完整代码需要的请私我获得。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use('seaborn') #使用seaborn风格
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
%matplotlib inline
print('你已经成功载入所有库！')

new_sales = pd.read_csv("sales_data.csv")
#1.价格对需求的影响
sales_region = new_sales.groupby(["sales_region_code"]).agg('mean')
sales_region

#不同产品的价格分布
len(new_sales["item_code"].value_counts().sort_values())scatter = sns.***************************
plt.show()

#好看一点的散点图
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCodex_data = range(len(new_sales["item_code"].value_counts().sort_values()))
y_data = new_sales.item_price
#封装一个散点图的函数，方便在下面的时候调用
def scatter_with_value_xaxis():scatter = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',width='1000px',height='600px'))***********************************************************************return scatterchart = scatter_with_value_xaxis()
chart.render_notebook()

地区上，可以看出102与105的销售量更大，也就是该地区需求更多，104地区需求较少产品上，需求不一，但在大类别306需求更突出，细类别上407更多价格集中分布在500-1200元需求量集中在0-15间销售额集中在15000以上，2018年额度最高，9-12月销售额较高

销售总价与销售量有0.85的相关，线上销售与所在地区0.64的相关，销售产品类型与销售量有0.1相关

线下与所在地区-0.64相关，销售量与价格也有负相关，销售额与所在月份负相关

与热图中的相关性观察结果相同。

大类别，小类别产品与价格有一定关联，销售额与销售量有关。

从图中可以看出，每天都有交均匀的单量，

不同月份，有个别月份的销售量不一致，有明显增幅，随着功率增加，里程数减少。

与价格变量相关的变量

1 可根据自己需要对不同columns进行更改

将x,y,hue进行更改

检验是否是线性相关，并用线性进行预测（不合适）

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据分析--第二部分相关推荐

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据处理--第一部分（下一部分请看下一博客）
需要解决的问题 1. 请对附件中的训练数据(order_train1.csv)进行深入地分析,可参照但不限于下述主题. (1) 产品的不同价格对需求量的影响: (2) 产品所在区域对需求量的影响,以及 ...
第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据处理--第一部分
完整代码链接需要的请私我获取. 需要解决的问题 1. 请对附件中的训练数据(order_train1.csv)进行深入地分析,可参照但不限于下述主题. (1) 产品的不同价格对需求量的影响: (2) ...
第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据分析--第三部分
完整代码有需要的请私我获得. 导入所需要的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from d ...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 23页论文及实现代码
[2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]B题:产品订单的数据分析与需求预测 23页论文及实现代码相关链接 (1)建模方案 [2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]B题:产品订单的数据分析与需求预 ...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测建模及python代码详解问题一
相关链接 [2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]B题:产品订单的数据分析与需求预测建模及python代码详解问题一 [2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]B题:产品订单的数据分析与需求预测 ...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测建模及python代码详解问题二
相关链接 [2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]B题:产品订单的数据分析与需求预测建模及python代码详解问题一 [2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]B题:产品订单的数据分析与需求预测 ...
第十一届“泰迪杯” 数据挖掘挑战赛火热报名中！
距离第十一届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛报名结束仅剩下两周时间,为能让各位参赛小伙伴对"泰迪杯"竞赛进一步了解,今天小编为大家整理了详细的竞赛介绍,想要了 ...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A题：新冠疫情防控数据的分析 32页和40页论文及实现代码
[2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]A题:新冠疫情防控数据的分析 32页和40页论文及实现代码相关链接 (1)建模方案 [2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]A题:新冠疫情防控数据的分析 ...
【第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A 题：新冠疫情防控数据的分析思路+代码（持续更新）
[第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛]A 题:新冠疫情防控数据的分析思路+代码(持续更新) 问题背景解决问题代码下载数据分析 Task1 Task2 Task 3 问题背景自 2019 年底至今, ...

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据分析--第二部分

完整代码需要的请私我获得。

1 可根据自己需要对不同columns进行更改

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据分析--第二部分相关推荐

最新文章

热门文章