怎么用Python數(shù)據(jù)分析超市的促銷時(shí)間

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項(xiàng)目目標(biāo)

分析一下超市近期的運(yùn)營數(shù)據(jù)，通過分析，對(duì)超市近期的運(yùn)行狀況有了直觀的了解

1.讀取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)存放在表格中，我們用pandas將其讀出來

import pandas as pd
data=pd.read_csv('超市運(yùn)營數(shù)據(jù).csv',encoding='gbk',parse_dates=["成交時(shí)間"])
data

2.分析哪些類別的商品比較暢銷

首先將數(shù)據(jù)按照類別ID進(jìn)行分組，然后對(duì)分組后的銷量進(jìn)行求和，最后用reset_index重置索引

data_group=data.groupby("類別ID")["銷量"].sum().reset_index()
data_group

為了取出銷量最好的10類商品類別，我們可以對(duì)data_group按照“銷量”進(jìn)行排序，取出前10個(gè)

data_group=data_group.sort_values(by="銷量",ascending=False).head(10)
data_group

3.分析哪些商品比較暢銷

分析邏輯與哪些類別的分析一致，代碼如下：

data['銷售額']=data['銷量']*data['單價(jià)']
data

4.分析不同門店的銷售額占比

首先計(jì)算銷售額，并添加到數(shù)據(jù)中：

data['銷售額']=data['銷量']*data['單價(jià)']
data

按照門店進(jìn)行分組，對(duì)分組后的營業(yè)額進(jìn)行求和：

data_group=data.groupby('門店編號(hào)')['銷售額'].sum().reset_index()
data_group

用餅圖畫出銷售額占比：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
x=list(data_group['門店編號(hào)'])
y=list(data_group['銷售額'])
pie = (
    Pie()
   .add(
        "",
        [(i,j)for i,j in zip(x,y)],
        radius=["30%", "75%"],
        center=["50%", "50%"],
        rosetype="radius",
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="門店銷售額占比"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=": vmsujhn"))
)
pie.render_notebook()

5.分析超市客流高峰高峰時(shí)間段

了解客流高峰時(shí)間段是很有必要的，可以幫助超市確定什么時(shí)間開展促銷活動(dòng)最合適

首先從日期中提取小時(shí)數(shù)

data['小時(shí)']=data['成交時(shí)間'].map(lambda x:int(x.strftime("%H")))
data

對(duì)小時(shí)和訂單進(jìn)行去重

traffic=data[['小時(shí)','訂單ID']].drop_duplicates()
traffic

計(jì)算每小時(shí)的訂單量

traffic_count=traffic.groupby("小時(shí)")["訂單ID"].count()
traffic_count

畫出折線圖：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
x=[str(i) for i in list(range(6,22))]
y=list(traffic_count)
line=(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x)
    .add_yaxis(series_name="銷量",y_axis=y, is_smooth=True)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="不同時(shí)段銷量折線圖"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            ),)
)
line.render_notebook()

從上圖可以發(fā)現(xiàn)，8點(diǎn)至10點(diǎn)是超市一天中的銷量高峰期，然后17至19點(diǎn)又有一個(gè)小高峰，所以這兩個(gè)時(shí)間段搞促銷效果會(huì)比較好！

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么用Python數(shù)據(jù)分析超市的促銷時(shí)間”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)怎么用Python數(shù)據(jù)分析超市的促銷時(shí)間這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

本文名稱：怎么用Python數(shù)據(jù)分析超市的促銷時(shí)間
本文網(wǎng)址：http://muchs.cn/article6/ppjpig.html

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