Python实现excel数据的聚类分析店铺旺季

以下是一个简单的Python代码示例，用于聚类分析店铺在旺季的表现。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

接下来，我们需要对数据集进行预处理，包括删除无用的列、处理缺失值和标准化数据：

# 删除无用的列
df = df.drop(columns=['店铺名称', '日期'])

# 处理缺失值
df = df.fillna(0)

# 标准化数据
df = (df - df.mean()) / df.std()

然后，我们可以使用K-means算法对数据进行聚类分析，确定最佳的聚类数：

# 寻找最佳的聚类数
inertias = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(df)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), inertias)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

根据上述代码，我们可以得到以下图表：


根据“肘部法则”，我们可以看到在聚类数为3时，惯性急剧下降，因此我们将聚类数设置为3：

# 使用K-means算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(df)

# 输出每个数据点的聚类标签
labels = kmeans.labels_
print(labels)

最后，我们可以将每个数据点的聚类标签添加到原始数据集中，并将其输出到一个新的Excel文件中：

# 将聚类标签添加到原始数据集中
df['聚类标签'] = labels

# 将数据输出到Excel文件中
df.to_excel('sales_data_clustered.xlsx', index=False)

这样，我们就成功地将Excel数据进行了聚类分析，并将结果输出到了一个新的Excel文件中。