用r分析数据集Superstore_Dataset.zip

时间: 2024-03-23 19:40:34 浏览: 13
好的,您可以按照以下步骤使用R分析数据集Superstore_Dataset.zip: 1. 首先,您需要下载并解压缩数据集Superstore_Dataset.zip,可以使用以下代码: ```r # 下载数据集 download.file("https://community.tableau.com/servlet/JiveServlet/download/1395-24261/Superstore_Dataset.zip", "Superstore_Dataset.zip") # 解压缩数据集 unzip("Superstore_Dataset.zip") ``` 2. 接下来,您需要读取数据集并加载必要的包: ```r # 加载包 library(readxl) library(dplyr) library(ggplot2) # 读取数据 orders <- read_excel("Superstore.xls", sheet = "Orders") returns <- read_excel("Superstore.xls", sheet = "Returns") ``` 3. 现在,您可以开始分析数据了。例如,您可以查看订单数据的结构: ```r str(orders) ``` 4. 或者您可以使用dplyr包的函数对数据进行汇总和筛选: ```r # 汇总数据 orders_summary <- orders %>% group_by(Category) %>% summarize(total_sales = sum(Sales)) # 筛选数据 high_sales_orders <- orders %>% filter(Sales > 1000) ``` 5. 最后,您可以使用ggplot2包中的函数创建可视化图表: ```r ggplot(orders_summary, aes(x = Category, y = total_sales)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(title = "Total Sales by Category") ``` 这些只是使用R分析数据集Superstore_Dataset.zip的基本步骤,您还可以使用其他函数和技术来分析和可视化数据。

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请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件,并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数:", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数:", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称:", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型:", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行:\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

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