本篇文章中,假设以朝阳医院2018年销售数据为例,目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况,通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析,了解朝阳医院的患者的月均消费次数,月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。 数据分析基本过程包括:获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。 数据准备...
'''定义函数:分割销售日期,获取销售日期输入:timeColSer 销售时间这一列,是个Series数据类型输出:分割后的时间,返回也是个Series数据类型'''defsplitSaletime(timeColser):timeList=[]forvalueintimeColser:dateStr=value.split(' ')[0]#split函数表示分隔,这里对空格作为分割,保留空格前的timeList.append(dateStr)...
Python数据分析案例-药店销售数据分析 最近学习了Python数据分析的一些基础知识,就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。 数据分析的目的: 本篇文章中,假设以朝阳医院2018年销售数据为例,目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况,通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析,了解朝阳医院的患者的月均消费次数,月均消费...
Python数据分析案例-药店销售数据分析 数据清洗 数据清洗过程包括:选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理 (1)选择子集 在我们获取到的数据中,可能数据量非常庞大,并不是每一列都有价值都需要分析,这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析,这样能从数据中获取最大价值。在本...
缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下：（4）数据类型转换 在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列...
一、提出问题: 为了获知药店的销售情况,我们现在需要对药店的销售数据进行分析,计算出月均消费次数、月均消费金额、客单价、消费趋势4个指标的数据。 二、理解数据: 导入数据,并查看数据的基本情况(有哪些列…
一般数据分析的步骤主要有五步。分别是提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。下面就按这些步骤并利用pandas对某药店的销售数据进行分析。 一、提出问题 拿到一份数据,首先是对数据的理解,对各个指标的含义的理解,然后就是提出问题,确定分析目标。再者是确定分析工具,一般数据量比较大的需要用到Python,下...
药店销售数据分析 进行数据分析前要明确数据分析的步骤 数据分析步骤 提出问题 理解数据 数据清洗 构建模型 数据可视化 提出问题 了解医院销售情况的销售指标 (数据来源:朝阳医院销售数据xlsx) 月均消费次数 月均消费金额 客单价 消费趋势 理解数据 #导入数据分析包 import pandas as pd #读取excel数据 fi...
(1)选择子集:目的是选择需要分析的列,方法为切片法(loc) 注:本案例不需要子集 (2)列名重命名:把'购药时间'改为'销售时间' (3)缺失数据处理 python缺失值有3种:None,NA,NaN 1)Python内置的None值 2)在pandas中,将缺失值表示为NA,表示不可用not available。
数据分析的步骤:1.提出问题 ---2.理解数据 ---3.数据清洗---4.构建模型---5.数据可视化 这是程序 两只羊:案例:药店销售数据分析1 赞同 · 0 评论文章 第一步,提出问题,明确问题,一切的数据分析目标都是为了解决我生活和工作中的问题,我们想知道微信阅读量最多的是哪些?每个月的销售金额是多少? 第...