实战案例：综合数据分析项目
8.1 项目概述：目标、数据源、预期成果
项目目标：分析某电商平台的销售数据，旨在提高销售额，优化库存管理，和改善顾客满意度。
数据源：包括但不限于订单详情、顾客信息、产品信息、销售时间序列数据。
预期成果：
-
识别销售趋势 -
了解顾客行为 -
产品表现分析 -
推荐业务决策支持
8.2 数据清洗与预处理
数据清洗和预处理是数据分析不可或缺的步骤，它直接影响分析结果的质量和可靠性。
-
处理缺失值：
# 填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
-
删除重复值：
df.drop_duplicates(inplace=True)
-
数据类型转换：
# 转换数据类型以优化性能
df['sales'] = df['sales'].astype('float32')
-
日期时间解析：
# 解析日期时间
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'], format='%Y-%m-%d')
8.3 探索性数据分析（EDA）
探索性数据分析（EDA）是理解数据集的关键步骤，通过可视化和数据汇总技术揭示数据的主要特征和结构。
-
单变量分析：
# 分布可视化
df['sales'].plot(kind='hist')
-
双变量分析：
# 销售额与评价分数的关系
df.plot(kind='scatter', x='rating', y='sales')
-
相关性分析：
# 计算相关矩阵
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)
8.4 数据分析与可视化
深入分析数据，使用统计测试验证假设，通过可视化展现数据分析结果。
-
时间序列分析：
# 按月份汇总销售数据
df.resample('M', on='order_date')['sales'].sum().plot()
-
顾客行为分析：
# 顾客重复购买率
repeat_customers_ratio = df[df['order_count'] > 1].shape[0] / df.shape[0]
-
产品表现分析：
# 产品销售额排名
df.groupby('product_id')['sales'].sum().sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')
8.5 结论提炼与报告撰写
基于分析结果提炼结论，撰写报告，包括数据分析的洞察和业务建议。
-
撰写结论：
结论应基于数据分析的结果，总结关键发现，并提出可行的业务策略或改进建议。
-
报告撰写：
报告应清晰、准确地传达分析过程和结论，包括引言、方法、结果、结论和建议等部分。
总结
通过本项目的指
导，你将能够完成一个综合性的数据分析项目，从数据清洗与预处理到探索性数据分析，再到深入的数据分析与可视化，最终撰写出一个结论明确、数据支持的分析报告。这个过程不仅能够帮助你巩固Pandas和数据分析的知识，还能让你学会如何将理论应用到实际项目中，解决实际问题。
记住，每个数据分析项目都是独一无二的，它们有自己的目标、挑战和局限。通过实践这样的项目，你将能够提高你的分析技能，更好地理解数据背后的故事，并为做出基于数据的决策提供支持。
原文始发于微信公众号（跟着布布学Python）：零基础小白保姆级Pandas数据分析从入门到实战（8）
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/256400.html
