一、數(shù)據(jù)分析的目的
數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析茄袖，提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程琅拌。
本篇文章中，假設以朝陽醫(yī)院2018年銷售數(shù)據(jù)為例颅围，目的是了解朝陽醫(yī)院在2018年里的銷售情況，這就需要知道幾個業(yè)務指標恨搓，例如：月均消費次數(shù)院促，月均消費金額、客單價以及消費趨勢
二斧抱、數(shù)據(jù)分析基本過程
數(shù)據(jù)分析基本過程包括：獲取數(shù)據(jù)常拓、數(shù)據(jù)清洗、構建模型夺姑、數(shù)據(jù)可視化以及消費趨勢分析墩邀。
- 1.獲取數(shù)據(jù)
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1tKaERGWFPycqTC1cElvc9A 提取碼: 6xm2
數(shù)據(jù)部分截圖如下：
image.png
python先導入包，然后讀取文件盏浙，讀取的時候用object讀取眉睹，防止有些數(shù)據(jù)讀不了：
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
#導入數(shù)據(jù)
file_name = '朝陽醫(yī)院2018年銷售數(shù)據(jù).xlsx'
xls = pd.ExcelFile(file_name)
dataDF = xls.parse('Sheet1',dtype='object')
print(dataDF.head())
查看數(shù)據(jù)基本信息：
#查看基本信息
#查看數(shù)據(jù)幾行幾列
print(dataDF.shape)
#查看索引
print(dataDF.index)
#查看每一列的列表頭內容
print(dataDF.columns)
#查看每一列數(shù)據(jù)統(tǒng)計數(shù)目
print(dataDF.count())
總共有6578行7列數(shù)據(jù)，但是“購藥時間”和“社狈媳欤卡號”這兩列只有6576個數(shù)據(jù)竹海，而“商品編碼”一直到“實收金額”這些列都是只有6577個數(shù)據(jù)，這就意味著數(shù)據(jù)中存在缺失值丐黄，可以推斷出數(shù)據(jù)中存在一行缺失值斋配，此外“購藥時間”和“社保卡號”這兩列都各自存在一個缺失數(shù)據(jù)灌闺，這些缺失數(shù)據(jù)在后面步驟中需要進一步處理艰争。
- 2.數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗過程包括：選擇子集、列名重命名桂对、缺失數(shù)據(jù)處理甩卓、數(shù)據(jù)類型轉換、數(shù)據(jù)排序及異常值處理
（1）選擇子集
在我們獲取到的數(shù)據(jù)中蕉斜，可能數(shù)據(jù)量非常龐大逾柿，并不是每一列都有價值都需要分析，這時候就需要從整個數(shù)據(jù)中選取合適的子集進行分析宅此，這樣能從數(shù)據(jù)中獲取最大價值机错。在本次案例中不需要選取子集，暫時可以忽略這一步父腕。
（2）列重命名
在數(shù)據(jù)分析過程中弱匪，有些列名和數(shù)據(jù)容易混淆或產(chǎn)生歧義，不利于數(shù)據(jù)分析璧亮，這時候需要把列名換成容易理解的名稱痢法，可以采用rename函數(shù)實現(xiàn)：
#列重命名
dataDF.rename(columns={'購藥時間':'銷售時間'},inplace=True)
print(dataDF.head())
（3）缺失值處理
獲取的數(shù)據(jù)中很有可能存在缺失值，通過查看基本信息可以推測“購藥時間”和“社倍潘常卡號”這兩列存在缺失值财搁，如果不處理這些缺失值會干擾后面的數(shù)據(jù)分析結果。缺失數(shù)據(jù)常用的處理方式為刪除含有缺失數(shù)據(jù)的記錄或者利用算法去補全缺失數(shù)據(jù)躬络。在本次案例中為求方便尖奔，直接使用dropna函數(shù)刪除缺失數(shù)據(jù)，具體如下：
#缺失值處理
print('刪除缺失值前:', dataDF.shape)
print(dataDF.info())
#刪除缺失值
dataDF = dataDF.dropna(subset=['銷售時間','社鼻畹保卡號'], how='any')
print('\n刪除缺失值后',dataDF.shape)
print(dataDF.info())
（4）數(shù)據(jù)類型轉換
在導入數(shù)據(jù)時為了防止導入不進來提茁，會強制所有數(shù)據(jù)都是object類型，但實際數(shù)據(jù)分析過程中“銷售數(shù)量”馁菜，“應收金額”茴扁，“實收金額”，這些列需要浮點型（float）數(shù)據(jù)汪疮，“銷售時間”需要改成時間格式峭火，因此需要對數(shù)據(jù)類型進行轉換毁习。
可以使用astype()函數(shù)轉為浮點型數(shù)據(jù)：
#數(shù)據(jù)類型轉換
dataDF['銷售數(shù)量'] = dataDF['銷售數(shù)量'].astype('float')
dataDF['應收金額'] = dataDF['應收金額'].astype('float')
dataDF['實收金額'] = dataDF['實收金額'].astype('float')
print(dataDF.dtypes)
在“銷售時間”這一列數(shù)據(jù)中存在星期這樣的數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)分析過程中不需要用到卖丸，因此要把銷售時間列中日期和星期使用split函數(shù)進行分割纺且，分割后的時間，返回的是Series數(shù)據(jù)類型：
#定義函數(shù)將星期除去
def splitSaletime(timeColser):
timelist =[]
for val in timeColser:
data = val.split(' ')[0]
timelist.append(data)
#將列表轉為Series類型
timeSer = Series(timelist)
return timeSer
#獲取"銷售時間"這一列數(shù)據(jù)
time = dataDF.loc[:,'銷售時間']
#調用函數(shù)去除星期稍浆，獲得日期
data = splitSaletime(time)
#修改"銷售時間"這一列的值
dataDF.loc[:,'銷售時間'] = data
print(dataDF.head())
接著把切割后的日期轉為時間格式载碌，方便后面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計:
#字符串轉日期
dataDF.loc[:,'銷售時間'] = pd.to_datetime(dataDF.loc[:,'銷售時間'], format='%y-%m-%d', errors='coerce')
print(dataDF.dtypes)
#在日期轉換過程中不符合日期格式的會轉換為空值，這里需要刪除
dataDF = dataDF.dropna(subset=['銷售時間','社毙品悖卡號'], how='any')
（5）數(shù)據(jù)排序
此時時間是沒有按順序排列的嫁艇，所以還是需要排序一下，排序之后索引會被打亂弦撩，所以也需要重置一下索引步咪。其中by:表示按哪一列進行排序，ascending=True表示升序排列孤钦，ascending=False表示降序排列
#數(shù)據(jù)排序
dataDF = dataDF.sort_values(by='銷售時間', ascending=True)
dataDF = dataDF.reset_index(drop=True)
print(dataDF.head())
（6）異常值處理
先查看數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計信息
#查看描述統(tǒng)計信息
print(dataDF.describe())
通過描述統(tǒng)計信息可以看到歧斟，“銷售數(shù)量”、“應收金額”偏形、“實收金額”這三列數(shù)據(jù)的最小值出現(xiàn)了負數(shù)静袖，這明顯不符合常理，數(shù)據(jù)中存在異常值的干擾俊扭，因此要對數(shù)據(jù)進一步處理队橙，以排除異常值的影響：
#將'銷售數(shù)量'這一列小于0的數(shù)據(jù)排除掉
pop = dataDF.loc[:,'銷售數(shù)量'] > 0
dataDF = dataDF.loc[pop,:]
print(dataDF.describe())
三、構建模型及數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)清洗完成后萨惑，需要利用數(shù)據(jù)構建模型（就是計算相應的業(yè)務指標）捐康，并用可視化的方式呈現(xiàn)結果。
（1）業(yè)務指標1:月均消費次數(shù)
月均消費次數(shù) = 總消費次數(shù) / 月份數(shù)（同一天內庸蔼，同一個人所有消費算作一次消費）
#計算總消費次數(shù)
#刪除重復數(shù)據(jù)
kpil_Df = dataDF.drop_duplicates(subset=['銷售時間','社苯庾埽卡號'])
totalI = kpil_Df.shape[0]
print('總消費次數(shù)=',totalI)
#計算月份數(shù)
#按銷售時間升序排序
kpil_Df = kpil_Df.sort_values(by='銷售時間', ascending=True)
#重命名行名
kpil_Df = kpil_Df.reset_index(drop=True)
#獲取時間范圍
startTime = kpil_Df.loc[0,'銷售時間']
endTime = kpil_Df.loc[totalI-1,'銷售時間']
#計算月份
#天數(shù)
daysI = (endTime-startTime).days
mounthI = daysI//30
print('月份數(shù)=',mounthI)
#月平均消費次數(shù)
kpil_I = totalI//mounthI
print('業(yè)務指標1：月均消費次數(shù)=', kpil_I)
（2）業(yè)務指標2:月均消費金額
月均消費金額 = 總消費金額 / 月份數(shù)
#消費總金額
totalMoneyF = dataDF.loc[:,'實收金額'].sum()
mounthMoney = totalMoneyF // mounthI
print('業(yè)務指標2：月均消費金額=', mounthMoney)
（3）客單價
客單價 = 總消費金額 / 總消費次數(shù)
#客單價
pct = totalMoneyF / totalI
print('業(yè)務指標3：客單價=', pct)
（4）消費趨勢
- a. 導入python可視化相關的包
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#畫圖時用于顯示中文字符
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # SimHei是黑體的意思
#在操作之前先復制一份
- b. 分析每天的消費金額
#mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti'] # SimHei是黑體的意思
font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Songti.ttc') #設置字體
#在操作之前先復制一份數(shù)據(jù)，防止影響清洗后的數(shù)據(jù)
groupDF = dataDF
#將'銷售時間'設置為index
groupDF.index = groupDF['銷售時間']
print(groupDF.head())
gb = groupDF.groupby(groupDF.index)
print(gb)
dayDF = gb.sum()
print(dayDF)
#畫圖
plt.plot(dayDF['實收金額'])
plt.title('按天消費金額',fontproperties=font)
plt.xlabel('時間',fontproperties=font)
plt.ylabel('實收金額',fontproperties=font)
plt.show()
從結果可以看出姐仅，每天消費總額差異較大花枫，除了個別天出現(xiàn)比較大筆的消費，大部分人消費情況維持在1000-2000元以內掏膏。
- c. 分析每月的消費金額
接下來劳翰，我銷售時間先聚合再按月分組進行分析：
#將銷售時間聚合按月分組
gb = groupDF.groupby(groupDF.index.month)
print(gb)
monthDF = gb.sum()
print(monthDF)
plt.plot(monthDF['實收金額'])
plt.title('按月消費金額',fontproperties=font)
plt.xlabel('時間',fontproperties=font)
plt.ylabel('實收金額',fontproperties=font)
plt.show()
結果顯示，7月消費金額最少馒疹，這是因為7月份的數(shù)據(jù)不完整佳簸，所以不具參考價值。
1月颖变、4月生均、5月和6月的月消費金額差異不大听想，2月和3月的消費金額迅速降低，這可能是2月和3月處于春節(jié)期間疯特，大部分人都回家過年的原因哗魂。
- d. 分析藥品銷售情況
對“商品名稱”和“銷售數(shù)量”這兩列數(shù)據(jù)進行聚合為Series形式肛走，方便后面統(tǒng)計漓雅，并按降序排序：
#聚合統(tǒng)計各種藥品數(shù)量
medicine = groupDF[['商品名稱','銷售數(shù)量']]
bk = medicine.groupby('商品名稱')[['銷售數(shù)量']]
re_medicine = bk.sum()
#對銷售藥品數(shù)量按將序排序
re_medicine = re_medicine.sort_values(by='銷售數(shù)量', ascending=False)
print(re_medicine.head())
截取銷售數(shù)量最多的前十種藥品，并用條形圖展示結果：
top_medicine = re_medicine.iloc[:10,:]
print(top_medicine)
得到銷售數(shù)量最多的前十種藥品信息朽色，這些信息將會有助于加強醫(yī)院對藥房的管理邻吞。
