python大作业中医药销售

### 使用Python进行医药销售数据分析的大作业示例 #### 项目背景 随着互联网的发展，电子商务已经成为商业领域不可或缺的一部分。对于传统中医药行业而言，通过在线平台销售中药产品变得越来越普遍。为了帮助药店管理者更有效地理解销售趋势并制定合理的营销策略，构建一个基于Python的数据分析系统显得尤为重要。 #### 数据收集与准备 在开始任何类型的分析之前，首先要确保拥有足够的高质量数据集来支撑研究目标。这些数据可以从多个渠道获得，比如企业内部数据库、公开发布的统计数据或是第三方API接口等。具体到本案例中，则可能涉及到药品名称、价格、销量等多个维度的信息记录[^4]。 ```python import pandas as pd # 假设我们有一个CSV文件包含了某段时间内所有商品的销售记录 data = pd.read_csv('sales_data.csv') print(data.head()) ``` #### 探索性数据分析(EDA) 利用Pandas库加载数据后，可以对其进行初步探索以发现潜在模式或异常值。这一步骤通常包括计算描述统计量（均值、标准差）、绘制直方图/箱线图以及检测缺失值等方面的工作。 ```python # 计算各列的基本统计信息 summary_stats = data.describe() print(summary_stats) # 绘制销售额分布情况 import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(data['Sales'], bins=30, alpha=0.75) plt.title('Distribution of Sales Amounts') plt.xlabel('Sale Price ($)') plt.ylabel('# Transactions') plt.show() # 查找是否存在空缺项 missing_values = data.isnull().sum() print(missing_values) ``` #### 特征工程 根据业务需求定义新的特征变量有助于提高模型性能。例如，在这里可以根据日期字段提取月份、季度甚至节假日标志位；也可以考虑引入外部因素如天气状况影响某些类别的药物购买频率等等。 ```python from datetime import datetime def add_date_features(df): df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate']) df['Month'] = df['OrderDate'].dt.month df['Quarter'] = (df['OrderDate'].dt.quarter).astype(int) add_date_features(data) ``` #### 可视化展示 最后但同样重要的是如何直观呈现所得结论给最终用户看懂。Matplotlib 和 Seaborn 是两个非常流行的绘图工具包，能够轻松创建各种图表类型满足不同场景下的表达诉求。 ```python import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") # 展示每个月份总销售收入变化趋势 monthly_sales = data.groupby(['Year', 'Month']).agg({'Total': sum}).reset_index() fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6)) sns.lineplot(x='Month', y='Total', hue='Year', data=monthly_sales, palette='tab10', marker='o', dashes=False, markersize=8, linewidth=2.5, ax=ax); ax.set_title('Monthly Total Revenue Over Time'); ax.set_xlabel(''); ax.set_ylabel('Revenue ($)'); plt.tight_layout(); plt.show(); ```