互联网电商订单数据订单的一般思路

最新推荐文章于 2024-09-27 18:45:00 发布

吓得我泰勒都展开了

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分类专栏：互联网订单数据分析文章标签：数据分析可视化

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本文介绍了电商订单数据处理的步骤，包括数据读取、清洗、统计分析和可视化。通过Python进行数据预处理，筛选有效信息，分析订单按季度、月、小时等不同维度的变化，以洞察市场波动、业绩表现及消费者行为。并列举了多种常用的数据可视化图表类型，用于展示数据分布、对比和关系。此过程旨在为决策提供支持。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

互联网电商订单数据订单的一般思路V1

找出问题	通过数值计算，分布规律，可视化方法来了解数据的基本情况
分析问题	通过线性回归，逻辑回归找到自变量，因变量
解决问题	撰写数据报告，决策性分析

1.Python对数据集进行预处理

读取excel

import pandas as pd
data = pd.read_excel("某某订单.xlsx")
data.head()

数据清洗

data_cleaned = {'price':[],'sku':[],'address':[]}

for i in range(20921):
  if data.loc[i,'联系地址'] != '--':           #将联系地址有问题的数据不要
    data_cleaned['price'].append(data.loc[i,'商品价格'])
    data_cleaned['address'].append(data.loc[i,'联系地址'])
    data_cleaned['sku'].append(data.loc[i,'商品编号'])
df = pd.DataFrame(data_cleaned)
print(df)

保存数据

import pandas as pd
import os

excels = [pd.read_excel(fname) for fname in os.listdir('文件路径') if 'xls' in fname]

df = pd.concat(excels)
df.to_excel('汇总.xlsx',index = False)

其实处理数据的工具有很多，数据量不大的情况下用excel的筛选处理也是很方便的

2.订单数据的分析思路

不同订单数据类型	不同订单分析目的
按季度、年进行订单统计	行业/市场需求波动分析
按月进行订单统计	公司/部分业绩波动分析
按小时进行订单统计	消费者/用户消费习惯分析
按分钟/秒进行订单统计	促销/活动即时效果分析