怎么用Python数据分析超市的促销时间
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项目目标
分析一下超市近期的运营数据，通过分析，对超市近期的运行状况有了直观的了解
1.读取数据
数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来
import pandas as pd
data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates=["成交时间"])
data2.分析哪些类别的商品比较畅销
首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引
data_group=data.groupby("类别ID")["销量"].sum().reset_index()
data_group为了取出销量最好的10类商品类别，我们可以对data_group按照“销量”进行排序，取出前10个
data_group=data_group.sort_values(by="销量",ascending=False).head(10) data_group
3.分析哪些商品比较畅销
分析逻辑与哪些类别的分析一致，代码如下：
data['销售额']=data['销量']*data['单价'] data
4.分析不同门店的销售额占比
首先计算销售额，并添加到数据中：
data['销售额']=data['销量']*data['单价'] data
按照门店进行分组，对分组后的营业额进行求和：
data_group=data.groupby('门店编号')['销售额'].sum().reset_index()
data_group用饼图画出销售额占比：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
x=list(data_group['门店编号'])
y=list(data_group['销售额'])
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="门店销售额占比"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}"))
)
pie.render_notebook()
5.分析超市客流高峰高峰时间段
了解客流高峰时间段是很有必要的，可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适
首先从日期中提取小时数
data['小时']=data['成交时间'].map(lambda x:int(x.strftime("%H")))
data对小时和订单进行去重
traffic=data[['小时','订单ID']].drop_duplicates() traffic
计算每小时的订单量
traffic_count=traffic.groupby("小时")["订单ID"].count()
traffic_count画出折线图：
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="销量",y_axis=y, is_smooth=True) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="不同时段销量折线图"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ),) ) line.render_notebook()
从上图可以发现，8点至10点是超市一天中的销量高峰期，然后17至19点又有一个小高峰，所以这两个时间段搞促销效果会比较好！
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