Python实现:● 选择近 4 年订单数据,从不同的年份对⽐不同时间下各个分组的绝对值变化情况,⽅便了解 会员的波动 ● 案例的输⼊源数据sales.xlsx ● 程序输出RFM得分数据写⼊本地⽂件sales_rfm_score.xlsx和MySQL数据库sales_rfm_score 表中
时间: 2024-04-16 14:26:20 浏览: 26
你可以使用`pandas`库来处理Excel文件,并使用matplotlib`库来绘制图表以对比分析。面是一个可能的Python实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取订单数据
df = pd.read_excel('sales.xlsx')
# 选择近4年的订单数据
df = df[df['订单日期'].dt.year >= df['订单日期'].dt.year.max() - 3]
# 计算每个时间段下各个分组的绝对值变化情况
grouped = df.groupby(['时间', '分组'])['绝对值'].sum().unstack()
# 绘制折线图进行对比分析
grouped.plot(kind='line', marker='o')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('绝对值')
plt.title('不同时间下各个分组的绝对值变化')
plt.legend(title='分组')
plt.show()
# 计算RFM得分数据
rfm_scores = df.groupby('会员ID').agg({
'最近购买日期': lambda x: (df['最近购买日期'].max() - x.max()).days,
'购买频率': 'count',
'消费金额': 'sum'
}).rename(columns={
'最近购买日期': 'R',
'购买频率': 'F',
'消费金额': 'M'
})
# 将RFM得分数据写入Excel文件
rfm_scores.to_excel('sales_rfm_score.xlsx')
# 将RFM得分数据写入MySQL数据库
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(
host='localhost',
user='your_username',
password='your_password',
database='your_database'
)
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute('CREATE TABLE sales_rfm_score (会员ID INT PRIMARY KEY, R INT, F INT, M FLOAT)')
# 插入数据
for index, row in rfm_scores.iterrows():
cursor.execute('INSERT INTO sales_rfm_score (会员ID, R, F, M) VALUES (%s, %s, %s, %s)', (index, row['R'], row['F'], row['M']))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
```
请注意,你需要根据实际情况修改代码中的数据库连接信息,确保能够成功连接并写入数据库。另外,你还需要安装`pandas`和`matplotlib`库及其依赖,以及`mysql-connector-python`库(用于连接MySQL数据库)。
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