【实战】deepseek分析销售情况

分析销售数据用来指导后续的产品销售。

1.示例数据

2.AI分析报告

3.数据分析

#pip install pandas python-docx openpyxl



import pandas as pd

from datetime import datetime

from docx import Document

from docx.shared import Pt, Cm, RGBColor

from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT

from docx.oxml.ns import qn



def generate_word_report():

    # 读取Excel数据

    df = pd.read_excel("数据分析.xlsx", sheet_name="Sheet7")



    

    # 数据预处理

    df["销售日期"] = pd.to_datetime(df["销售日期"])

    df["月份"] = df["销售日期"].dt.month



    # 计算基础指标

    total_sales = df["销售额（元）"].sum()

    total_quantity = df["销量"].sum()

    avg_price = df["单价（元）"].mean()

    avg_rating = df["客户评价（1-5星）"].mean()



    # 创建Word文档

    doc = Document()

    

    # 设置中文字体

    doc.styles['Normal'].font.name = '微软雅黑'

    doc.styles['Normal']._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '微软雅黑')

    

    # 添加标题

    title = doc.add_heading(level=0)

    title_run = title.add_run("销售数据分析报告")

    title_run.font.size = Pt(22)

    title_run.font.color.rgb = RGBColor(0, 51, 102)  # 深蓝色

    

    # 添加时间戳

    time_para = doc.add_paragraph()

    time_para.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.RIGHT

    time_run = time_para.add_run(f"生成时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}")

    time_run.font.size = Pt(10)

    time_run.font.color.rgb = RGBColor(128, 128, 128)  # 灰色

    

    # 添加总体概况

    doc.add_heading("一、总体销售概况", level=1)

    overview = [

        ("总销售额", f"¥{total_sales:,.0f}"),

        ("总销量", f"{total_quantity} 件"),

        ("平均单价", f"¥{avg_price:.1f}"),

        ("平均客户评分", f"{avg_rating:.2f}/5")

    ]

    

    # 创建带样式的表格

    table = doc.add_table(rows=1, cols=2)

    table.style = 'Light Shading Accent 1'

    hdr_cells = table.rows[0].cells

    hdr_cells[0].text = "指标"

    hdr_cells[1].text = "数值"

    

    for item in overview:

        row_cells = table.add_row().cells

        row_cells[0].text = item[0]

        row_cells[1].text = item[1]

    

    # 核心分析维度

    doc.add_heading("二、核心分析维度", level=1)

    

    # 销售额TOP3

    doc.add_heading("1. 销售额TOP3商品", level=2)

    top_sales = df.sort_values("销售额（元）", ascending=False).head(3)

    sales_table = doc.add_table(top_sales.shape[0]+1, 3)

    sales_table.style = 'Medium Grid 1 Accent 1'

    

    # 设置表头

    sales_table.cell(0,0).text = "排名"

    sales_table.cell(0,1).text = "商品名称"

    sales_table.cell(0,2).text = "销售额"

    

    for i, (_, row) in enumerate(top_sales.iterrows(), 1):

        sales_table.cell(i,0).text = str(i)

        sales_table.cell(i,1).text = row["商品名称"]

        sales_table.cell(i,2).text = f"¥{row['销售额（元）']:,.0f}"

    

    # 销量TOP3

    doc.add_heading("2. 销量TOP3商品", level=2)

    top_quantity = df.sort_values("销量", ascending=False).head(3)

    qty_table = doc.add_table(top_quantity.shape[0]+1, 3)

    qty_table.style = 'Medium Grid 3 Accent 3'

    

    qty_table.cell(0,0).text = "排名"

    qty_table.cell(0,1).text = "商品名称"

    qty_table.cell(0,2).text = "销量"

    

    for i, (_, row) in enumerate(top_quantity.iterrows(), 1):

        qty_table.cell(i,0).text = str(i)

        qty_table.cell(i,1).text = row["商品名称"]

        qty_table.cell(i,2).text = f"{row['销量']}件"

    

    # 价格区间分析

    doc.add_heading("3. 价格区间分析", level=2)

    price_bins = [0, 100, 300, float('inf')]

    labels = ["低价商品（≤¥100）", "中端商品（¥100-300）", "高端商品（>¥300）"]

    price_analysis = df.groupby(pd.cut(df["单价（元）"], bins=price_bins, labels=labels)).agg(

        销量占比=("销量", lambda x: f"{x.sum()/total_quantity:.1%}"),

        销售额占比=("销售额（元）", lambda x: f"{x.sum()/total_sales:.1%}")

    ).reset_index()

    

    # 创建价格分析表格

    price_table = doc.add_table(price_analysis.shape[0]+1, 3)

    price_table.style = 'Light List Accent 2'

    

    price_table.cell(0,0).text = "价格区间"

    price_table.cell(0,1).text = "销量占比"

    price_table.cell(0,2).text = "销售额占比"

    

    for i, (_, row) in enumerate(price_analysis.iterrows(), 1):

        price_table.cell(i,0).text = str(row["单价（元）"])

        price_table.cell(i,1).text = row["销量占比"]

        price_table.cell(i,2).text = row["销售额占比"]

    

    # 业务建议

    doc.add_heading("三、业务建议", level=1)

    recommendations = [

        f"库存优化：建议增加 {df.loc[df['销量'].idxmax(), '商品名称']} 的库存配置",

        f"定价策略：中端价位商品（¥100-300）贡献 {price_analysis.loc[1, '销售额占比']} 销售额，建议重点维护",

        f"地区策略：在 {df.groupby('地区')['销售额（元）'].sum().idxmax()} 地区加大营销投入",

        f"产品改进：需关注 {df.loc[df['客户评价（1-5星）'].idxmin(), '商品名称']} 的客户反馈（评分：{df['客户评价（1-5星）'].min():.1f}）"

    ]

    

    for rec in recommendations:

        p = doc.add_paragraph()

        p.add_run("• ").bold = True

        p.add_run(rec)

        p.paragraph_format.line_spacing = 1.5

    

    # 设置页面格式

    section = doc.sections[0]

    section.left_margin = Cm(2.5)

    section.right_margin = Cm(2.5)

    

    # 保存文档

    doc.save("销售分析报告.docx")

    print("Word报告已生成：销售分析报告.docx")



if __name__ == "__main__":

    generate_word_report()

销售报告