在本任务中，我们主要关注的是对零售行业的探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）。EDA 是数据科学中的一个重要步骤，它帮助我们理解、解释和发现数据集中的模式、趋势以及异常值。我们将使用 Jupyter Notebook 这个交互式编程环境来执行我们的分析，Jupyter Notebook 提供了一个灵活的平台，可以结合代码、文本和图表，便于分享和解释分析结果。
我们需要导入必要的库，如 pandas 用于数据处理，matplotlib 和 seaborn 用于数据可视化。在 Jupyter Notebook 中，我们可以直接运行代码块来加载数据并进行初步检查。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载数据
data = pd.read_csv('零售数据.csv')
```
一旦数据被加载，我们会查看前几行以了解数据的基本结构和变量类型。`head()` 函数可以帮助我们做到这一点。
```python
data.head()
```
接下来，我们将对数据进行一些基本统计描述，包括计算平均值、中位数、标准差等，以了解数据的集中趋势和离散程度。
```python
data.describe()
```
为了深入了解数据，我们将进行特征相关性分析，使用 `corr()` 函数找出不同变量之间的关联。热力图可以清晰地展示这些关系。
```python
corr_matrix = data.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)
plt.show()
```
在零售数据分析中，时间序列分析通常很重要。如果数据集包含时间信息，我们可以查看销售额随时间的变化，找出季节性模式或趋势。
```python
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 如果日期是字符串格式，需要转换为日期类型
data.set_index('日期', inplace=True) # 设置日期为索引
data['销售额'].plot(figsize=(15, 6))
plt.title('销售额随时间变化')
plt.show()
```
此外，我们可以对客户、产品或地区的销售进行分组分析，找出最畅销的产品、最活跃的客户群体或者销售表现最佳的地区。
```python
# 分析最畅销的产品
top_products = data.groupby('产品')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
print(top_products)
# 分析最活跃的客户
top_customers = data.groupby('客户ID')['交易次数'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
print(top_customers)
# 分析销售表现最佳的地区
best_regions = data.groupby('地区')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False)
print(best_regions)
```
可能会进行缺失值和异常值的检查与处理。我们可以使用 `isnull()` 和 `dropna()` 函数来识别和处理缺失值，同时利用箱线图或 Z-Score 方法来检测和处理异常值。
```python
# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())
# 删除有缺失值的行
data = data.dropna()
# 使用箱线图检测异常值
sns.boxplot(data=data['销售额'])
plt.show()
# 或者使用 Z-Score 方法
z_scores = (data - data.mean()) / data.std()
data = data[z_scores.abs() < 3] # 通常设定阈值为3
```
通过以上步骤，我们可以得到对零售数据的深入理解，为后续的数据建模和预测提供有价值的见解。在这个过程中，我们可能还会根据具体需求进行更复杂的分析，比如市场篮子分析、聚类分析等。记得在每个分析阶段后都要进行适当的可视化，以直观地呈现分析结果。
Task-3_Exploratory_Data_Analysis-_Retail-main.zip （3个子文件） 
Task-3_Exploratory_Data_Analysis-_Retail-main 
README.md 44B
