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基于Python的电商数据分析
2024-11-14IP属地 浙江0
在进行Excel电商数据分析项目时,可以按照以下步骤进行操作:

基于Python的电商数据分析

1. 明确目的:以业务为核心,明确分析的目标和问题。[2] 2. 理解数据:对数据进行初步了解,包括数据的来源、格式、字段含义等。[2] 3. 提出问题:根据业务需求,提出需要解决的问题,例如销售情况、畅销品、滞销品等。[1] 4. 数据清洗:对数据进行清洗,包括选择子集、列名重命名、数据类型转换、删除重复值、缺失值处理、异常值处理等。[2] 5. 描述性统计:对数据进行统计分析,包括计算各种指标,如销售量、销售额、平均价格等。[2] 6. 数据可视化:通过创建透视表、绘制图表等方式,将数据可视化展示,以便更好地理解和分析数据。可以分析热销产品、销售趋势、年龄段畅销情况、用户性别分布等。[2] 7. 分析总结:根据数据分析的结果,对问题进行总结和归纳,提出相应的结论和建议。[2] 需要注意的是,数据分析是一种客观分析,不存在主观因素导致结论的偏差。同时,对业务指标的理解和业务流程的熟悉也是进行数据分析的重要前提。[3] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [EXCEL对电商数据分析](https://blog.csdn.net/qq_52661119/article/details/122953284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【Excel实战】-- 电商数据分析](https://blog.csdn.net/doitletsgetit/article/details/130775856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]