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Python数据分析实战：超市零售业务分析。

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简介：
包含数据文件“superstore_dataset2011-2015.csv”以及基于Jupyter notebook环境的文件“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”。为了便于学习，请将这两个文件复制到同一目录下，然后按住Shift键，在空白处以鼠标右键单击，选择“在此处打开命令窗口”（或“在此处打开shell窗口”），在弹出的命令行窗口中输入“jupyter notebook”并按下回车键，即可进入Jupyter Notebook环境。随后，点击界面上的链接以打开“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”文件，从而开始学习。

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  • Python数据分析应用——超市零售案例分析
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    本案例通过Python数据分析工具，深入剖析超市零售数据，涵盖销售趋势、顾客行为及库存管理等主题，为零售业提供决策支持。 为了学习，请确保你有“superstore_dataset2011-2015.csv”数据文件以及基于Jupyter notebook环境的“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”文件，并将这两个文件放在同一个文件夹中。接下来，按住键盘上的Shift键，在空白处点击鼠标右键，选择“在此处打开命令窗口”，然后输入`jupyter notebook`并回车以启动Jupyter Notebook环境。最后，进入该界面后找到并打开“python数据分析实战之超市零售分析.ipynb”文件即可开始学习了。
     
  • 超市零售数据的大数据分析项目.pdf
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    本项目专注于通过大数据分析技术深入挖掘和解析超市零售数据，旨在优化库存管理、提升销售预测精度及增强顾客购物体验。 超市零售数据分析-大数据项目 本实验使用的数据来源于国内某家超市2012年8月1日至2013年8月1日一年内的交易记录，包括了总计812,847笔交易、涉及的商品数量为2,893,385件以及活跃顾客人数达20,154名。该数据集包含了三个独立的数据集合。 **一、交易概况** 此数据集存储在HDFS（分布式文件系统）上，路径为/data/13/2/sales_head/sales_head.csv，各字段以制表符分隔；同时也在Hive数据库中存放了相同内容的表格, 表名为 bigdata_cases.retail_sales_head。以下是各个字段的具体定义： - `BillId`：交易标识符 - `CustId`：顾客会员身份编号（非会员则为空） - `Quantity`：每笔交易中的商品种类数量 - `TransTime`：交易发生的时间点 - `OrigTotalPrice`：原始总价，可能包括分币单位的精确值。 - `Pay` ：支付金额 - `Change`: 改变量（即找零部分） - `ActualTotalPrice`: 实际结算价，仅保留到角位。 数据集样本前5行如下： ``` 00034121002436593 600120168 3 2012-08-01 07:46:10 8.84 10 1.2 8.8 ``` **二、交易明细** 该数据集合同样存储在HDFS上，路径为/data/13/2/sales_detail/sales_detail.csv；同时也在Hive数据库中以 bigdata_cases.retail_sales_detail 的形式存在。以下是各字段的定义： - `BillId`: 代表每笔交易的独特标识符 - `RowNo`：在该笔交易中的位置编号，从1开始计数。 - `TransTime` : 精确到秒的交易时间记录 - `GoodId`: 商品唯一识别码 - `Barcode`: 条形码信息 - `GoodName`: 商品名称 - `Unit`: 记录商品单位（如斤、个等） - `Quantity`：购买数量 - `OrigUnitPrice`, `OrigTotalPrice`, `ActualUnitPrice`, 和`ActualTotalPrice`: 分别代表原始单价，总价以及实际结算价。 数据集样本前5行如下： ``` 00034121002436593 1 2012-08-01 07:45:38 5440483 苦瓜（一级） 公斤 ``` **三、商品信息** 此数据集在HDFS上的路径为/data/13/2/good/good.csv，同时也在Hive数据库中以 bigdata_cases.retail_good 的形式存在。以下是各字段的定义： - `GoodId`：商品唯一标识符 - `Category1Name`: 商品所属的大类名称 - `Category2Name`, `Category3Name`, 和`Category4Name`: 分别代表更细分类别的名称。 - `BrandName`: 品牌名称 - `GoodName`: 产品全称 数据集样本前5行如下： ``` 5110698 红枣味 酸奶（红枣） 盒 光明酸牛奶(红枣) ```
     
  • 超市销售数据.csv分析
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    本项目通过对“超市销售数据.csv”文件进行深入分析，旨在探索销售趋势、顾客购买行为及影响销售额的关键因素。 数据挖掘、统计分析以及数据库应用中的表格操作均可采用CSV格式的数据文件进行处理。这种格式不仅环保且易于转换为文本或表格形式，并方便使用Excel打开直接操作。 该数据集包含42000条记录，来源于现实生活场景中，便于进一步的统计和发现其中蕴含的趋势规律（我自己仅仅探索过两三个指标）。具体字段包括：顾客编号、大类编码及其名称、中类编码及名称、小类编码与名称、销售日期和月份信息；商品相关的详细属性如代码、型号规格以及类型单位等；此外还有销售数量、金额单价，同时标记了是否促销活动。 例如数据样例为： 0 12 蔬果 1201 蔬菜 120109 其它蔬菜 20150101 2015年一月 DW-1201090311 生鲜 类别：个 单位数量:8 销售金额4元 每件价格为2元 是否促销否 这些数据经过了严格整理，非常便于查看和使用。
     
  • Python在超市销售数据中的应用分析
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    本研究运用Python编程语言对超市销售数据进行深入分析，旨在通过数据挖掘和可视化技术优化库存管理和商品推荐策略。 近年来，随着网络的迅速普及以及网购行业的兴起与新零售业的发展变革，消费者在购买商品时有了更多的对比选择机会。这给传统的超市行业带来了巨大的冲击和挑战，迫使超市必须改进经营理念并明确自身定位。 在经营管理和日常运作中，超市会产生大量的销售数据。通过对这些数据进行处理、统计分析，并撰写报告，可以揭示出超市的优点与不足之处。这些宝贵的数据可能是帮助超市应对社会各种变化的重要工具。
     
  • 超市销售的数据挖掘分析
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    《超市销售的数据挖掘分析》一文聚焦于运用数据挖掘技术深入探究超市销售模式与顾客消费行为，旨在通过数据分析优化库存管理、提升营销效率并增强客户满意度。 对数据挖掘前沿技术感兴趣的同学可以考虑研究一下超市销售领域的数据挖掘应用。
     
  • 有趣的Python数据分析项目：新零售无人智能售货机商务数据分析
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    本项目运用Python进行新零售场景下的无人智能售货机数据挖掘与分析，旨在通过商务数据分析优化运营策略，提升用户体验和销售效率。 一个关于Python数据分析项目的有趣案例是新零售领域的无人智能售货机商务数据分析项目。该项目利用数据驱动的方法来优化零售业务流程、提高效率并探索新的市场机会。通过分析相关的销售数据，可以为商家提供有价值的商业洞察，帮助其更好地理解消费者需求和行为模式，并据此制定更加有效的营销策略。 这个项目的重点在于如何运用Python编程语言及其相关库（如Pandas, Numpy等）来进行高效的数据处理、清洗以及可视化工作；同时也会涉及到机器学习算法的应用来预测销售趋势或顾客偏好。通过这些分析，可以帮助商家做出更明智的决策并实现业务增长目标。
     
  • 超市门店销售数据分析数据集
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    本数据集专注于超市门店销售情况分析，涵盖商品交易记录、库存信息及顾客购买行为等关键维度，旨在为零售业运营策略优化提供有力支持。 在数据集中，根据超市公司不同门店的门店ID来获取其相关信息。Store ID代表门店的唯一标识；Store_Area表示商店的实际面积；Items_Available指的是售卖的商品数量；DailyCustomerCount是每月平均访问该店的客户数；Store_Sales则是以美元为单位的销售额。
     
  • 超市数据集分析
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    本项目聚焦于超市数据集分析，通过深入探究销售、库存及顾客行为等关键指标，旨在为优化运营策略提供有力的数据支持。 某大型超市2011年至2014年的数据来自Kaggle平台，可用于学习分析。相关数据文件名为superstore_dataset2011-2015.csv。
     
  • Kaggle上的在线零售业务数据用于数据分析和处理。
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    本项目利用Kaggle平台上的在线零售交易数据，进行深入的数据分析与处理，旨在挖掘商业洞察并优化运营策略。 Kaggle提供了一组关于在线零售业务的交易数据用于数据分析与处理。此数据集包含541,910条记录及8个字段：InvoiceNo（订单编号），每笔交易由6位数字组成，退货订单以字母“C”开头；StockCode（产品编号）为五位数字的产品标识符；Description（产品描述）说明了产品的详细信息；Quantity（数量）表示购买的商品数或退货的数量，负值代表退货情况；InvoiceDate（日期和时间），记录交易发生的具体时间和日期；UnitPrice（单价，以英镑计价），即每单位商品的价格；CustomerID（客户编号）由五位数字组成，标识了不同的客户；Country（国家名称）则显示客户的所在国。
     
  • Python数据分析与挖掘实战指南-python-数据分析
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    《Python数据分析与挖掘实战指南》是一本深入介绍如何运用Python进行数据处理、分析及挖掘的专业书籍。书中不仅涵盖了基本的数据分析知识和技能，还详细讲解了使用pandas、numpy等库实现复杂数据操作的方法，并通过丰富的实例展示了如何利用这些工具解决实际问题。适合希望提高数据分析能力的Python编程爱好者阅读学习。 Python数据分析与挖掘实战，通过实际例子展示具体运用方法。