编写代码,分析玩具和地域的关系,例如哪个城市的购买者对哪一种、哪一类或哪一个品牌的玩具更有兴趣。这道题是个开放的题目,同学们可以按照自己的理解从不同的角度进行分析。实验报告中需给出代码、结果截图和对分析结果的文字描述。
时间: 2024-02-20 10:00:31 浏览: 61
这道题目需要使用数据分析和可视化技术,以下是一种可能的方案:
1. 数据收集:收集玩具销售数据和购买者地域信息数据。可以从电商平台或者实体店销售记录中获取,也可以通过问卷调查等方式获取购买者地域信息。
2. 数据清洗和预处理:处理缺失值、异常值和重复值,并对数据进行归一化和标准化等预处理操作。
3. 特征工程:从玩具属性和购买者地域信息中提取特征,例如玩具品牌、种类、价格,购买者所在城市、省份等信息。
4. 数据分析:使用统计学和机器学习算法分析玩具和地域的关系,例如使用聚类分析、关联规则分析、决策树等算法,找出不同城市购买者对不同品牌、种类、价格的偏好。
5. 结果可视化:使用数据可视化工具(例如 Tableau、Matplotlib 等)将分析结果进行可视化展示,例如绘制地图、柱状图、散点图等图表,展示不同城市购买者对不同品牌、种类、价格的偏好。
6. 结果解释:对分析结果进行解释和总结,例如哪些城市购买者对某一品牌、种类或价格的玩具更感兴趣,为什么会出现这种偏好等。
以下是一个 Python 代码示例,展示如何使用 KMeans 算法对玩具销售数据进行聚类分析:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取玩具销售数据和购买者地域信息数据
toy_sales = pd.read_csv('toy_sales.csv')
buyer_location = pd.read_csv('buyer_location.csv')
# 数据预处理和特征工程
# ...
# 合并数据
data = pd.merge(toy_sales, buyer_location, on='buyer_id')
# 使用 KMeans 算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(data[['price', 'age', 'city']])
data['cluster'] = kmeans.labels_
# 可视化展示
# ...
```
在代码中,我们首先读取了玩具销售数据和购买者地域信息数据,然后进行数据预处理和特征工程操作,最后将两个数据集合并起来。接着,我们使用 KMeans 算法对合并后的数据进行聚类分析,将购买者分为 5 个簇。最后,我们可以使用数据可视化工具将分析结果进行可视化展示,例如绘制散点图,不同颜色的点表示不同的簇。