Python数据分析案例-文具店销售数据分析

Python在数据分析领域广泛应用，特别是在文具店销售数据的分析上，可以帮助我们了解销售趋势、产品热销情况以及顾客购买行为。例如，假设有这样一个文具店的数据集：

1. **数据收集**：首先，我们可以从POS系统或电子商务平台获取包含日期、商品名称、销售额等字段的数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('stationery_sales.csv') # 假设数据存储在一个CSV文件中

2. **数据清洗**：对数据进行预处理，去除缺失值、异常值，整理统一的商品编码。

data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data['product_code'] = data['product_code'].astype(int)  # 转换为整型

3. **描述性统计**：计算各类产品的总销量，平均销售额等指标，理解哪些产品最受欢迎。

sales_by_product = data.groupby('product_name')['sales_amount'].sum()
mean_sales = data['sales_amount'].mean()

4. **时间序列分析**：可以绘制月度或季度销售图表，找出季节性模式和销售高峰期。

data['month'] = data['sale_date'].dt.month
monthly_sales = data.groupby('month')['sales_amount'].sum().plot(kind='bar')

5. **关联规则学习**：通过Apriori算法或其他方法发现商品间的购买组合，如“笔+本”常常一起销售。

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
frequent_itemsets = apriori(data[['product_code', 'customer_id']], min_support=0.05)

6. **预测模型**：如果需要对未来销售做预测，可以尝试线性回归、时间序列模型（如ARIMA或Prophet）等。

通过以上步骤，可以得到有价值的业务洞察，帮助文具店优化库存管理、制定促销策略。