Python程序设计项目式教程 课件 项目八 项目实践与综合应用

目录01

数据分析概述03

用户消费行为分析相关指标05任务8-2

公司销售分析数据分析常用工具任务8-1

某电商网站用户消费行为

分析技能拓展：利用大模型辅助编程020406数据分析概述●定义用统计方法对收集的数据进行分析，提取有用信息并形成结论的过程。●重要性支持决策制定、优化业务流程、发现潜在机会。4.数据分析挖掘规律(统计分析，机器学习)1.数据收集确定来源(数据库，爬虫等)3.数据探索描述性统计与

初步可视化2.数据清洗去重、补全缺失值5.结果呈现图表与报告展示Pandas提供DataFrame

结枸，用于高效的数据清

洗、整理与分析。Matplotlib基础2D

绘图库，适用

于生成各类静态统计

图表。Pyecharts基于ECharts

的Python

可视化库，生成

交互式图表。NumPy用于数值计算的核心

库，支持多维数组与

矩阵运算。JupyterNotebook交互式编程环境，支持代码、文本和

可视化混排。数据分析常用工具流量指标UV

(独立访客数):访问网站的不同用户数。PV

(页面浏览量):页面被访问的总次数。人均访问量：PV/UV(反映用户黏性)。转化指标购买率：购买用户数/访问用户数×100%。复购率：多次购买用户数/总购买用户数×

100%(衡量忠诚度)。用户消费行为分析关键指标随着互联网与电商平台的发展，网上购物正成为国内消费者购物的

重要方式。在电商平台中，用户通过浏览商品详情页、收藏、加购物车

或直接购买等方式来进行网上购物。通过对用户行为进行分析，探索用

户流量在时间、流程等维度的规律，分析用户的购买量分布、留存率、价值分层，了解受欢迎的商品和商品类别现状，就可以结合店铺的相关

营销策略，实现更加精细化的运营，进而服务于业务增长。任务描述本项目的数据分析围绕2023年11月18日至12月18日的100万条用户行为

数据"user_behavior_cut.csv"展开。该数据集含6列字段，涵盖用户、商品、

行为、位置、品类及时间信息。运用Pandas读取并初步清洗数据，如删除

无用列、检查缺失值、重设索引等，并对行为类型字段进行映射、解析时

间字段并增添时间特征。接着进行行为数据统计，包括PV、UV

等访问量指

标，各类用户行为的频次与参与度，以及购买行为的购买率等。最后利用

Pyecharts进行可视化，绘制用户各类行为及每日PV在时间上的趋势变化折

线图，直观展现用户行为趋势。任务分析背景基于2023年11月18日至12月18日的100万条用户行为数据目标探索流量规律(时间/流程维度),分析购买转化与留存。数据字段用户ID、商

品ID、行为类型(点击、收藏、加购、购买)、时间

等。实施步骤1.环境搭建与包安装.2.

数据清洗(处理缺失值、时间格式转换)。3.流量与转化率计算。4.Pyecharts可视化分析。收意/加O购点击流量入口任务8-1:某电商网站用户消费行为分析流失购买流失总体流量数据总PV1,000,000人均访问量约101次总UV9,918日均访问量约32,258次行为分布O

点击(Click):942,366次(占比最高)O

加购(Cart):28,098次O

购买(Buy):9,764

次数据清洗与流量统计清洗操作●删除缺失严重的user_geohash

列，将时间戳拆分为日期、小时、星期。流量趋势可视化分析日均流量变化15000120008000●预热期：收藏和加购行为在节前显著上升，显示用户提前筛

选商品的计划性。●

爆发期：购买行为在双12当天激增，受促销折扣驱动明显。●

回落期：活动结束后迅速回归正常水平。300011月18日

11月20日12月4日12月12日一点击

一收藏

一加购

一

购买结论：促销活动对用户活跃度和购买转化有显著的正向驱动作用。双12效应12月18日峰值任务描述通过对公司商品销售数据进行全面分析，了解商品的销售表现、销

售渠道、区域销售情况、价格策略以及门店绩效等方面的表现。通过对

历史数据的清洗、整理和分析，帮助公司在未来制定更有效的销售策略

和管理措施。本任务的数据分析工作围绕公司商品销售数据展开，首先从Excel文件

加载数据，通过删除重复列、重命名字段完成数据清洗与准备。然后进行

财务分析，计算总销售额、总成本额和总毛利额；商品表现分析按商品类别

汇总并绘图对比销售情况；销售渠道分析数据中前15

个门店的销售情况：销售区域分析数据中前15个省级行政区的销售情况：销售趋势分析2019年1—8月

销售额前5的省级行政区每月的销售额，并按月汇总进行毛利趋势分析；商品

销售数量分析排名销售数量前15的商品：价格策略分析各商品类别的平均单

价；市场细分分析各省级行政区不同商品类别的销售需求；最后按门店汇总销

售额和毛利额，计算并对比排名前20的门店毛利率，全方位挖掘数据价值，

为公司决策提供依据。任务分析目标全方位分析销售数据，辅助制定销售策略。数据量40,514条销售记录(无缺失值)。数据量40,514条销售记录(无缺失值)。渠道与区域门店对比、省份分布市场细分

区域与商品类别

的关联热力图公司销售分析财务分析

销售额、成本、毛利商品表现

类别、销量排名趋势分析

月度销售趋势销售分析财务概括与商品类别表现财务汇总总销售额：7,940.7

万元总

毛

利

额

：4,560.5万元(毛利率较高)零食：销售额最高(3,797万元),

是核心营收来源。日用品&生鲜：表现稳健(约1,500-2,000万元)。调料：销售额最低(86万元),需优

化策略。1,0000零食

日用品

生鲜商品类别分析3,7973,0002,00086调料销

售

颈(

万

元

)销售渠道与区域分析门店表现(Top15)1.杭州店：销售额遥遥领先(691万元)2.

上海店3.鸡西店4.深圳店紧随其后。区域表现(Top15

身份)·

广东省销售额第一(1,432万

元),市场需求最强。·

浙江省、湖南省分列二、三

位。策略建议：针对高表现区域(广东、浙江)加大投入，低表现区域需分析原因。2月份激增(可能受春节或特定活动影响)20001500100050003月

4月5月

6月7月销售与毛利趋势分析销售额趋势(2019年1-8月)毛利趋势广东省浙江省1月

2

月销

售

额(

万

元

)8月2500广东省浙江省江苏省山东省湖南省四川省福建省西藏宁夏日用品

零食生鲜

调料

饮料

等高单价生鲜(136元)、调料(129元)

→

品质/进口导向。价格策略与市场细分价格策略(平均单价)高需求：广东省在日用品、零食类别颜色最深，需求最旺。结

论

：零食和日用品是大多数省份的刚需产品。低单价

饮料(21元)、日用品(34元)→

走量/高频消费。市场细分(热力图分析)前20名门店67%■

67%

67%67%67%67%67%67%67%67%66%66%66%65%64%20%40%60%80%结论大部分门店在标准商品销售上保持了稳定的盈利水平，管理较为标准化。100%前20名门店分析·

鄂尔多斯店：毛利率异常高(92.7%)。·其他门店：大部分集中在

6

4

%

～

6

7

%

之

间(如中山店、崇左店)鄂尔多斯店中山店崇左店邮宁西店崇左店津锡店南方店上海店马山店宗南店陈方店紫虐店鹏坡店张西店郑阳店黄雨店0%门店绩效分析(毛利率)92.7%技能拓展：利用大模型辅助编程企业介绍宇树科技(Unitree),全球足式机器人领域的创新先锋，

2025年央视春晚亮相。数据分析的应用●

研发阶段收集故障数据解决续航问题(Laikago)。●

优化阶段基于用户行为数据优化产品(Aliengo),提升咨询量。●市场定位分析搜索热度，明确家庭娱乐与表演市场需求(H1

机器人)。启示数据分析应贯穿产