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数据分析

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Data_analysis-main.zip （16个子文件）

Data_analysis-main

Tmall_1111

result_pic

table.JPG 22KB

hours.JPG 45KB

citys.JPG 58KB

days.JPG 58KB

main.py 981B

tmall_order_report.csv 1.82MB

error.html 43B

Tmall.py 5KB

README.md 1KB

Cosmetic

cosmetic.csv 3.28MB

result_pic

brand_count.JPG 39KB

brand_amount.JPG 36KB

days.JPG 40KB

main.py 814B

cosmetic.py 3KB

error.html 43B

# Data_analysis 电商数据分析 ## Tmall_1111 &emsp; 猫双十一订单数据，大致如下： ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/img_store/blob/main/DataAnalysis/Tmall_csv.JPG) 使用pandas进行数据分析，pyecharts进行数据可视化，完成图表： &emsp; 1.统计表格 2.订单地区分布 3.订单日期分布 4.订单24小时分布图标完成后如下 ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Tmall_1111/result_pic/table.JPG) ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Tmall_1111/result_pic/citys.JPG) ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Tmall_1111/result_pic/days.JPG) ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Tmall_1111/result_pic/hours.JPG) ## Cosmetic &emsp; 化妆品销售数据，大致如下： ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/img_store/blob/main/DataAnalysis/cosmetic_csv.JPG) 使用pandas进行数据分析，pyecharts进行数据可视化，完成图表： &emsp; 1.每日订单量趋势 2.各品牌销量占比 3.各品牌销售额占比图表完成后如下 ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Cosmetic/result_pic/days.JPG) ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Cosmetic/result_pic/brand_count.JPG) ![image](https://github.com/makisekurisuDDL/Data_analysis/blob/main/Cosmetic/result_pic/brand_amount.JPG)

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