())
    layout = go.Layout(title='购买商品数量前10的国家',xaxis=dict(title='国家'),yaxis=dict(title='销量'))
    fig = go.Figure(data=[batdata],layout=layout)
    py.offline.plot(fig,filename='Top10Purchase.html')

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  交易额前十的国家是哪个

#可视化---交易额前十的国家
    #交易额前十的国家 --这里首先计算 Quantity*UnitPrice 单价*物品数量
    data_copy['AllPrice'] = data_copy[data_copy['Quantity']>0]['Quantity']*data_copy[data_copy['Quantity']>0]['UnitPrice']
    result2 = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('Country').sum()['AllPrice'].sort_values(ascending=False).head(10)
    batdata = go.Bar(x=result2.index.tolist(),y=result2.values.tolist(),marker=dict(color='orange'),opacity=0.5)
    layout = go.Layout(title='交易额前十的国家',xaxis=dict(title='国家'),yaxis=dict(title='金额'))
    fig = go.Figure(data=[batdata],layout=layout)
    py.offline.plot(fig,filename='Top10Transation.html')

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

*  统计每个月的销售额

#统计哪个月份的销售额最多
    
    result3 = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('InvoiceDate').sum()['AllPrice'].sort_values(ascending=False)
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#这两句作用为防止中文乱码
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    sns.barplot(x=result3.index,y=result3.values,color='steelblue')
    plt.title(label="统计每个月份的销量")
    plt.xlabel(xlabel="月份")
    plt.ylabel(ylabel="销售额")
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

*  客单价

#客单价
    #统计客户数量 4339
    CustomerNumber = data_copy[data_copy['Quantity']>0]['CustomerID'].drop_duplicates().count()
    print("客户数量:",CustomerNumber)
    #统计总的订单金额
    AllPrice =  data_copy[data_copy['Quantity']>0]['AllPrice'].sum()
    print("总的订单金额:",AllPrice)
    #客单价
    PriceOfCustomer = AllPrice/CustomerNumber
    print("客单价:",PriceOfCustomer)

输出：  
![在这里插入图片描述][20200223084116127.png]

*  用户消费行为分析

#用户消费行为分析
    
    #统计不同客户成交的的订单数、商品总量、订单金额
    
    Customer = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('CustomerID').agg({'InvoiceNo':'nunique','Quantity':np.sum,'AllPrice':np.sum })
    
    #进行描述性统计方法
    print(Customer.describe())

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

结果分析：

*  用户平均消费4次，最多消费210次，算是忠实的用户
 *  用户平均消费2053元，但是百分之75 以下的人消费金额不高于1661元，可见，存在一些消费力比较高的客户，值得重点关注

全部代码：

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import plotly as py
    import  plotly.graph_objects as go
    import seaborn as sns
    
    data = pd.read_csv('data/data.csv')
    # #获取数据前10行
    print(data.head(10))
    # #获取数据长度
    print(len(data)) #共有541909
    # #查看数据信息
    print(data.info())
    
    #数据清洗
    #1 首先查看各列数据的缺失率
    DataIsNull = data.apply(lambda x:sum(pd.isnull(x))/len(x),axis=0)
    #print(DataIsNull)
    #从输出结果中，可以看到 Description 缺失率为0.0026 CustomerID缺失率为0.2492
    #2 去除掉缺失的数据
    data_copy = data.dropna(how='any',axis=0).copy()
    #查看是否还存在缺失值
    #print(data_copy.info())#从结果中来看，已经将缺失的数据全部筛选完毕，还剩下406829条数据
    
    
    #数据分析以及可视化
    #购买商品数量前10的国家
    result1 = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('Country').sum()['Quantity'].sort_values(ascending=False).head(10)
    #可视化---购买商品数量前10的国家
    batdata = go.Bar(x=result1.index.tolist(),y=result1.values.tolist())
    layout = go.Layout(title='购买商品数量前10的国家',xaxis=dict(title='国家'),yaxis=dict(title='销量'))
    fig = go.Figure(data=[batdata],layout=layout)
    py.offline.plot(fig,filename='Top10Purchase.html')
    
    #可视化---交易额前十的国家
    #交易额前十的国家 --这里首先计算 Quantity*UnitPrice 单价*物品数量
    data_copy['AllPrice'] = data_copy[data_copy['Quantity']>0]['Quantity']*data_copy[data_copy['Quantity']>0]['UnitPrice']
    result2 = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('Country').sum()['AllPrice'].sort_values(ascending=False).head(10)
    batdata = go.Bar(x=result2.index.tolist(),y=result2.values.tolist(),marker=dict(color='orange'),opacity=0.5)
    layout = go.Layout(title='交易额前十的国家',xaxis=dict(title='国家'),yaxis=dict(title='金额'))
    fig = go.Figure(data=[batdata],layout=layout)
    py.offline.plot(fig,filename='Top10Transation.html')
    
    #修改订单日期格式，因为当前日期格式是字符型，现在要转化成datatime型
    data_copy['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(data_copy['InvoiceDate'],errors='coerce').dt.month
    
    #统计哪个月份的销售额最多
    
    result3 = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('InvoiceDate').sum()['AllPrice'].sort_values(ascending=False)
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#这两句作用为防止中文乱码
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    sns.barplot(x=result3.index,y=result3.values,color='steelblue')
    plt.title(label="统计每个月份的销量")
    plt.xlabel(xlabel="月份")
    plt.ylabel(ylabel="销售额")
    plt.show()
    
    # #客单价
    # #统计客户数量 4339
    CustomerNumber = data_copy[data_copy['Quantity']>0]['CustomerID'].drop_duplicates().count()
    print("客户数量:",CustomerNumber)
    #统计总的订单金额
    AllPrice =  data_copy[data_copy['Quantity']>0]['AllPrice'].sum()
    print("总的订单金额:",AllPrice)
    #客单价
    PriceOfCustomer = AllPrice/CustomerNumber
    print("客单价:",PriceOfCustomer)
    
    #用户消费行为分析
    
    #统计不同客户成交的的订单数、商品总量、订单金额
    
    Customer = data_copy[data_copy['Quantity']>0].groupby('CustomerID').agg({'InvoiceNo':'nunique','Quantity':np.sum,'AllPrice':np.sum })
    print(Customer)
    #进行描述性统计方法
    print(Customer.describe())

[Link 1]: https://www.lanzous.com/i9kfn7e
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