超长干货:Python实操数据分析教程,轻松上手数据分析

码农必胜客 2024-10-11 08:05:01 阅读 54

前言:

在当今数据驱动的时代,数据分析成为了解锁洞见和驱动业务决策的关键。Python,作为一种功能强大且易于学习的编程语言,已成为数据分析的首选工具之一。本文将引导您了解使用Python进行数据分析的一般流程,包括数据清洗、分析处理、可视化和得出结论。

数据分析的一般流程:

数据分析通常包括以下几个关键步骤:数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和得出结论。每一步都是解锁数据潜力的重要环节。接下来,我围绕这个流程展开详细的介绍。

1,数据清洗

数据清洗是数据分析过程中的第一步,目的是将原始数据转化为可分析的格式。这包括处理缺失值、去除重复记录、纠正错误和不一致性。在Python中,`pandas`库是处理数据清洗的利器。例如,使用`DataFrame.drop_duplicates()`可以去除重复的记录。下面我们通过一个例子来展开说明。

这是一份超市的线下销售数据。我先打开excel简单看下数据格式。

我先用Python读取这份表格,这里我使用的是jupyter notebook工具。

使用pandas,读取excel表格数据,并用data.info()方法,查看整体数据情况,可以看到一共有51290条数据,24个字段。

用 duplicated().sum()方法,查看是否存在重复值。可以看到没有重复值

通过 data.isnull().sum()方法,查看是否存在数据缺失情况。可以看到Postal Code字段是存在缺失值的,该字段指的是邮编号码,而我接下来的分析不涉及该字段,所以做忽略处理。

因为原始数据中,该字段格式异常,接下来,我需要对日期字段,进行处理

这里,我是用to_datetime 这个方法来实现的,将日期进行格式转换。

经过处理后,发现日期数据是 “年-月-日 时分秒”,而我的分析中,只需要精确到天即可,于是我进行第二轮处理。

通过以上的操作,我完成了对数据的清洗过程。

2,分析处理和可视化

在完成数据清洗之后,接下来的步骤是分析处理和数据可视化,这两个环节是紧密相连且相辅相成的。

不仅能够对数据进行深入分析,还能以图形的方式直观展示分析结果,使数据的理解更加直接和高效。

我先对客户类别的单量进行分析,对细分客户情况进行分析。

接下来,我对国家、城市的订单分布情况,进行分析

接下来,对产品类型进行分析

对销售额,利润进行分析:查看是否存在季节性特征

通过RFM模型,对客户进行分层

3,数据分析的结论与洞见:引导业务决策

数据分析的终极目标是支持和优化经营决策。当我们完成了以上的数据分析过程后,需要从中分析出合理的决策措施。为了更好的向上汇报,有时候还需要制作一份精美的PPT。

指标体系的说明,是评估业务表现和决策成效的基础,需要清晰地定义每个指标的计算方式和意义。

接下来就可以根据分析的结果,提出对应合理的解决策略。这样可以帮助领导做出更加明智和数据驱动的决策。

我将市场分为了2大类:主要市场、潜在市场,并提出了改善方案。

对于季节性特征表现明显的地区,也需要给出对应的策略

客户分层后,相当于给每个客户打上了一个标签,将客户根据自己的规则体系,重新进行了分类,并给出对应的策略。

比如对新用户,应该以提高转化,引导下单为主,对价格敏感客户,可以提供一些促销活动等等。

结论

可以看到,Python在数据分析方面表现出的强大能力。利用Python,能极大地增强数据分析的效率和直观性。

此外,精心准备的数据分析报告同样至关重要。一个设计精美、内容专业的PPT报告不仅能够有效地传达分析结果和策略建议,还能在职场中为您增加额外的影响力。

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