1．编程训练(写出源代码，并给出分析结果) (1)给定一份数据，判断可以从哪些方面分析，并获得哪些方面的结论。 给定的数据在demo数据文件的Sheet3中，其中的字段包括以下内容， A.企业ID：每个企业的唯一ID。 B.日常流量：每天企业有多少客流量。 C.企业类型：企业所属的类型，用数值索引代替实际类型字符串。 D.日均订单量：日均产生的订单数量。 E.级别：企业的级别，A~F，越往后级别越高。 注意：企业类型（属于一个字段）虽然是数值索引，但不是连续性数值。

针对这份数据，可以从以下几个方面进行分析：

1. 客流量与订单量的关系：通过对客流量和订单量进行相关性分析，可以得出它们之间的相关性程度，进而得出是否存在客流量与订单量成正比或者成反比的趋势。

2. 不同企业类型的客流量和订单量分析：通过对不同类型企业的客流量和订单量进行对比分析，可以得出不同类型企业的特点和趋势，进而得出不同类型企业的经营策略。

3. 不同企业级别的客流量和订单量分析：通过对不同级别企业的客流量和订单量进行对比分析，可以得出不同级别企业的特点和趋势，进而得出不同级别企业的经营策略。

4. 客流量和订单量的趋势分析：通过对客流量和订单量的历史数据进行趋势分析，可以得出它们未来可能的变化趋势，进而指导企业的经营决策。

下面是一个简单的 Python 代码片段，用于读取数据并进行客流量和订单量的相关性分析：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet3')

# 计算客流量和订单量的相关性
x = data['日常流量']
y = data['日均订单量']
corr, _ = pearsonr(x, y)
print('客流量和订单量的相关性系数为：', corr)

这段代码使用了 Pandas 和 SciPy 库，用于读取 Excel 数据和计算 Pearson 相关系数。通过计算相关系数，可以得出客流量和订单量之间的相关性程度，进而指导企业的经营策略。