分享一个用于商业决策数据挖掘的python案例

以下是一个简单的办公数据挖掘案例，使用 Python 语言和 Pandas 库来处理和分析数据。

假设你是一家公司的数据分析师，你的任务是分析公司的销售数据，并发现一些有价值的信息和趋势，以帮助公司做出更好的商业决策。

数据集中包含了公司过去一年的销售数据，其中包括销售日期、销售额、产品名称、客户姓名、客户地址等信息。

以下是一些简单的代码示例，来展示如何使用 Python 和 Pandas 库进行数据分析。

# 导入 Pandas 库和数据集

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 显示数据集前 5 行

print(df.head())

# 查看数据集中的列名

print(df.columns)

# 统计销售额总和

total_sales = df['Sales'].sum()

print("Total sales: ${}".format(total_sales))

# 计算每种产品的销售额和数量

product_sales = df.groupby('Product')['Sales'].agg(['sum', 'count'])

print(product_sales)

# 找出销售额最高的 10 个客户

top_customers = df.groupby('Customer')['Sales'].sum().nlargest(10)

print(top_customers)

# 计算每个月的销售额

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df['Month'] = df['Date'].dt.month

monthly_sales = df.groupby('Month')['Sales'].sum()

print(monthly_sales)

这些代码将执行以下操作：

1. 导入 Pandas 库和数据集，并显示数据集的前 5 行和列名。
2. 统计销售额总和。
3. 计算每种产品的销售额和数量，并显示在一个表格中。
4. 找出销售额最高的 10 个客户。
5. 计算每个月的销售额，并显示在一个表格中。

这些操作将帮助你快速了解数据集中的一些基本信息和趋势，并帮助你发现有价值的信息和见解，从而支持公司的商业决策。