利用Python对供应链销售数据进行选址优化分析

资源摘要信息:"供应链商品销售数据分析" 在当前的商业环境中，商品销售数据的分析对于优化供应链管理和提高销售策略的效率至关重要。本资源是一份详细的数据分析报告，通过对A市销售点数据的深入分析，旨在为连锁门店的加盟决策提供数据支持和经营建议。以下是从文件中提取的关键知识点： 1. 分析背景和目标： - 分析背景强调了实体店市场分析的重要性，以及使用数据分析技术来优化经营策略的必要性。 - 学习目标包括掌握Python数据分析、数据可视化技术，熟悉数据分析项目的方法和流程，以及提升专业技术和团队协作能力。 2. 数据理解： - 分析的数据集包含商品代号（Tape、Safety、Adhesive）、销售月份（January到December）、销售点类型（CBD店、社区店）和销售额（万元）。 3. 思路和数据分析： - 报告详细描述了数据分析的思路和方法，特别是如何通过对比CBD店和社区店的总销售额及单个商品的销售情况来评估商品在不同销售点的表现。 4. 数据可视化技术应用： - 使用了pandas库进行数据处理和初步分析。 - 利用matplotlib和seaborn库进行数据可视化，以图表形式直观展示分析结果。 5. 具体分析内容： - 对两种销售点类型的销售数据进行了加和比较，判断哪种类型的店面销售额更高。 - 分析了不同商品在不同销售点的表现，并发现了商品Safety8在CBD店销售额显著高于社区店的现象。 - 经分析得出结论，客户选址于CBD店更为合理，并建议增加Safety8的库存并积极促销。 通过这些知识点，可以为准备进行商品销售数据分析的个人或企业提供理论和实践的指导。同时，报告中所采用的分析方法和技术为处理类似数据集提供了一种参考框架，强调了数据分析在商业决策中的价值和应用。 资源中提到的“python_case_analysis-master”文件名暗示了数据分析项目或案例分析的代码库。这些代码可以作为学习者模仿和实践的样本，用于掌握数据分析的关键技能和流程。