利用Python进行数据分析之超市零售分析
简介
本资源文件提供了一个利用Python进行数据分析的案例，专注于超市零售数据的分析。通过对超市四年（2011-2014）的销售数据进行详细的分析，帮助用户理解如何使用Python进行数据清洗、数据分析及可视化。
内容概述
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背景与需求
本文主要对一家全球超市四年的销售数据进行销售情况分析、商品情况分析和用户情况分析，并给出提升销量的建议。 -
数据收集与整合
数据来源于Kaggle平台，是一份全球大型超市四年的零售数据集，共有51290条数据，共24个特征。 -
数据清洗
对数据进行清洗，包括改写不符合规则的列名、将下单日期改为datetime类型、增加年份和月份列、删除邮编信息列等。 -
数据分析及可视化
对销售情况、商品情况和用户情况进行详细分析，并使用Python进行可视化展示。 -
总结
总结分析结果，并给出提升销量的建议。
使用方法
- 下载资源文件。
- 使用Python环境（推荐使用Jupyter Notebook）打开文件。
- 按照代码注释逐步运行代码，进行数据分析。
依赖库
- numpy
- pandas
- matplotlib
- seaborn
贡献
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许可证
本资源文件遵循MIT许可证。