python帮助超市老板分析运营数据,确定大促销时间


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'])
data

2.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
类别ID 销量
240 922000003 425.328
239 922000002 206.424
251 923000006 190.294
216 915030104 175.059
238 922000001 121.355
367 960000000 121.000
234 920090000 111.565
249 923000002 91.847
237 922000000 86.395
247 923000000 85.845

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_group=data.groupby('商品ID')['销量'].sum().reset_index().sort_values(by='销量',ascending=False).head(10)data_group
商品ID 销量
8 29989059 391.549
18 29989072 102.876
469 30022232 101.000
523 30031960 99.998
57 29989157 72.453
476 30023041 64.416
505 30026255 62.375
7 29989058 56.052
510 30027007 48.757
903 30171264 45.000

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.分析超市客流高分高峰时间段

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
小时
6 10
7 37
8 106
9 156
10 143
11 63
13 30
14 36
15 17
16 50
17 73
18 71
19 71
20 39
21 16
Name: 订单ID, dtype: int64

画出折线图:

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linex=[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!

-完-

(0)

相关推荐

  • pyecharts版本差异

    问题1.AttributeError: module 'pyecharts' has no attribute 'Line'? 问题2.AttributeError: module 'pyechart ...

  • 如何利用pyecharts绘制炫酷的关系网络图?

    如何利用pyecharts绘制炫酷的关系网络图 这是本学期在大数据哲学与社会科学实验室做的第六次分享了. 第一次分享的是: 如何利用"wordcloud+jieba"制作中文词云? ...

  • Python制作可视化大屏全流程!(代码分享)

    今天就详细讲一下Pyecharts制作可视化大屏的过程. 注意,本文由于篇幅问题不会放置全部代码,会在文末提供全部代码的下载. 承接上文<用Python制作可视化大屏,特简单!>,不再赘述 ...

  • 盘点 Django 展示可视化图表的多种方式(建议收藏)

    盘点 Django 展示可视化图表的多种方式(建议收藏)

  • 2021小红书品牌自运营数据解读,小红书店播营销分析

    千瓜数据<2021Q1小红书品牌自运营&店播营销报告>,重点围绕小红书品牌私域流量池精准引流策略.行为惯性和峰终定律在品牌店播中的运用,深度洞察小红书品牌号笔记运营和品牌店播营销新 ...

  • 超市老板的八字详细分析推理

    超市老板的八字详细分析推理 徐振轩 乾造:丁卯 丁未 乙亥 壬午 大运:丙午 乙巳 甲辰 癸卯 壬寅 辛丑 庚子 日空:申酉 胎元:戊戌         命宫:甲辰 此人1987年,性别:男,某超市的 ...

  • 作为一名运营人员,应该分析哪些数据和指标?

    一.页面加载速度 页面加载速度,很影响用户体验.试想,点击链接来到一个网站,图标一直打转,加载半天还没打开,很可能关闭了之. 怎么提高页面加载速度呢?首先,选择与知名服务器供应商合作,比如阿里云等,服 ...

  • 用Excel数据透视表,帮助老板分析人群价值

    每个用户的行为特征和价值各不相同,因此在对待不同的用户时,不能一刀切,应该根据用户的特点进行区别对待. 在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型能够很好地衡量客户价值和客户创利能力,常用 ...

  • 淘宝运营如何分析竞争对手数据

    做淘宝要做市场容量分析吗? 我认为是不需要的,还是那个观点,产品都是相对固定的,对于大部分人来说因为我有这个产品,想在淘宝上卖,并不是说,我想开店,然后去找产品 但是我们需要分析产品的价格区域,这个是 ...

  • 数据 | 两大航天集团上市公司运营状况及资本运作分析(上)

    本文刊登于<卫星与网络>杂志2017年4月刊 航天领域央企主要包括中国航天科技和中国航天科工两大集团公司,他们系出同源,于1999年7月1日在原中国航天工业总公司所属部分企事业单位基础上分 ...

  • 分析写作数据,实现互动交流,产生情感共鸣

    写文章是给人看的,文章有人看,看的人多,自己写起来就更有劲,更有动力. 那么,哪些人读过你的文章?有多少人对你的文章感兴趣?你的文章传播效果如何?了解这些问题,对于写作者来说,是件非常重要的事. 在传 ...

  • 利用Python实现财务分析/经营分析自动化

    之前写公司研究报告时,所有的数据都是通过翻看招股说明书/年报的PDF获取的,把数字从PDF里复制粘贴到EXCEL里再生成图表的过程非常繁琐,而且容易因为看错行/列摘错数据.使用Python可以实现提取 ...

  • 某集团超市业务分析报告

    某集团超市业务分析报告