贵阳网站建设钟鼎网络,湖南网页设计培训网站建设,wordpress 去掉顶部工具栏,购物系统数据库设计代码数据#xff1a;https://download.csdn.net/download/qq_38735017/873799141.1 数据预处理1.1.1 异常值检测①将支付时间转为标准时间的过程中发生错误#xff0c;经排查错误数据为‘2017/2/29’,后将其修改为‘2017/2/27’。②经检测发现部分订单应付金额与实付金额都为…代码数据https://download.csdn.net/download/qq_38735017/873799141.1 数据预处理1.1.1 异常值检测①将支付时间转为标准时间的过程中发生错误经排查错误数据为‘2017/2/29’,后将其修改为‘2017/2/27’。②经检测发现部分订单应付金额与实付金额都为0抹去这部分异常数据。③在检测过程中发现部分订单中商品金额异常但由于不确定是否进行了调价或促销所以并未清除这部分异常订单。1.1.2 属性修改①提取售卖机设备id后五位方便后续处理。②并不清楚后续任务是否需要表中部分属性信息。所以并未删除表中属性。图1-1-1异常值监测和属性修改后部分数据1.1.3 合并信息以商品名称作为关键词将附件二中商品信息添加到附件一中。添加后如下图所示。图1-1-2合并附件1,2后的数据1.1.4 按售货机提取数据因不知道每个地点是否只有一台售货机所以通过循环获得存有售货机设备ID的列表并根据设备id进行分组将每台售货机的销售数据保存至csv文件中文件名分别为‘task1-1A.csv’ ‘task1-1B.csv’ ‘task1-1C.csv’ ‘task1-1D.csv’ ‘task1-1E.csv’1.2 任务1.2提取各售货机五月份销售数据计算各售货机的订单量和交易额最后汇总获得总订单量和交易额。获得结果如下表。表1-2-1各售货机五月销售情况及汇总售货机数据类1A1B1C1D1EALL交易额2392.15699372936813385.118886.2订单量55312877828607504232由上表可得B售货机销售情况最好A售货机销售情况最差C,D,E售货机的销售情况相似。1.3 任务1.3任务要求计算每台售货机的每个月的每单平均交易额和每个月的日均交易量。每个月的每单平均交易额先通过月份进行分组对每组内交易额进行加和最后获取魅族交易单数相除即可。每个月的日均交易量先通过月份进行分组判定若是135781012则除31除二月外其他则除20,2月则除28。即可得到每个月的日均交易量。表1-3-1 A售货机每月的每单平均交易额与日均订单量1A1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月每单平均交易额3.743.094.313.824.334.064.263.323.913.93.863.58日均订单量8.265.046.1914.1917.8433.2610.1623.0331.6538.139.0353.48表1-3-2 B售货机每月的每单平均交易额与日均订单量1B1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月每单平均交易额4.683.643.594.164.433.843.933.84.143.684.294.17日均订单量11.429.2111.2928.8741.5283.1626.1657132.989.48161.65104.9表1-3-3 C售货机每月的每单平均交易额与日均订单量1C1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月每单平均交易额4.363.833.774.424.774.5243.914.444.294.363.95日均订单量12.137.438.4823.6125.2360.4824.5540.6153.9771.1962.6176.55表1-3-4 D售货机每月的每单平均交易额与日均订单量1D1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月每单平均交易额3.753.263.614.14.284.084.413.584.144.124.283.67日均订单量11.816.618.5519.3527.7459.6511.131.6556.1365.1965.3971.19表1-3-5 E售货机每月的每单平均交易额与日均订单量1E1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月每单平均交易额4.523.863.594.064.514.074.113.364.314.034.483.8日均订单量10.774.078.2314.3224.1953.5815.3221.4533.5250.3537.3964.42二、数据分析与可视化2.1 任务2.1绘制2017年6月销量前五的商品销量柱状图:先将时间转换为标准格式再讲时间列换位到索引上用户输入要绘制那一月的销量柱状图通过循环遍历得到次月商品名单创建等长零列表两列表压缩成字典依次更新字典中商品销量根据销量对字典进行排序获取用户画前几的柱状图绘图。图2-1-1六月份销量前五的商品及其销量2.2 任务2.22.2.1 绘制每台售货机每月总交易额折线图读取数据后先将支付时间转换为标准时间并换位到索引新建用于存储总交易额的空列表通过resample和sum获得每月的交易额并存除到列表中。新建月份列表用作x轴。设定画图参数画图。图2-2-1每台售货机每月总交易额折线图由上折线图可得所有售卖机销售额在整体上都呈上升趋势且在6月出现小高峰总体上B售卖机销售额高于其他售货机。2.2.2 总交易额月环比增长率读取数据后先将支付时间转换为标准时间并换位到索引新建用于存储总交易额的空列表通过resample和sum获得每月的交易额并存除到列表中。通过循环计算所有月环比增长率并存除到列表中设定画图参数画图。如下列2-2-2.1,2-2-2.2,2-2-2.3,2-2-2.4,2-2-2.5五张图所示图2-2-2.1第一台售货机每月环比增长图图2-2-2.2第二台售货机每月环比增长图图2-2-2.3第三台售货机每月环比增长图图2-2-2.4第四台售货机每月环比增长图图2-2-2.5第五台售货机每月环比增长图从上方五张月环比增长图来看每个售货机在2,3,8月都出现了负增长的情况在第二台售货机的11月也出现了负增长的情况。在A售货机中增长的月环比整体呈一个下降趋势在B售货机中增长的月环比整体呈先升后降趋势在C售货机中增长的月环比整体呈一个下降趋势在D售货机中增长的月环比整体呈起伏趋势在E售货机中增长的月环比整体呈一个平稳趋势。2.3 任务2.3各售货机毛利润站总毛利润比例饼图现在附加二中读取分类标准将饮料类存放在饮料类列表中非饮料类存放在非饮料类列表中通过循环和判断的结合如果商品在饮料类中则应付金额0.25如果商品在非饮料类中则应付金额0.2。将五个售货机的毛利润放在列表中设置参数进行画图。如下图所示如图所示售卖机B毛利润所占比例最大占比为33.55%AE售卖机毛利润所占比例最少A为最低只占11.57%整体呈BCDEA依次下降趋势。2.4 任务2.4每月交易额均值气泡图读取数据将时间调整至标准格式换位给索引通过groupby和sum获得每个月二级类销量十二个月合并到一起对空缺值进行处理(设置为0)处理列名组成索引为商品名称属性为12个月份值为销售额的表。设置参数绘图由气泡图可得茶饮料功能饮料乳制品从高到低依次占据了交易额均值前三的位置。同时也发现所有商品以半年为一个周期交易额均值每个月依次增加。2.5 任务2.5绘制售货机C6,7,8三个月订单的热力图读取数据支付时间调整至标准格式并设为索引通过分组获取确定日期销量并放入矩阵对应位置中将矩阵转换为dataframe格式更新索引和属性。设置画图参数并画图。图2-5-1 C售货机6月份订单量热力图图2-5-2 C售货机7月份订单量热力图图2-5-3 C售货机8月份订单量热力图从上图可得在六月份时销售基本集中在上旬和下旬中旬占小部分交易时间集中于下午16点左右。在七月份时销售基本集中在下旬和上旬中旬占小部分交易时间集中于下午16点左右。在八月份时销售基本集中在中旬中旬占小部分交易时间集中于下午16点左右。由此可得在六七八月时人们通常在八点以后才进行购物活动可以赶在八点之前进行补货保证销售供应。同时在下午16点左右会迎来销售高峰所以赶在16点之前进行检查对缺货商品进行补货。三、自动售货机画像3.1 贴标签设定评价指标销量* 0.6毛利润*0.4给所有商品贴标签读取数据通过商品名进行分类并得出统计数量作为销量得到销量。听过饮料与非饮料类通过商品计算获得毛利润将销量和毛利润通过商品合并入总表中。计算获得评价指标。将评价指标由高到低降序排列取排名前5%作为热销类商品5%-70%作为正常销售类商品剩余为滞销类商品将类别存入销售情况列中。3.2 画像通过扩展后的标签生成画像。取评价指标前50个进行画像3-3-1 A售货机画像3-3-2 B售货机画像3-3-3 C售货机画像3-3-4 D售货机画像3-3-5 E售货机画像由上图可见“东鹏特饮”“怡宝纯净水”“营养快线”“阿萨姆奶茶”等销量在ABCDE售货机上得评价都较为突出应加大这部分的商品的供应量以保证不缺货。四、业务预测4.1 预测原理与能否通过已有数据进行预测的原因由于已有数据实在是太少了我不认为可以在此基础上可以得到较为良好的预测模型。即使我认为不能得到良好的模型但还是要预测试验一下考虑到数据量极其少所以我先用了对小样本较好的SVM进行回归并预测。预测原理4.2 预测结果对数据的要求最好多给几年的数据只有一年的数据误差过于巨大。预测结果A预测销售额均方误差解释方差可决系数饮料911.71947170.86160.8609非饮料476.72817740.370.3314B预测销售额均方误差解释方差可决系数饮料218282508850.60960.5642非饮料455.823692910.53550.4398C预测销售额均方误差解释方差可决系数饮料145212976230.74080.707非饮料72110102300.35050.2915D预测销售额均方误差解释方差可决系数饮料1329.811747160.71380.7103非饮料5039467730.25860.2554E预测销售额均方误差解释方差可决系数饮料717.47171130.6430.6027非饮料7806301900.43120.4187下列图为对比图(可若看不清可将图拖大)图4-2-1 A售货机饮料类预测图4-2-2 A售货机非饮料类预测图4-2-3 B售货机饮料类预测图4-2-4 B售货机非饮料类预测图4-2-5 C售货机饮料类预测图4-2-6 C售货机非饮料类预测图4-2-7 D售货机饮料类预测图4-2-8 D售货机非饮料类预测图4-2-9 E售货机饮料类预测
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