数据分析实战：用 Python 解决电商销售数据分析问题

引言​

在当今数字化的电商时代，海量的销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过有效的数据分析，企业能够深入了解销售趋势、客户行为，从而制定精准的营销策略和优化运营决策。Python 作为一种强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，为我们处理和分析电商销售数据提供了便捷且高效的工具。本文将详细介绍如何运用 Python 的数据分析库对电商销售数据进行清洗、分析以及可视化展示。​

一、数据获取​

假设我们从电商平台获取了一份销售数据，数据格式为 CSV 文件，包含以下字段：订单 ID、客户 ID、订单日期、产品名称、销售数量、单价、销售额等。首先，我们需要使用 Python 的pandas库读取数据。​

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TypeScript

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import pandas as pd​

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data = pd.read_csv('ecommerce_sales_data.csv')​

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二、数据清洗​

1. 检查数据完整性​

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TypeScript

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data.info()​

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此代码可查看数据集中各列的数据类型以及是否存在缺失值。若存在缺失值，可根据情况进行处理。例如，如果 “销售数量” 列存在缺失值，由于该数据对分析销售情况至关重要，我们可以考虑删除包含缺失值的行：​

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TypeScript

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data = data.dropna(subset=['销售数量'])​

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1. 检查重复值​

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