Python数据分析案例-药店销售数据分析
项目简介
本项目提供了一个关于药店销售数据的Python数据分析案例。通过对朝阳医院2018年的销售数据进行分析，旨在了解该医院的销售情况，包括月均消费次数、月均消费金额、客单价以及药品销售趋势等关键业务指标。
数据分析目的
- 了解朝阳医院2018年的销售情况。
- 分析患者的月均消费次数、月均消费金额和客单价。
- 探索药品销售的趋势和需求量前几位的药品。
数据分析过程
- 数据获取：从Excel文件中读取朝阳医院2018年的销售数据。
- 数据清洗：对数据进行预处理，包括选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序和异常值处理。
- 构建模型：计算月均消费次数、月均消费金额和客单价等业务指标。
- 数据可视化：通过图表展示销售趋势和药品销售情况。
- 消费趋势分析：分析每日和每月的消费金额分布，以及药品销售情况。
数据清洗步骤
- 选择子集：根据分析需求选择合适的子集。
- 列名重命名：将列名改为更易理解的名称。
- 缺失值处理：删除含有缺失数据的记录。
- 数据类型转换：将特定列的数据类型转换为浮点型和日期格式。
- 数据排序：按销售时间对数据进行排序。
- 异常值处理：排除不符合常理的异常值。
业务指标计算
- 月均消费次数：总消费次数除以月份数。
- 月均消费金额：总消费金额除以月份数。
- 客单价：总消费金额除以总消费次数。
数据可视化
- 每日消费金额：通过折线图展示每日的消费金额变化。
- 每月消费金额：通过折线图展示每月的消费金额变化。
- 药品销售情况：通过条形图展示销售数量最多的前十种药品。
结论
通过对朝阳医院2018年销售数据的分析，可以得出以下结论：
- 月均消费次数和月均消费金额较为稳定。
- 客单价反映了患者的平均消费水平。
- 药品销售趋势和需求量前几位的药品为医院的管理提供了重要参考。
使用方法
- 下载本仓库中的资源文件。
- 使用Python和相关库（如pandas、matplotlib等）进行数据分析。
- 根据分析结果生成报告和图表。
依赖库
- pandas
- numpy
- matplotlib
参考资料
本项目的分析方法和步骤参考了CSDN博客上的相关文章。
通过本项目，您可以学习如何使用Python进行数据分析，并应用到实际的药店销售数据中。希望本案例能为您提供有价值的参考和帮助。