python数据分析项目经历

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mob649e81576de1 2023-07-22 04:51:02 ©著作权

文章标签 数据分析 Python 数据 文章分类 Python 后端开发

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Python数据分析项目经历

在现代社会，数据分析已经成为了许多行业中不可或缺的一部分。随着大数据时代的到来，数据分析的需求也越来越大。Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。在本文中，我将分享一个关于Python数据分析项目的经历，并提供相应的代码示例。

项目背景

我参与的项目是一个电商公司的数据分析项目。该公司希望通过对用户行为数据的分析，了解用户的购买习惯和偏好，从而改进产品和服务，提高用户满意度和销售额。

数据收集

为了进行数据分析，首先需要收集相关的数据。在这个项目中，我们从公司的数据库中提取了用户的购买记录、浏览记录以及其他相关信息。以下是使用Python代码从数据库中提取数据的示例：

import pandas as pd
import mysql.connector

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

# 执行SQL查询
query = "SELECT * FROM purchase_records"
df = pd.read_sql(query, con=db)

# 关闭数据库连接
db.close()

# 打印数据
print(df.head())

数据清洗和预处理

收集到的原始数据通常会存在一些问题，比如缺失值、异常值等。为了确保分析的准确性和可靠性，需要对数据进行清洗和预处理。以下是一个示例，展示了如何使用Python进行数据清洗和预处理：

# 处理缺失值
df = df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
df = df.fillna(0)  # 将缺失值填充为0

# 处理异常值
df = df[df['purchase_amount'] > 0]  # 删除购买金额小于等于0的记录

# 数据类型转换
df['purchase_date'] = pd.to_datetime(df['purchase_date'])
df['purchase_amount'] = df['purchase_amount'].astype(float)

# 数据标准化
df['purchase_amount'] = (df['purchase_amount'] - df['purchase_amount'].mean()) / df['purchase_amount'].std()

# 打印处理后的数据
print(df.head())

数据分析和可视化

经过数据清洗和预处理后，接下来就可以进行数据分析和可视化了。Python提供了许多强大的数据分析和可视化工具，比如NumPy、Pandas和Matplotlib。以下是一个示例，展示了如何使用这些工具进行数据分析和可视化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 统计每个用户的购买次数和总金额
user_purchase_count = df.groupby('user_id')['purchase_amount'].count()
user_purchase_amount = df.groupby('user_id')['purchase_amount'].sum()

# 统计每个月的总销售额
monthly_sales = df.resample('M', on='purchase_date')['purchase_amount'].sum()

# 绘制柱状图，显示每个用户的购买次数和总金额
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(user_purchase_count.index, user_purchase_count.values, label='Purchase Count')
plt.bar(user_purchase_amount.index, user_purchase_amount.values, label='Purchase Amount')
plt.xlabel('User ID')
plt.ylabel('Count/Amount')
plt.title('User Purchase Analysis')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制折线图，显示每个月的总销售额
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.title('Monthly Sales Analysis')
plt.show()