怎么用python分析銷售額下滑

本篇內容介紹了“怎么用python分析銷售額下滑”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

• 案件回顧

飯團銷售額下滑

1. 酒館的熱銷菜品之一飯團，近幾個月銷量比去年同期少了約2成
   

2. 酒館給出了47種菜品，三個月內每天的銷售數據（問題：什么原因導致了飯團銷量的下降？）

   
   

• 菜品銷量變化分析

將數據存儲為csv格式，導入python。為了直觀的看看飯團銷售額的時間序列，畫出飯團3個月內的銷售額時間序列圖。

menus.日期 = pd.to_datetime(menus.日期)

import matplotlib.pyplot as plt

import pylab

menus.index = menus.iloc[:,1]

menus.loc[menus.品名=='飯團'].iloc[:,2].plot()

plt.ylabel("銷售額")

pylab.show()

時間序列圖，即橫軸代表時間軸的圖。從圖中可以看出，4月份以后，折線整體呈下降趨勢，即銷售額下降。折線波動的很厲害，因為周末銷售額會上漲。再看看炒飯的銷售情況。

menus.loc[menus.品名=='炒飯'].iloc[:,2].plot()

plt.ylabel("銷售額")

pylab.show()

從圖中可直觀看出，炒飯的銷售額波動一樣厲害，但是整體沒有向上或向下的趨勢。再看面條類的銷售情況。

menus.loc[menus.品名=='意大利面'].iloc[:,2].plot(label='意大利面')

menus.loc[menus.品名=='醬汁炒面'].iloc[:,2].plot(label='醬汁炒面')

menus.loc[menus.品名=='烏冬面'].iloc[:,2].plot(label='烏冬面')

menus.loc[menus.品名=='什錦面'].iloc[:,2].plot(label='什錦面')

menus.loc[menus.品名=='拉面'].iloc[:,2].plot(label='拉面')

plt.ylabel("銷售額")

plt.legend()

pylab.show()

從圖上可以看出，5種面條，從4月份開始，每種的銷售額都漲了一點。一般來說，很少人米飯面條會一起點，所以一邊增加了，另一邊減少也很正常。雖然看上去飯團的銷售額與面條的銷售額有關系，但是飯團銷售額下降的原因真的是因為面條嗎？兩者之間其實是一種偽相關，因為他們不屬于因果關系，應該是由其他某種原因導致的這兩者銷售額的變化。通過散點圖，可以得到各種食品兩兩比對后的結果，判斷是否有相關性。其中，從散點圖可以看到飯團和牛奶間存在明顯的負相關。

plt.scatter(menus.loc[menus.品名=='飯團'].iloc[:,2],menus.loc[menus.品名=='牛奶'].iloc[:,2])

plt.xlabel("飯團")

plt.ylabel("牛奶")

pylab.show()

在實際生活中，飯團與牛奶間不存在替代關系，即不應該出現兩者的負相關關系，因此圖像顯示的情況與實際有出入。再來看牛奶的銷售情況圖。

menus.loc[menus.品名=='牛奶'].iloc[:,2].plot()

plt.ylabel("銷售額")

pylab.show()

從圖中可看出，牛奶的銷售量從4月份開始，突然上漲明顯。調查原因發現，酒館進了一種米奶，也就是稀粥，與飯團產生了替代關系，導致飯團銷量減少。

• 幾個小概念

相關系數：觀察散點圖，如果點從左下到右上呈帶狀分布，那么兩個數據就是正相關。如果是從左上到右下分布，就是負相關。但這只是根據肉眼進行的判斷，有時候用數字判斷比用圖判斷更好。比如計算牛奶和飯團銷售額的相關系數。

a = menus.loc[menus.品名=='牛奶'].iloc[:,2]b = menus.loc[menus.品名=='飯團'].iloc[:,2]c =  pd.concat([a,b],axis=1)c.columns = ['牛奶','飯團']c.corr()

結果為：

    
      
 
     
     
     

牛奶
飯團
牛奶
1.000000
-0.574642
飯團
-0.574642
1.000000

相關系數代表了2組數據之間的線性關系強弱，取值范圍為[-1,1]，越接近1意味正相關性越高，越接近－1意味著負相關性越高。從計算結果可以看出，牛奶和飯團呈弱負相關性。

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