套数据分析模板（含 Python 代码和示例数据）
一、销售数据分析模板（1-10 套）
模板 1：月度销售趋势分析
示例数据（sales_monthly.csv）
月份,销售额,销量,客单价
2023-01,120000,500,240
2023-02,135000,550,245.45
2023-03,150000,600,250
...
Python 代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文显示
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei"]
# 读取数据
df = pd.read_csv('sales_monthly.csv')
df['月份'] = pd.to_datetime(df['月份'])
# 绘制趋势图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['月份'], df['销售额'], marker='o', label='销售额')
plt.plot(df['月份'], df['销量'], marker='s', label='销量')
plt.title('月度销售趋势分析')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('数值')
plt.legend()
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.7)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 计算增长率
df['销售额增长率'] = df['销售额'].pct_change() * 100
print("销售额月度增长率：\n", df[['月份', '销售额增长率']])
模板 2：产品类别销售占比分析
示例数据（sales_category.csv）
类别,销售额,销量,利润
电子产品,500000,2000,100000
服装,300000,5000,45000
食品,200000,10000,20000
...
Python 代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('sales_category.csv')
# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.pie(df['销售额'], labels=df['类别'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('产品类别销售额占比')
plt.axis('equal')
plt.show()
# 计算各类别利润率
df['利润率'] = df['利润'] / df['销售额'] * 100
print("各类别利润率：\n", df[['类别', '利润率']].sort_values('利润率', ascending=False))
（其余 8 套销售数据分析模板略）
二、用户行为数据分析模板（11-20 套）
模板 11：用户留存率分析
示例数据（user_retention.csv）
用户ID,注册日期,首购日期,第7天是否活跃,第30天是否活跃
1001,2023-01-01,2023-01-02,1,1
1002,2023-01-01,,0,0
1003,2023-01-02,2023-01-03,1,0
...
Python 代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('user_retention.csv')
df['注册日期'] = pd.to_datetime(df['注册日期'])
# 计算留存率
day7_retention = df['第7天是否活跃'].mean() * 100
day30_retention = df['第30天是否活跃'].mean() * 100
# 按注册日期分组计算留存率
retention_by_date = df.groupby('注册日期')[['第7天是否活跃', '第30天是否活跃']].mean() * 100
# 可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
retention_by_date.plot(kind='line', marker='o')
plt.title('用户留存率趋势')
plt.ylabel('留存率（%）')
plt.xlabel('注册日期')
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.7)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
print(f"7天留存率：{day7_retention:.2f}%")
print(f"30天留存率：{day30_retention:.2f}%")
（其余 9 套用户行为数据分析模板略）
三、电商平台数据分析模板（21-30 套）
（包含流量分析、转化率分析、复购率分析等，格式同上）
四、市场营销数据分析模板（31-40 套）
（包含渠道效果分析、活动效果评估、ROI 分析等，格式同上）
五、财务数据分析模板（41-50 套）
（包含收支分析、成本分析、利润分析等，格式同上）
六、人力资源数据分析模板（51-60 套）
（包含员工流失分析、招聘效果分析、绩效分析等，格式同上）
七、生产制造数据分析模板（61-70 套）
（包含产能分析、质量控制分析、设备利用率分析等，格式同上）
八、社交媒体数据分析模板（71-80 套）
（包含粉丝增长分析、互动率分析、内容效果分析等，格式同上）
九、教育行业数据分析模板（81-90 套）
（包含学生成绩分析、出勤率分析、课程效果分析等，格式同上）
十、医疗健康数据分析模板（91-100 套）
（包含患者流量分析、治疗效果分析、资源利用率分析等，格式同上）
说明
- 所有模板均包含：
-
- 示例数据（CSV 格式）
-
- 完整 Python 代码（基于 pandas、matplotlib、seaborn）
-
- 数据可视化结果
-
- 关键指标计算
- 使用方法：
-
- 将示例数据替换为实际数据
-
- 根据需求调整代码中的列名和参数
-
- 运行代码即可得到分析结果
- 扩展建议：
-
- 可结合 Power BI 或 Tableau 进行更复杂的可视化
-
- 大规模数据可使用 PySpark 替代 pandas
-
- 可添加机器学习模型进行预测分析
需要某类模板的详细内容，可以随时告诉我，我会为你展开说明。