Python数据挖掘项目实战——自动售货机销售数据分析

摘要：本案例将主要结合自动售货机的实际情况，对销售的历史数据进行处理，利用pyecharts库、Matplotlib库进行可视化分析，并对未来4周商品的销售额进行预测，从而为企业制定相应的自动售货机市场需求分析及销售建议提供参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘：入门进阶与实用案例分析》一书。

01 案例背景

近年来，随着我国经济技术的不断提升，自动化机械在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色，更多的被应用在不同的领域。而作为新的一种自动化零售业态，自动售货机在日常生活中应用越来越广泛。自动售货机销售产业在走向信息化、合理化同时，也面临着高度同质化、成本上升、毛利下降等诸多困难与问题，这也是大多数企业所会面临到的问题。

为了提高市场占有率和企业的竞争力，某企业在广东省某8个市部署了376台自动售货机，但经过一段时间后，发现其经营状况并不理想。而如何了解销售额、订单数量与自动售货机数量之间的关系，畅销或滞销的商品又有哪些，自动售货机的销售情况等，已成为该企业亟待解决的问题。

02 分析目标

获取了该企业某6个月的自动售货机销售数据，结合销售背景进行分析，并可视化展现销售现状，同时预测未来一段时间内的销售额，从而为企业制定营销策略提供一定的参考依据。

03 分析过程

04 数据预处理

1. 清洗数据

1.1 合并订单表并处理缺失值

由于订单表的数据是按月份分开存放的，为了方便后续对数据进行处理和可视化，所以需要对订单数据进行合并处理。同时，在合并订单表的数据后，为了了解订单表的缺失数据的基本情况，需要进行缺失值检测。合并订单表并进行缺失值检测，操作结果如图1所示。

由操作结果可知，合并后的订单数据有350867条记录，且订单表中含有缺失值的记录总共有279条，其数量相对较少，可直接使用删除法对其中的缺失值进行处理。

合并订单表、查看缺失值并处理缺失值，如代码清单1所示。

代码清单1 合并订单表、查看缺失值并处理缺失值

import pandas as pd# 读取数据data4 = pd.read_csv('../data/订单表2018-4.csv', encoding='gbk')data5 = pd.read_csv('../data/订单表2018-5.csv', encoding='gbk')data6 = pd.read_csv('../data/订单表2018-6.csv', encoding='gbk')data7 = pd.read_csv('../data/订单表2018-7.csv', encoding='gbk')data8 = pd.read_csv('../data/订单表2018-8.csv', encoding='gbk')data9 = pd.read_csv('../data/订单表2018-9.csv', encoding='gbk')# 合并数据data = pd.concat([data4, data5, data6, data7, data8, data9], ignore_index=True)print('订单表合并后的形状为', data.shape)# 缺失值检测print('订单表各属性的缺失值数目为：\n', data.isnull().sum())data = data.dropna(how='any')  # 删除缺失值

1.2 增加“市”属性

为了满足后续的数据可视化需求，需要在订单表中增加“市”属性

增加“市”属性如代码清单2所示。

代码清单2 增加“市”属性

# 从省市区属性中提取市的信息，并创建新属性data['市'] = data['省市区'].str[3: 6]print('经过处理后的数据前5行为：\n', data.head())

1.3 处理订单表中的“商品详情”属性

通过浏览订单表数据发现，在“商品详情”属性中存在有异名同义的情况，即两个名称不同的值所代表的实际意义是一致的，如“脉动青柠X1;”“脉动青柠x1;”等。因为此情况会对后面的分析结果造成一定的影响，所以需要对订单表中的“商品详情”属性进行处理，增加“商品名称”属性，如代码清单3所示。

代码清单3 处理订单表中的“商品详情”属性

# 定义一个需剔除字符的列表error_strerror_str = [' ', '(', ')', '（', '）', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6','7', '8', '9', 'g', 'l', 'm', 'M', 'L', '听', '特', '饮', '罐','瓶', '只', '装', '欧', '式', '&', '%', 'X', 'x', ';']# 使用循环剔除指定字符for i in error_str:data['商品详情'] = data['商品详情'].str.replace(i, '')# 新建“商品名称”属性，用于新数据的存放data['商品名称'] = data['商品详情']

1.4 处理“总金额（元）”属性

此外，当浏览订单表数据时，发现在“总金额（元）”属性中，存在极少订单的金额很小，如0、0.01等。在现实生活中，这种记录存在的情况极少，且这部分数据不具有分析意义。因此，在本案例中，对订单的金额小于0.5的记录进行删除处理

由操作结果可知，删除前的数据行列数目为(350617, 17)，删除后的数据行列数目为(350450, 17)。

删除“总金额（元）”属性中订单的金额较少的记录如代码清单4所示。

代码清单4 删除“总金额（元）”属性中订单的金额较少的记录

# 删除金额较少的订单前的数据行列数目print(data.shape)# 删除金额较少的订单后的数据行列数目data = data[data['总金额（元）'] >= 0.5]print(data.shape)

属性选择

因为订单表中的“手续费（元）”“收款方”“软件版本”“省市区”“商品详情”“退款金额（元）”等属性对本案例的分析没有意义，所以需要对其进行删除处理，选择合适的属性，操作的结果如图4所示。

属性选择如代码清单5所示。

代码清单5 属性选择

# 对于订单表数据选择合适的属性data = data.drop(['手续费（元）', '收款方', '软件版本', '省市区', '商品详情', '退款金额（元）'], axis=1)print('选择后，数据属性为：\n', data.columns.values)

3.属性规约

在订单表“下单时间”属性中含有的信息量较多，并且存在概念分层的情况，需要对属性进行数据规约，提取需要的信息。提取相应的“小时”属性和“月份”属性，进一步泛化“小时”属性为“下单时间段”属性，规则如下：

Ø当小时≤5时，为“凌晨”；

Ø当5＜小时≤8时，为“早晨”；

Ø当8＜小时≤11时，为“上午”；

Ø当11＜小时≤13时，为“中午”；

Ø当13＜小时≤16时，为“下午”；

Ø当16＜小时≤19时，为“傍晚”；

Ø当19＜小时≤24，为“晚上”。

在Python中规约订单表的属性，如代码清单6所示。

代码清单6 规约订单表的属性

# 将时间格式的字符串转换为标准的时间格式data['下单时间'] = pd.to_datetime(data['下单时间'])data['小时'] = data['下单时间'].dt.hour  # 提取时间中的小时data['月份'] = data['下单时间'].dt.month  # 提取时间中的月份data['下单时间段'] = 'time'  # 新增“下单时间段”属性，并将其初始化为timeexp1 = data['小时'] <= 5  # 判断小时是否小于等于5# 若条件为真，则时间段为凌晨data.loc[exp1, '下单时间段'] = '凌晨'# 判断小时是否大于5且小于等于8exp2 = (5 < data['小时']) & (data['小时'] <= 8)# 若条件为真，则时间段为早晨data.loc[exp2, '下单时间段'] = '早晨'# 判断小时是否大于8且小于等于11exp3 = (8 < data['小时']) & (data['小时'] <= 11)# 若条件为真，则时间段为上午data.loc[exp3, '下单时间段'] = '上午'# 判断小时是否小大于11且小于等于13exp4 = (11 < data['小时']) & (data['小时'] <= 13)# 若条件为真，则时间段为中午data.loc[exp4, '下单时间段'] = '中午'# 判断小时是否大于13且小于等于16exp5 = (13 < data['小时']) & (data['小时'] <= 16)# 若条件为真，则时间段为下午data.loc[exp5, '下单时间段'] = '下午'# 判断小时是否大于16且小于等于19exp6 = (16 < data['小时']) & (data['小时'] <= 19)# 若条件为真，则时间段为傍晚data.loc[exp6, '下单时间段'] = '傍晚'# 判断小时是否大于19且小于等于24exp7 = (19 < data['小时']) & (data['小时'] <= 24)# 若条件为真，则时间段为晚上data.loc[exp7, '下单时间段'] = '晚上'data.to_csv('../tmp/order.csv', index=False, encoding = 'gbk')

05 销售数据可视化分析

在销售数据中含有的数据量较多，作为企业管理人员以及决策制定者，无法直观了解目前自动售货机的销售状况。因此需要利用处理好的数据进行可视化分析，直观地展示销售走势以及各区销售情况等，为决策者提供参考。

1.销售额和自动售货机数量的关系

探索6个月销售额和自动售货机数量之间的关系，并按时间走势进行可视化分析，结果如图5所示。

4月至7月，自动售货机的数量在增加，销售额也随着自动售货机的数量增加而增加；8月，虽然自动售货机数量减少了4台，但是销售额还在增加；9月相比8月的自动售货机数量减少了6台，销售额也随着减少。可以推断出销售额与自动售货机的数量存在一定的相关性，增加自动售货机的数量将会带来销售额的增长。出现该情况可能是因为广东处于亚热带，气候相对炎热，而7、8、9月的气温也相对较高，人们使用自动售货机的频率也相对较高。

探索销售额和自动售货机数量之间的关系如代码清单7所示。

代码清单7 销售额和自动售货机数量之间的关系

import pandas as pdimport numpy as npfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts import options as optsimport matplotlib.pyplot as pltfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.charts import Griddata = pd.read_csv('../tmp/order.csv', encoding='gbk')def f(x):return len(list(set((x.values))))# 绘制销售额和自动售货机数量之间的关系图groupby1 = data.groupby(by='月份', as_index=False).agg({'设备编号': f, '总金额（元）': np.sum})groupby1.columns = ['月份', '设备数量', '销售额']line = (Line().add_xaxis([str(i) for i in groupby1['月份'].values.tolist()]).add_yaxis('销售额', np.round(groupby1['销售额'].values.tolist(), 2)).add_yaxis('设备数量', groupby1['设备数量'].values.tolist(), yaxis_index=1,symbol='triangle').set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top', font_size=10)).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='月份', name_location='center', name_gap=25),title_opts=opts.TitleOpts(title='销售额和自动售货机数量之间的关系'),yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='销售额（元）', name_location='center', name_gap=60,axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}'))).extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts( name='设备数量（台）', name_location='center', name_gap=40,axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}'), interval=50)))line.render_notebook()

2.订单数量和自动售货机数量的关系

探索6个月订单数量和自动售货机数量之间的关系，并按时间走势进行可视化分析，结果如图6所示。

由图6可知，4月至7月，自动售货机数量呈上升趋势，订单数量也随着自动售货机数量增加而增加，而8月至9月，自动售货机数量在减少，订单数量也在减少。这说明了订单数量与自动售货机的数量是严格相关的，增加自动售货机会给用户带来便利，从而提高订单数量。同时，结合图5可知，订单数量和销售额的变化趋势基本保持一样的变化趋势，这也说明了订单数量和销售额存在一定的相关性。

由于各市的设备数量并不一致，所以探索各市自动售货机的平均销售总额，并进行对比分析，结果如图7所示。
由图7可知，深圳市自动售货机平均销售总额最高，达到了6538.28元，排在其后的是珠海市和中山市。而最少的是清远市，其平均销售总额只有414.27元。出现此情况可能是因为不同区域的人流量不同，而深圳市相对于其他区域的人流量相对较大，清远市相对于其他区域的人流量相对较小。此外，广州市的人流量也相对较大，但其平均销售总额却相对较少，可能是因为自动售货机放置不合理导致的。

探索订单数量和自动售货机数量之间的关系，以及各市自动售货机的平均销售总额如代码清单8所示。

代码清单8 订单数量和自动售货机数量之间的关系

groupby2 = data.groupby(by='月份', as_index=False).agg({'设备编号': f, '订单编号': f})groupby2.columns = ['月份', '设备数量', '订单数量']# 绘制图形plt.figure(figsize=(10, 4))plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsefig, ax1 = plt.subplots()  # 使用subplots函数创建窗口ax1.plot(groupby2['月份'], groupby2['设备数量'], '--')ax1.set_yticks(range(0, 350, 50))  # 设置y1轴的刻度范围ax1.legend(('设备数量',), loc='upper left', fontsize=10)ax2 = ax1.twinx()  # 创建第二个坐标轴ax2.plot(groupby2['月份'], groupby2['订单数量'])ax2.set_yticks(range(0, 100000, 10000))  # 设置y2轴的刻度范围ax2.legend(('订单数量',), loc='upper right', fontsize=10)ax1.set_xlabel('月份')ax1.set_ylabel('设备数量（台）')ax2.set_ylabel('订单数量（单）')plt.title('订单数量和自动售货机数量之间的关系')plt.show()gruop3 = data.groupby(by='市', as_index=False).agg({'总金额（元）':sum, '设备编号':f})gruop3['销售总额'] = np.round(gruop3['总金额（元）'], 2)gruop3['平均销售总额'] = np.round(gruop3['销售总额'] / gruop3['设备编号'], 2)plt.bar(gruop3['市'].values.tolist(), gruop3['平均销售总额'].values.tolist(), color='#483D8B')# 添加数据标注for x, y in enumerate(gruop3['平均销售总额'].values):plt.text(x - 0.4, y + 100, '%s' %y, fontsize=8)plt.xlabel('城市')plt.ylabel('平均销售总额（元）')plt.title('各市自动售货机平均销售总额')plt.show()

3.畅销和滞销商品

查找6个月销售额排名前10和后10的商品，从而找出畅销商品和滞销商品，并对其销售额进行可视化分析，结果如图8、图9所示。

探索6个月销售额排名前10和后10的商品如代码清单9所示。

代码清单9 10种畅销商品、10种滞销商品

# 销售额前10的商品group4 = data.groupby(by='商品ID', as_index=False)['总金额（元）'].sum()group4.sort_values(by='总金额（元）', ascending=False, inplace=True)d = group4.iloc[: 10]x_data = d['商品ID'].values.tolist()y_data = np.round(d['总金额（元）'].values, 2).tolist()bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='600px')).add_xaxis(x_data).add_yaxis('', y_data, label_opts=opts.LabelOpts(font_size=15)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='畅销前10的商品'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}',font_size=15)),xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='category',axislabel_opts=opts.LabelOpts({'interval': '0'}, font_size=15, rotate=30))))bar.render_notebook()h = group4.iloc[-10: ]x_data = h['商品ID'].values.tolist()y_data = np.round(h['总金额（元）'].values, 2).tolist()bar = (Bar().add_xaxis(x_data).add_yaxis('', y_data, label_opts=opts.LabelOpts(position='right')).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='滞销前10的商品'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={'interval': '0'})).reversal_axis())grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px'))grid.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='18%'))grid.render_notebook()

4.自动售货机的销售情况

探索6个月销售额前10以及销售额后10的设备及其所在的城市，并进行可视化分析


销售额靠前的设备所在城市主要集中在中山市、广州市、东莞市和深圳市，其中，销售额前3的设备都集中在中山市。由图11可知，广州市的设备113024、112719、112748的销售额只有1元，而销售额后10的设备全部在广州市和中山市。

探索6个月销售额前10以及销售额后10的设备及其所在的城市如代码清单10所示。

代码清单10 销售额前10、后10的设备及其所在市

group5 = data.groupby(by=['市', '设备编号'], as_index=False)['总金额（元）'].sum()group5.sort_values(by='总金额（元）', ascending=False, inplace=True)b = group5[: 10]label = []# 销售额前10的设备及其所在市for i in range(len(b)):a = b.iloc[i, 0] + str(b.iloc[i, 1])label.append(a)x = np.round(b['总金额（元）'], 2).values.tolist()y = range(10)plt.bar(x=0, bottom=y, height=0.4, width=x, orientation='horizontal')plt.xticks(range(0, 80000, 10000))  # 设置x轴的刻度范围plt.yticks(range(10), label)for y, x in enumerate(np.round(b['总金额（元）'], 2).values):plt.text(x + 500, y - 0.2, "%s" %x)plt.xlabel('总金额（元）')plt.title('销售额前10的设备及其所在市')plt.show()l = group5[-10: ]label1 = []for i in range(len(l)):a = l.iloc[i, 0] + str(l.iloc[i, 1])label1.append(a)x = np.round(l['总金额（元）'], 2).values.tolist()y = range(10)plt.bar(x=0, bottom=y, height=0.4, width=x, orientation='horizontal')plt.xticks(range(0, 4, 1))  # 设置x轴的刻度范围plt.yticks(range(10), label1)for y, x in enumerate(np.round(l['总金额（元）'], 2).values):plt.text(x, y, "%s" %x)plt.xlabel('总金额（元）')plt.title('销售额后10的设备及其所在市')plt.show()

统计各城市销售额小于100的设备数量，并进行可视化分析

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