【python】python销售数据分析可视化(源码+论文+数据集)【独一无二】(下)

简介: 【python】python销售数据分析可视化(源码+论文+数据集)【独一无二】(下)

【python】python销售数据分析可视化(源码+论文+数据集)【独一无二】(上)https://developer.aliyun.com/article/1581664



三、可视化分析

饼状图: data2 中不同产品类型的数量分布

该图显示了不同产品类型在整个数据集中所占的比例。每个扇区代表一种产品类型,扇区的大小表示该产品类型的数量占总数的百分比。通过这个图,可以直观地看到哪种产品类型在数据中最常见,以及各类型之间的相对比例。

有助于了解不同产品类型在市场上的分布情况。

可以识别出占据市场份额较大的产品类型,为市场决策提供依据。


柱状图: data1 中不同推广渠道的推广费用

该图显示了不同推广渠道的总推广费用。X轴表示不同的推广渠道,Y轴表示推广费用。通过这个图,可以看到每个推广渠道的费用总和,并比较各渠道之间的推广费用差异。


意义:

帮助识别哪些推广渠道投入了更多的资源。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


折线图: data2 中某城市(如常德)的销售趋势

该图显示了常德市在不同日期的销售价格趋势。X轴表示订单日期,Y轴表示销售价格。通过这个图,可以看到常德市销售价格的变化趋势和波动情况。


意义:

有助于分析某个城市在特定时间段内的销售表现。

可以用于预测未来的销售趋势,制定相应的销售策略。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


饼状图: 性别分布

描述: 该图表显示了数据集中不同性别的用户所占的比例。每个扇区代表一个性别,扇区的大小表示该性别用户在总用户数中的比例。


意义:

帮助了解用户的性别分布情况,识别出男性或女性用户是否占据更大的比例。

有助于制定针对不同性别用户的营销策略,例如,如果女性用户占多数,可以考虑推出更多针对女性的产品和服务。

提供了用户属性方面的基本信息,有助于更精准的用户画像分析。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


柱状图: 年龄分布

描述: 该图表展示了不同年龄段用户的数量分布。X轴表示年龄段,Y轴表示该年龄段的用户人数。


意义:

了解用户的年龄分布情况,识别出主要的用户年龄群体。

帮助商家根据主要用户群体的年龄段调整产品和服务。例如,如果年轻用户较多,可以考虑推出更符合年轻人口味的产品。

有助于进行更加精细的市场细分,制定年龄段特定的营销策略。


折线图: 购物次数趋势

描述: 该图表展示了用户在不同月份的购物次数趋势。X轴表示月份,Y轴表示购物次数。


意义:

分析用户的购物行为随时间的变化趋势,识别出购物高峰期和低谷期。

帮助商家了解用户购物频率的变化情况,制定促销活动的时间安排。

有助于识别季节性或周期性的购物模式,从而优化库存管理和供应链计划。


👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


散点图: 年龄与购物总金额的关系

描述: 该图表展示了用户年龄与其购物总金额之间的关系。X轴表示用户年龄,Y轴表示购物总金额,每个点代表一个用户。


意义:

分析不同年龄段用户的消费能力和消费习惯,识别出高消费人群所在的年龄段。

帮助商家根据年龄段进行市场细分,针对高消费年龄段用户推出高价值产品和服务。

有助于识别潜在的市场机会,例如,如果某一年龄段用户的消费总金额较低,可以考虑采取措施提高该年龄段用户的消费水平。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


热力图: RFM得分的热力图

描述: 该图表展示了用户在RFM模型中的得分分布情况。X轴表示频率得分(F得分),Y轴表示最近一次消费时长得分(R得分),颜色表示该得分组合下的用户数量。


意义:

帮助识别不同用户群体在RFM模型中的分布情况,例如高频次、高消费的活跃用户群体和低频次、低消费的流失用户群体。

有助于制定针对不同RFM得分群体的运营策略,如针对高价值用户的忠诚度计划和针对低价值用户的挽回措施。

提供了会员数据分析的结果,有助于商家根据会员的价值状况进行精细化管理和运营。


描述: 该图表展示了不同推广渠道所占订单数量的比例。每个扇区代表一种推广渠道,扇区的大小表示该渠道所产生的订单数量占总订单数的百分比。


意义:

帮助了解各推广渠道在订单生成中的贡献。

可以识别出主要的推广渠道,并优化推广资源的分配。

有助于评估不同推广渠道的效果,制定更有效的营销策略。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


描述: 该图表展示了不同城市的订单数量。X轴表示城市名称,Y轴表示订单数量。


意义:

帮助了解订单在各城市的分布情况。

可以识别出订单数量较多的城市,作为重点市场进行深入营销。

有助于制定区域性的销售策略,提升整体销售额。


👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈

描述: 该图表展示了不同日期的销售总额变化趋势。X轴表示日期,Y轴表示销售总额。


意义:

帮助识别销售高峰期和低谷期。

有助于分析销售趋势和周期性波动,优化库存和供应链管理。

可以根据销售趋势调整营销活动和促销计划,提高销售额。



描述: 该图表展示了不同城市的订单利润分布。X轴表示城市,Y轴表示利润,每个点代表一个订单。


意义:

帮助了解各城市订单的利润情况,识别利润较高或较低的城市。

可以用于制定区域性利润优化策略,提升整体利润。

有助于分析不同城市的市场表现,优化资源配置。


👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


描述: 该图表展示了不同城市的订单利润分布。X轴表示城市,Y轴表示利润,每个点代表一个订单。


意义:

帮助了解各城市订单的利润情况,识别利润较高或较低的城市。

可以用于制定区域性利润优化策略,提升整体利润。

有助于分析不同城市的市场表现,优化资源配置。


👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈


描述: 该图表展示了各子分类的价格和利润之间的相关性。X轴表示价格区间,Y轴表示子分类,颜色表示平均利润。


意义:

帮助了解不同价格区间内各子分类的利润情况。

可以识别出高利润的价格区间和子分类,优化产品定价策略。

有助于分析产品组合和利润结构,提高整体盈利能力。



👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 销售 ” 获取,拿来即用。👈👈👈

相关文章
|
14天前
|
Ubuntu Linux 数据安全/隐私保护
使用Cython库包对python的py文件(源码)进行加密,把python的.py文件生成.so文件并调用
本文介绍了在Linux系统(Ubuntu 18.04)下将Python源代码(`.py文件`)加密为`.so文件`的方法。首先安装必要的工具如`python3-dev`、`gcc`和`Cython`。然后通过`setup.py`脚本使用Cython将`.py文件`转化为`.so文件`,从而实现源代码的加密保护。文中详细描述了从编写源代码到生成及调用`.so文件`的具体步骤。此方法相较于转化为`.pyc文件`提供了更高的安全性。
29 2
|
20天前
|
测试技术 Python
python自动化测试中装饰器@ddt与@data源码深入解析
综上所述,使用 `@ddt`和 `@data`可以大大简化写作测试用例的过程,让我们能专注于测试逻辑的本身,而无需编写重复的测试方法。通过讲解了 `@ddt`和 `@data`源码的关键部分,我们可以更深入地理解其背后的工作原理。
18 1
|
14天前
|
算法 关系型数据库 程序员
程序员必备技能)基于Python的鼠标与键盘控制实战扩展与源码
这篇文章是关于如何使用Python的`pyautogui`库来控制鼠标和键盘进行各种操作,包括移动、点击、滚轮控制以及键盘的按键和快捷键输出,并介绍了如何结合图像处理和计算机视觉技术来扩展其应用。
|
6天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据挖掘
探索Python编程之美:从基础到进阶
【9月更文挑战第4天】在数字时代的浪潮中,编程已成为一种新兴的“超能力”。Python,作为一门易于上手且功能强大的编程语言,正吸引着越来越多的学习者。本文将带领读者走进Python的世界,从零基础出发,逐步深入,探索这门语言的独特魅力和广泛应用。通过具体代码示例,我们将一起解锁编程的乐趣,并理解如何利用Python解决实际问题。无论你是编程新手还是希望提升技能的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编程的大门。
|
1天前
|
存储 数据采集 人工智能
探索Python编程之美——从基础到进阶
【9月更文挑战第9天】本文是一篇深入浅出的技术分享文章,旨在引导读者从零基础开始掌握Python编程。我们将通过生动的实例和代码示例,探讨Python的基本语法、数据结构、函数、模块以及面向对象编程等核心概念。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。让我们一起开启Python编程之旅吧!
16 11
|
2天前
|
Python
探索Python编程的奥秘:打造你的第一个程序
【9月更文挑战第8天】本文将带你进入Python编程的世界,通过一个有趣的项目——制作一个简单的猜数字游戏,让你快速入门。我们不仅会分享代码编写的步骤,还会讲解每一行代码的含义和作用,确保即使是编程新手也能跟上节奏。文章末尾附有完整代码,方便读者实践和学习。
18 12
|
3天前
|
API Python
探索Python中的多线程编程
探索Python中的多线程编程
20 5
|
6天前
|
存储 开发者 Python
探索Python编程之美
【9月更文挑战第5天】在这篇文章中,我们将一起踏上一场Python编程的奇妙之旅。从基础语法到高级特性,我们将一步步揭开Python语言的神秘面纱。你将学习如何编写清晰、高效的代码,掌握函数、类和模块的使用,以及理解面向对象编程的核心概念。此外,我们还将探讨异常处理、文件操作等实用技能。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技巧,让你在编程的道路上更加从容自信。
|
3天前
|
Python
揭秘!Python系统编程里那些让代码自由穿梭的神奇代码行
【9月更文挑战第9天】在Python的世界里,一些简洁的代码行却蕴含着强大的功能,如列表推导式让列表生成仅需一行代码:`squares = [x**2 for x in range(10)]`。`with`语句则能自动管理文件和网络连接的关闭,如`with open('example.txt', 'r') as file:`。`lambda`函数和装饰器则允许快速定义函数和增强功能,而上下文管理器更是资源处理的利器。这些特性让Python代码更加优雅高效。
11 4
|
1天前
|
安全 数据安全/隐私保护 Python
Python系统编程实战:文件系统操作与I/O管理,让你的代码更优雅
【9月更文挑战第10天】Python不仅在数据分析和Web开发中表现出色,在系统编程领域也展现出独特魅力。本文将带你深入探讨Python中的文件系统操作与I/O管理,涵盖os、shutil和pathlib等模块的基础使用方法,并通过示例代码展示如何优雅地实现这些功能。通过掌握缓冲、异步I/O等高级特性,你将能够编写更高效、安全且易于维护的Python代码。示例包括使用pathlib遍历目录、设置缓冲区提升文件写入性能以及使用aiofiles实现异步文件操作。掌握这些技能,让你在Python系统编程中更加得心应手。
10 2