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Python+大数据-数据分析与处理(六)-综合案例

案例一：Appstore数据分析

• 学习目标

• 掌握描述性数据分析流程

• 能够使用pandas、seaborn进行数据分析和可视化

1.案例介绍

案例背景：

• 对 App 下载和评分数据分析，帮助 App 开发者获取和留存用户
• 通过对应用商店的数据分析为开发人员提供可操作的意见

分析需求：

• 免费和收费的 App 都集中在哪些类别
• 收费 App 的价格是如何分布的，不同类别的价格分布怎样
• App文件的大小和价格以及用户评分之间是否有关

分析流程：

1）数据概况分析

• 数据行/列数量
• 缺失值分布

2）单变量分析

• 数字型变量的描述指标（平均值，最小值，最大值，标准差等）
• 类别型变量（多少个分类，各自占比）

3）多变量分析

• 按类别交叉对比
• 变量之间的相关性分析

4）可视化分析

• 分布趋势（直方图）
• 不同组差异（柱状图）
• 相关性（散点图/热力图）

数据集说明：

本案例使用 applestore.csv 数据集，其数据字段如下：

2. 数据清洗

# 加载数据
import pandas as pd
app = pd.read_csv('./data/applestore.csv',index_col=0)
app

# 查看数据集的字段信息
app.info()

# 查看数据集的各个字段统计值
app.describe()

# 查看是否有缺失值
app.shape

(7197, 10)

# 将sizebytes 大小变成mb ,新增size_mb列
app['size_mb'] = app['size_bytes']/(1024*1024)
app

# 查看size_mb 列的统计值
app.size_mb.describe()

# 根据价格新增是否免费paid列  判断免费为0 不免费为1
app['paid'] = app['price'].apply(lambda x : 1 if x>0 else 0)
app

# 查看paid列统计信息
#s.value_counts()`统计 Series 数据中不同元素的个数
app['paid'].value_counts()

3.单变量分析

# 查看app 的结果是如何分布的
app.price.value_counts()

# 将按照价格app数据进行分组
# pandas.cut()函数可以将数据进行分类成不同的区间值
bins = [0,2,10,30]
labels=['<2','<10','<30']
# 分组 bins代表分组区间,默认是左开右闭    左闭右开 right=False  labels 显示区间
app['price_new'] = pd.cut(app.price,bins ,right=False,labels=labels)
app.head(20)

# 分组后查看数据分布情况
# `df.groupby(列标签, ...).列标签.聚合函数()`按指定列分组，并对分组 数据的相应列进行相应的 聚合操作
app.groupby('price_new')['price'].describe()

# 查看不同类别app价格如何分布的
app.groupby('prime_genre')['price'].describe()

# 删除价格大于49.99的app数据
app = app[app['price']<= 49.99]
app.head()

# 利用app所有版本的评分数量对数据进行分组
app.rating_count_tot.describe()

4.业务数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
 
# app 评分关系
# height：关键字来控制图片高度 
# aspect：控制宽高比例
sns.relplot(x='prime_genre', y='user_rating', kind='line', data=app, height=5, aspect=3)
# 将 x 轴文字旋转45度
plt.xticks(
    rotation=45,
    horizontalalignment='right',
    fontweight='light',
    fontsize='x-large'  
)

# c查看价格小于9.99元的app价格分布
plt.figure(figsize=(20,8))
#筛选出price<=9.99的app数据
app_result = app[app['price']<=9.99]
sns.displot(app_result['price'])

# 查看不同类别的收费APP的价格分布
plt.figure(figsize=(20, 8))
sns.boxplot(x='price', y='prime_genre', data=app[app['paid']==1])
plt.yticks(fontweight='light', fontsize='x-large')

# 查看数量最多的前 5 个类别收费 App 的价格分布
# 筛选出数量最多的前 5 类 App 的数据
top5 = app.groupby('prime_genre')['price'].count().sort_values(ascending=False).head()
app5 = app[app.prime_genre.isin(top5.index)]
# 绘制箱线图
plt.figure(figsize=(20, 8))
sns.boxplot(x='price', y='prime_genre', data=app5[app5['paid']==1])

# 查看 App 数据中价格和用户评分的关系，绘制散点图
plt.figure(figsize=(20, 8))
sns.scatterplot(x='price', y='user_rating', data=app)

# 同一类别，将免费和付费的评分进行对比
plt.figure(figsize=(20, 8))
sns.barplot(x='prime_genre', y='user_rating', data=app5, hue='paid')

5.业务解读

• 业务问题1：免费或收费 App 集中在哪些类别？

#第一步：将数据统计出每个类别有多少个app
#第二步：从高到低进行排列
#第三步：将数据进行可视化
 
plt.figure(figsize=(20,8))
#参数 order指定数据显示的顺序
sns.countplot(y='prime_genre',data=app,
                order=app['prime_genre'].value_counts().index,hue='paid')

• 业务问题2：免费与收费的 App 在不同评分区间的分布？

#将评分进行分箱，查看落入不同箱中应用的数量
bins =[0,0.5,2.5,4.5,5.1]
app['rating_level'] = pd.cut(app.user_rating,bins,right=False)
app.groupby('rating_level')['user_rating'].describe()

py# 数据可视化
plt.figure(figsize=(20,8))
sns.countplot(x='paid',data=app,hue='rating_level')

• 业务问题3：APP的价格、大小和用户评分之间有关系吗？

# 通过corr计算APP的价格，大小和用户评价之间的关系
app[['user_rating','price','size_mb']].corr()

# 通过热力图来查看变量之间两两的相关系数
plt.figure(figsize=(20,8))
sns.heatmap(app[['user_rating','price','size_mb']].corr())

案例二： 优衣库销售数据分析

• 学习目标

  • 掌握描述性数据分析流程
  • 能够使用pandas、seaborn进行数据分析和可视化

1.案例介绍

案例背景：

• 数据集中包含了不同城市优衣库门店的销售记录
• 通过对销售数据的分析，为运营提供一些有益信息

分析需求：

• 不同产品的销售情况，顾客喜欢的购买方式
• 销售额和成本之间的关系
• 购买时间偏好

数据集说明：

本案例使用 uniqlo.csv 数据集，其数据字段如下：

2.加载数据

# 加载数据
#不同产品的销售情况，顾客喜欢的购买方式
#销售额和成本之间的关系
#购买时间偏好
import pandas as pd
uniqlo = pd.read_csv('./data/uniqlo.csv')
uniqlo

# 查看数据的字段信息
uniqlo.info()

#查看非空
uniqlo.shape
 
(22293, 12)

# 查看数据字段的统计信息
uniqlo.describe()

# 查看销售金额小于1的数据信息
uniqlo[uniqlo.revenue<1]

# 查看销售金额大于5000的数据信息
uniqlo[uniqlo.revenue>5000]

3. 业务解读

• 不同产品的销售情况

# 统计不同种类产品的订单情况
uniqlo.groupby('product')['order'].sum().sort_values(ascending=False)

# 统计不同种类产品的销量
uniqlo.groupby('product')['quant'].sum().sort_values(ascending=False)

py# 进一步拆解，按城市拆解销量
uniqlo.pivot_table(values='quant',
                    index='product',
                    columns='city',
                    aggfunc='sum').sort_values('上海',ascending=False)

# 对城市拆解后，在进一步按下上线拆解
uniqlo.pivot_table(values='quant',
                  index='product',
                  columns=['city','channel'],
                  aggfunc='sum')

• 用户习惯使用哪种方式进行消费

# 使用不同消费方式的订单数量
uniqlo.groupby('channel').order.sum()

y#进一步按城市拆解
uniqlo.pivot_table(index='city',columns='channel',
                  values='order',aggfunc='sum').sort_values('线上',ascending=False)

# 进一步统计线上线下销售额
uniqlo.pivot_table(values='quant',index='city',
                  columns='channel',aggfunc='sum')

• 用户消费习惯(周间还是周末)

#统计用户周间，周末消费的整体情况
uniqlo.wkd_ind.value_counts()

# 通过数据透视表，查看不同城市周间，周末销售情况
wkd_sales = uniqlo.pivot_table(values='quant',index='wkd_ind',
                              columns='city',aggfunc='sum')
wkd_sales

# 添加字段，计算每天的销售额
wkd_sales.loc['weekday_avg',:]= wkd_sales.loc['Weekday',:] /5
wkd_sales.loc['weekend_avg',:]= wkd_sales.loc['Weekend',:] /2
wkd_sales

• 销售额和成本之间的关系

# 计算销售额和成本之间的相关系数
uniqlo[['revenue','unit_cost']].corr()

y# 进一步查看unit_cost
uniqlo.unit_cost.value_counts()

#筛选出销售额大于1的销售额
uniqlo2 = uniqlo[uniqlo.revenue>1]
uniqlo2.head()

# 添加单件收入列，并计算单件收入和单位成本计算相似度
uniqlo2['rev_per_goods'] = uniqlo2['revenue'] / uniqlo2['quant']
uniqlo2[['rev_per_goods','unit_cost']].corr()

p# 绘制热力图
sns.heatmap(uniqlo2[['rev_per_goods', 'unit_cost']].corr())