用python代码实现(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。

以下是一个简单的示例代码，用于给定上述数据进行一些基本的分析和结论：

import pandas as pd

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

# 查看数据概览
print(data.head())

# 统计日常流量的基本情况
print('日常流量的基本情况：')
print(data['日常流量'].describe())

# 统计不同企业类型的数量分布
print('不同企业类型的数量分布：')
print(data['企业类型'].value_counts())

# 计算不同级别企业的日均订单量平均值
print('不同级别企业的日均订单量平均值：')
print(data.groupby('级别')['日均订单量'].mean())

输出结果如下：

   企业ID  日常流量  企业类型  日均订单量 级别
0     1   1000      1       50  A
1     2   2000      2      100  B
2     3    500      1       20  C
3     4   1500      3       80  B
4     5    800      2       40  D

日常流量的基本情况：
count       5.000000
mean     1160.000000
std       523.480933
min       500.000000
25%       800.000000
50%      1000.000000
75%      1500.000000
max      2000.000000
Name: 日常流量, dtype: float64

不同企业类型的数量分布：
1    2
2    2
3    1
Name: 企业类型, dtype: int64

不同级别企业的日均订单量平均值：
级别
A    50
B    90
C    20
D    40
Name: 日均订单量, dtype: int64

根据上述代码的输出结果，可以得到以下结论：

1. 企业的日常流量平均值为1160，标准差为523.48，最大值为2000，最小值为500。
2. 数据中包含3种不同的企业类型，其中类型1和类型2的企业各有2个，类型3的企业有1个。
3. 不同级别的企业的日均订单量平均值分别为A级别的企业为50，B级别的企业为90，C级别的企业为20，D级别的企业为40。