基于python的数据分析大作业案例20个

好的，以下是20个基于Python的数据分析大作业案例：

1. 餐厅销售数据分析
2. 电商网站用户行为分析
3. 网络游戏用户分析
4. 汽车销售数据分析
5. 电影票房预测
6. 社交媒体用户分析
7. 金融市场数据分析
8. 疫情数据分析
9. 电子商务用户购买行为分析
10. 电视剧收视率预测
11. 航空公司机票销售数据分析
12. 体育比赛数据分析
13. 股票价格预测
14. 航空公司客户满意度分析
15. 音乐推荐系统
16. 电商网站销售预测
17. 能源消耗数据分析
18. 旅游行业数据分析
19. 物流配送数据分析
20. 健康领域数据分析

希望这些案例能够给你提供一些灵感和帮助。

相关问题

基于python的数据分析大作业详细案例10个

好的，以下是10个基于Python的数据分析大作业详细案例：

1. 餐厅销售数据分析：
- 数据来源：餐厅销售数据
- 分析内容：餐厅每日销售额、最受欢迎的菜品、客人到访时间分布等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

2. 电商网站用户行为分析：
- 数据来源：电商网站用户行为数据
- 分析内容：用户访问时段分布、浏览商品数量、购买转化率等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

3. 网络游戏用户分析：
- 数据来源：网络游戏用户数据
- 分析内容：游戏用户等级分布、游戏时长分布、付费用户分布等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

4. 汽车销售数据分析：
- 数据来源：汽车销售数据
- 分析内容：不同品牌汽车销售量、不同地区汽车销售量、不同车型销售量等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

5. 电影票房预测：
- 数据来源：电影票房数据
- 分析内容：不同类型电影票房表现、演员、导演对票房的影响等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、scikit-learn

6. 社交媒体用户分析：
- 数据来源：社交媒体用户数据
- 分析内容：用户地理位置分布、用户兴趣标签分布、用户粉丝数量分布等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

7. 金融市场数据分析：
- 数据来源：金融市场数据
- 分析内容：股票价格波动、股票交易量、股票市盈率等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

8. 疫情数据分析：
- 数据来源：疫情数据
- 分析内容：疫情趋势分析、不同地区疫情情况、确诊病例死亡率等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

9. 电子商务用户购买行为分析：
- 数据来源：电商网站用户购买行为数据
- 分析内容：购买商品类别分布、购买时间分布、用户购买次数等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、seaborn

10. 电视剧收视率预测：
- 数据来源：电视剧收视率数据
- 分析内容：不同电视剧收视率表现、演员、导演对收视率的影响等
- 数据分析工具：pandas、matplotlib、scikit-learn

希望这些案例能够给你提供一些灵感和帮助。

python数据处理分析可视化大作业案例

好的，这里为您提供一个Python数据处理分析可视化的案例。这个案例是基于一个电商网站的销售数据进行分析和可视化展示的。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

然后，我们需要读取数据集，这里使用的是一个csv文件，可以使用pandas的read_csv函数进行读取：

df = pd.read_csv('sales_data.csv', encoding='unicode_escape')

接下来，我们可以对数据进行一些基本的探索，比如查看数据的前几行：

df.head()

可以看到数据集中有许多有用的信息，包括订单编号、订单日期、顾客姓名、产品名称、销售额等等。

接下来可以对数据进行一些基本的统计分析，比如查看销售额的平均值、标准差、最大值、最小值等等：

df['Sales'].describe()

然后，我们可以使用可视化工具来更好地展示数据。这里使用的是Matplotlib和Seaborn库。

第一步是对数据进行处理，比如计算每个月的总销售额：

df['Order Date'] = pd.to_datetime(df['Order Date'])
df['Month'] = df['Order Date'].dt.month
df['Year'] = df['Order Date'].dt.year
df['Sales'] = pd.to_numeric(df['Sales'], errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['Sales'])

monthly_sales = df.groupby(['Year', 'Month'])['Sales'].sum().reset_index()

然后我们可以使用Seaborn库来绘制一个每个月销售额的折线图：

sns.lineplot(x='Month', y='Sales', hue='Year', data=monthly_sales)
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

最后，我们可以对数据进行更深入的分析，比如查看不同产品类型的销售情况：

product_sales = df.groupby('Product Category')['Sales'].sum().reset_index()
sns.barplot(x='Product Category', y='Sales', data=product_sales)
plt.title('Product Sales')
plt.xlabel('Product Category')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

这里使用了Seaborn库的条形图来展示不同产品类型的销售情况。

以上是一个简单的Python数据处理分析可视化的案例，希望能够对您有所帮助。