python市场分析代码

Python在市场分析中广泛应用，其丰富的库和强大的数据处理能力使其成为首选。以下是一个简单的Python市场分析代码示例，我们将使用pandas库来处理数据，matplotlib和seaborn进行可视化，以及numpy进行数学计算：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据（假设数据来自CSV文件）
data = pd.read_csv('market_data.csv')  # 替换为你的实际数据文件名

# 数据清洗和预处理
data清洗步骤... (如处理缺失值、异常值等)

# 描述性统计分析
summary_stats = data.describe()
print(summary_stats)

# 目标变量与其它特征的相关性分析
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

# 分组或按时间序列进行价格变动分析
grouped_data = data.groupby('category')['price'].mean()  # 假设'category'列是分类标签
grouped_data.plot(kind='bar')
plt.title('价格按类别平均')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

# 技术指标分析（如移动平均线、MACD等）（这里不具体实现）

# 如果是预测模型，可能用到如线性回归、时间序列模型（如ARIMA或Prophet）或机器学习算法（如LSTM或随机森林）