以下是探索电子商务销售记录数据洞见的示例，涵盖了使用Matplotlib和Seaborn创建多种图表形式。
随着互联网的发展以及消费者购物行为的改变，电子商务已经成为现代商业中不可或缺的组成部分。对于电子商务公司而言，深入分析销售数据可以帮助企业了解其产品和市场表现，并根据这些洞见制定更有效的业务策略。本文将探讨如何使用Python的Matplotlib和Seaborn库来可视化和分析电子商务销售记录数据。
进行数据可视化所需的步骤：
- 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
- 加载数据集
在这个例子中，我们将使用一个示例数据集，该数据集包含了某电子商务平台在2018年每月的销售记录。
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
- 数据清洗和预处理
在进行数据可视化之前，我们需要对数据进行清洗和预处理以便更好地理解它们。 这可能包括删除无用信息、填充缺失值等操作。
# 删除不需要的列
df = df.drop(['customer_id', 'product_id'], axis=1)
# 检查是否有缺失值并将它们填充为0
if df.isnull().values.any():
df = df.fillna(0)
- 可视化销售趋势
接下来，我们将绘制每月销售额的趋势图。 我们可以使用Seaborn库中已经定义好的样式以及Matplotlib函数轻松地实现此任务。
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.set(style="whitegrid")
sns.lineplot(x="month", y="total_sales", data=df, color='red')
plt.title("Sales Trend (2018)")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Sales ($)")
plt.show()
这将生成一张简单的折线图，显示了2018年每月销售额的趋势。
- 探索不同产品组的销售情况
除了总体销售趋势之外，我们还可以探索不同产品组的销售情况。以下是一个示例代码，用于绘制每个产品组的销售额柱状图。
grouped_df = df.groupby('product_category')['total_sales'].sum().reset_index()
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.set(style="whitegrid")
sns.barplot(x="product_category", y="total_sales", data=grouped_df, palette='Blues_d')
plt.title("Sales
