2022年全国大学生数据分析大赛 - 医药电商销售数据资源分析
简介
本资源文件提供了2022年全国大学生数据分析大赛关于医药电商销售数据分析的全面指南。资源包含详细的教程，指导如何使用Python有效地进行数据处理、分析和挖掘。
内容概要
数据处理
- 缺失值处理和数据类型转换
- 数据探索和可视化
数据分析
- 店铺、药品和药品品牌的销售额和销售量分析
- 销售额占比分析和排名
数据挖掘
- 销售额占比最高的店铺、药品和品牌识别
- 销售趋势和特征的可视化分析
预测建模
- 天猫维生素类药品未来销售总额预测
- 预测模型的性能评估和误差分析
使用指南
环境要求
- Python 3.x
- pandas、numpy、matplotlib等库
数据文件路径
- 请确保数据文件位于正确的路径上。
代码执行
- 按照资源中的步骤运行代码。
- 查看分析结果和可视化。
贡献
欢迎贡献和改进，可以通过提交Pull Request或Issue参与。
附加内容
数据分析的重要意义
数据分析在医药电商领域至关重要，因为它可以提供以下见解：
- 识别销售趋势和模式
- 了解客户行为和偏好
- 优化库存管理和配送策略
- 预测需求和制定增长策略