数据实验分析

数据分析数据分类与画图数据分类方法：通过指定列名和函数（如SUM）来分类数据，确保数据会集包罗所需列，否则会报错。嵌套柱形图应用：嵌套柱形图用于展示多条理分类的数据，如按店名和化妆品类别分类，明白指定HUE参数以区分差别条理。
数据可视化：通过画图可以直观地看到差别类别的贩卖量和贩卖额，资助分析和决议。贩卖数据与消耗者偏好
贩卖数据分析：分析了差别类别（如干净、补水等）的贩卖数据，发现男士紧张关注干净和补水类产物，密斯则关注更多类别。消耗者偏好：通过饼图和柱形图展示了男士和密斯在美妆产物上的消耗偏好，男士偏好干净和补水类产物，密斯则更为多样化。
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#大类贩卖量、贩卖额的占比
plt.figure(figsize = (12,12)
#贩卖量plt.subplot(2,2,1)data.groupby('main_type').sale_count.sum().plot.pie(autopct = '%0f%%',title = '各大类贩卖量占比')
#贩卖额plt.subplot(2,2,2)data.groupby('main_type')['贩卖额'].sum().plot.pie(autopct = '%0f%%',title = '各大类贩卖额占比')
#小类贩卖量、贩卖额的占比plt.subplot(2,2,3)data.groupby('sub_type').sale_count.sum().plot.pie(autopct = '%0f%%',title = '各小类贩卖量占比')plt.subplot(2,2,4)data.groupby('sub_type')['贩卖额'].sum().plot.pie(autopct = '%0f%%',title = '各小类贩卖额占比')plt.tight_layout()
接下来用seaborn包给出每个店肆各个大类以及各个小类的销量贩卖额¶贩卖量与贩卖额对比：男士专用产物的贩卖量占18.16%，但贩卖额仅占10%左右，显示出密斯在美妆产物上的消耗能力更强。
时间因素对贩卖的影响贩卖高峰期分析：通过折线图分析了双11期间的贩卖数据，发现贩卖量在11月9日到达高峰，商家应在高峰期前安排促销运动。
贩卖额变革：贩卖额在11月10日到达顶峰，随后猛然降落，显示出时间因素对贩卖额的明显影响
批评数据分析批评数与贩卖数据连合：通过绘制画布和分析批评数据，连合贩卖数据，可以更全面地相识消耗者举动和产物受欢迎程度。
总结数据分析的紧张性：通过数据分析可以发现消耗者偏好和市场趋势，资助企业和个人做出更明智的决议。数据可视化工具的应用：利用嵌套柱形图、饼图和折线图等工具可以直观展示数据，便于分析和理解。多维度分析：连合贩卖量、贩卖额和批评数等多维度数据，可以更全面地评估市场体现和产物竞争力。数据处置惩罚步骤：初步相识数据后，须要进行数据预处置惩罚，紧张包罗处置惩罚缺失值、重复值和非常值。数据分析流程：数据预处置惩罚完成后，进行数据可视化，并根据可视化的结果进行数据分析​

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