企业数据分析类框架 企业数据分析报告案例

文章目录

• 1、 数据集说明
• 2、各年份被淘汰的公司总数对比
• 3、被淘汰公司的倒闭时间集中所在的月份
• 4、被淘汰公司在倒闭当年的寿命
• 5、被淘汰公司的主要死亡原因
• 6、死亡公司的地区分布
• 7、行业排行TOP10
• 8、细分领域TOP20
• 9、年份分布
• 10、企业存活时长
• 11、投资人词云
• 12、倒闭原因词云
• 13、ceo描述词云

1、 数据集说明

这是一份来自和鲸社区的倒闭企业数据集，总计 6,272 条记录，大小为 2.3 M，包含 21 个字段。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
import pandas as pd 
data = pd.read_csv('com.csv')
data.head()
data['death_year']=pd.to_datetime(data['death_data']).dt.year
data['death_month']=pd.to_datetime(data['death_data']).dt.month

首先通过以上对数据的初步了解设立分析目标：

1、整体概况：分析各年份被淘汰的公司总数；按月份查看不同年份的淘汰情况；被淘汰公司的寿命；不同省市的整体情况；被淘汰的原因；

2、特定分析：抽取经济发达地区北、上、广作进一步的分析，主要淘汰的行业；公司类型；

2、各年份被淘汰的公司总数对比

plt.figure(1,figsize=(16,8))
sns.countplot(x='death_year',data=df,color='CadetBlue')
plt.title('各年份被淘汰的公司总数',fontsize=20)

plt.xlabel('')
plt.ylabel('')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(False)
con=list(df.groupby('death_year').death_year.count().values)
for y,x in enumerate(con):
    plt.text(y,x,'%s' %x,va='center',size=14)

公司倒闭得最多得年份竟然是2017年…

3、被淘汰公司的倒闭时间集中所在的月份

# 分析被淘汰的公司阵亡月份
data1=data[data['death_year'].isin(['2015','2016','2017','2018','2019'])]

plt.figure(1,figsize=(16,8))
sns.countplot(x='death_month',hue='death_year',data=data1,palette='Paired')
plt.title('2015-2019年各月份被淘汰的公司总数',fontsize=20)

4、被淘汰公司在倒闭当年的寿命

data['live_years']=data['live_days']/365
data['存活年限'] = pd.cut(x=data['live_years'],bins=[0,1,3,5,10,25])

sns.set_context("notebook", font_scale=1.3)
sns.catplot(x='death_year',y='live_days',hue='存活年限',kind='swarm',data=data,height=8,aspect=2,palette='Set2')
plt.title('各年份被淘汰公司的寿命',fontsize=20)

plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

5、被淘汰公司的主要死亡原因

reason_index=data['death_reason'].value_counts()[1:11].index
reason=data.loc[data['death_reason'].isin(reason_index),'death_reason']

plt.figure(1,figsize=(16,8))
sns.countplot(x=reason.values,order=reason_index,color='CadetBlue')
plt.title('被淘汰公司的十大死亡原因',fontsize=20)

plt.ylabel('')
plt.xlabel('')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(False)
con=list(data['death_reason'].value_counts()[1:11].values)
for y,x in enumerate(con):
    plt.text(y,x,'%s' %x,va='center',size=14)
plt.show()

6、死亡公司的地区分布

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

data['com_addr'] = data['com_addr'].apply(lambda x: x.strip())
s = data.groupby('com_addr').size()

c = (
Map()
    .add("死亡企业数量", [*s.items()], "china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="地区分布"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
    )
)
c.render_notebook()

7、行业排行TOP10

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker

s = data.groupby('cat').size().sort_values(ascending=False)[:10].to_dict()

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(list(s.keys()))
    .add_yaxis("死亡企业数量", list(s.values()))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="行业排行TOP10"))
)
c.render_notebook()

8、细分领域TOP20

s = data.groupby('se_cat').size().sort_values(ascending=False)[:20].sort_values(ascending=True).to_dict()

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(list(s.keys()))
    .add_yaxis("死亡企业数量", list(s.values()))
    .reversal_axis()
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="细分领域TOP20"))
)
c.render_notebook()

9、年份分布

data['born_year'] = data['born_data'].apply(lambda x: x[:4])
data['death_year'] = data['death_data'].apply(lambda x: x[:4])
s1 = data.groupby('born_year').size()
s2 = data.groupby('death_year').size()
s1 = pd.DataFrame({'year': s1.index, 'born': s1.values})
s2 = pd.DataFrame({'year': s2.index, 'death': s2.values})
s = pd.merge(s1,s2, on='year', suffixes=['born', 'death'])
s = s[s['year'] > '2008']

c = (
    Bar()
    .add_xaxis( s['year'].to_list())
    .add_yaxis("新生企业数量", s['born'].to_list())
    .add_yaxis("死亡企业数量", s['death'].to_list())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="年份分布"))
)
c.render_notebook()

10、企业存活时长

def live_year(x):
    if x < 365:
        return '不到1年'
    if x < 365 * 2:
        return '1-2年'
    if x < 365 * 3:
        return '2-3年'
    if x < 365 * 4:
        return '3-4年'
    if x < 365 * 5:
        return '4-5年'
    if x < 365 * 10:
        return '5-10年'
    return '10年以上'

s = data.groupby(data['live_days'].apply(lambda x: live_year(x))).size()

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

c = (
    Pie()
    .add("", [*s.items()])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="企业存活时长"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
c.render_notebook()

11、投资人词云

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType

invest = {}
for row in data['invest_name'].values:
    if not pd.isnull(row):
        for name in row.split('&'):
            invest[name] = invest.get(name, 0) + 1
invest = [*invest.items()]
invest.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
c = (
    WordCloud()
    .add("", invest[:150], word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="投资人词云"))
)
c.render_notebook()

12、倒闭原因词云

death_reason = {}
for row in data['death_reason'].values:
    if not pd.isnull(row):
        for name in row.split(' '):
            death_reason[name] = death_reason.get(name, 0) + 1
c = (
    WordCloud()
    .add("", [*death_reason.items()], word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="倒闭原因词云"))
)
c.render_notebook()

13、ceo描述词云

import jieba
ceo_per_des = {}
for row in data['ceo_per_des'].values:
    if not pd.isnull(row):
        result = jieba.lcut(row)
        for name in result:
            if len(name) == 1:
                break
            ceo_per_des[name] = ceo_per_des.get(name, 0) + 1
ceo_per_des = [*ceo_per_des.items()]
ceo_per_des.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
c = (
    WordCloud()
    .add("", ceo_per_des[:100], word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="ceo描述词云"))
)
c.render_notebook()