使用Python分析某地超市销售情况|数分实战（三）

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

大家好，今天给大家分享一个在外站看到的项目，《某地market销售分析》。

通过market销售的指标进行分析，从而探索该地消费者的消费模式，具体分析内容包括：区域维度、时间维度、产品维度、用户维度。

该数据集中包含9994行数据和21个特征列，数据类型包括int64、float64和object，可能需要进行类型转换，Postal Code这一特征列存在缺失值，共有9983个非空值，但是并不会影响后续分析，可以忽略。

通过查看数据预览，这份数据包含了一些订单的详细信息，包括订单ID、订单日期、运输日期、运输方式、顾客ID、顾客姓名、顾客分段、国家、城市、邮政编码、地区、产品ID、产品类别、产品子类别、产品名称、销售额、数量、折扣和（毛）利润。可以从不同角度进行分析：

地理维度：分析销售地区的销售情况和销售额分布，可以了解地区的GMV及其增长情况等，帮助企业制定地区性的销售策略。

时间维度：分析不同时间维度（日、月、年等）的销售额，可以了解销售趋势和变化情况，掌握企业经营状况。可以比较不同时间段的销售额，找出销售增长的原因，制定相应的销售策略。

产品维度：可以对产品的类别和子类别进行分析，了解各类别和子类别的销售情况和销售额分布，帮助企业进行产品策略的调整和优化。

用户维度：可以对不同客户的消费习惯和消费行为进行分析，了解各个客户群体的需求和偏好，帮助企业进行客户定位和服务的提升。

促销维度：可以对促销活动的效果进行分析，了解促销活动对销售额的影响和效果，帮助企业进行促销策略的调整和优化。

物流维度：可以对不同物流方式的效果进行分析，了解不同物流方式对销售额的影响和效果，帮助企业进行物流策略的调整和优化。可以分析不同物流方式的送货时效，以及时效对客户满意度和回购率的影响。

利润率分析：计算利润率，分析哪些产品或哪些地区的利润率高，帮助企业制定相应的营销策略。

本文将从地理、时间、产品、客户四个维度来对这份进行挖掘分析。