销售数据预处理与分析学习总结
一、数据预处理核心步骤
本次分析围绕 “双十一淘宝美妆数据” 展开，数据预处理是后续分析的基础，主要包含以下关键操作：
- 去重处理：使用
drop_duplicates()方法删除重复数据，确保分析样本的唯一性。 - 索引重置：通过
reset_index()重置数据索引，避免去重后索引混乱影响后续操作。 - 缺失值填补：采用
fillna(0)将缺失值填充为 0，保证数据完整性（适用于销量、价格等数值型字段）。 - 衍生指标计算：通过
price * sale_count生成 “销售额” 字段，为后续分析提供核心指标。
二、核心分析维度与实现方法
1. 基础指标分析（店铺维度）
通过子图布局（subplot）实现多指标对比，从不同角度展现各店铺表现：
- 商品数量：用
value_counts()统计各店铺商品数，通过条形图直观呈现品牌商品丰富度。 - 总销量与总销售额：通过
groupby('店名')分组后对sale_count和销售额求和，对比不同店铺的市场渗透力与营收能力。 - 平均单价：通过 “总销售额 / 总销量” 计算，反映店铺的定价策略与客单价水平。
2. 价格区间分析
将品牌按平均单价划分为 4 个区间（0-100 元、100-200 元、200-300 元、300 元以上），结合饼图和条形图分析：
- 不同价格区间品牌的销售额占比（饼图）。
- 各区间的平均单店销售额（条形图），揭示价格定位与销售效能的关联。
3. 商品分类分析
基于标题关键词构建分类规则（大类：护肤品 / 化妆品；小类：乳液类 / 面膜类等），通过jieba分词实现自动分类：
- 对比各大类、小类的销售量与销售额占比（饼图），明确核心品类。
- 筛选有效店铺（排除总销量为 0 的店铺），聚焦有实际销售行为的样本，提高分析准确性。
4. 交叉维度分析
通过seaborn.barplot实现多维度交叉对比：
- 各店铺中不同大类 / 小类的销量与销售额（按店铺分组，凸显店铺的品类优势）。
- 各小类中不同店铺的表现（按品类分组，分析品类内的竞争格局）。
5. 性别细分分析
基于标题关键词识别 “男士专用” 商品，对比：
- 男士 / 非男士专用商品的小类销量占比。
- 男士专用商品在总销量、总销售额中的占比，挖掘性别细分市场特征。
三、可视化技巧与工具
- 中文显示设置：通过
plt.rcParams配置SimHei字体，解决图表中文乱码问题。 - 子图布局：使用
subplot和plt.subplots实现多图联动，便于指标对比。 - 图表类型选择：
- 饼图：适合展示占比关系（如品类占比、价格区间占比）。
- 条形图：适合比较不同主体的数值差异（如店铺销量、区间销售额）。
- 分组条形图（
hue参数）：通过颜色区分次级维度（如按大类 / 小类分组），呈现复杂交叉关系。
四、学习心得
- 数据预处理的重要性：去重、补全缺失值、筛选有效样本是保证分析结果可靠的前提。
- 分类逻辑的合理性：关键词匹配与分词技术结合，可实现高效的自动分类，但需不断优化分类规则以提高准确性。
- 可视化的针对性：不同图表有其适用场景（如占比用饼图、对比用条形图），合理选择能更清晰传递数据结论。
- 多维度交叉分析：从店铺、价格、品类、性别等多角度切入，能更全面地挖掘数据规律，为商业决策提供支撑（如库存调整、定价策略优化）。
通过本次实践，掌握了从数据清洗到可视化分析的完整流程，理解了如何通过 Python 工具（pandas/matplotlib/seaborn）将原始数据转化为有价值的商业洞察。