在本次数据分析中,我们将使用Python的Pandas、Matplotlib和Seaborn库对产品价格波动进行深入探索。我们将从加载数据开始,一步步进行数据处理和可视化分析。
1. 加载数据
首先,我们从给定的URL加载数据集,并查看数据的前几行,以便了解数据的结构和内容。
import pandas as pd
# 加载数据
url = "https://xcj-study-platform-yzl.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/upload/default/20221130-886d8a71-77a0-45ae-bfb4-78ed18edaea6.csv"
data = pd.read_csv(url)
# 查看数据结构
print(data.head())
通过查看数据的前几行,我们可以了解到数据集中包含哪些列,以及它们的具体内容。
2. 计算价格波动
接下来,我们将根据实际购买价格和商品标准价格计算价格波动,并将其添加到数据集中。
# 计算价格波动
data['波动'] = (data['实际购买价格'] - data['商品标准价格']) / data['商品标准价格']
通过这一步,我们为后续的分析增加了一个名为“波动”的列,其中包含了每个商品的价格波动情况。
3. 查找波动大于5%的采购项目
我们进一步筛选出价格波动大于5%的采购项目,并将它们打印出来,以便进行详细分析。
unusual_project = data[data['波动'].abs() > 0.05]
print("波动大于5%的采购项目:")
print(unusual_project)
通过以上步骤,我们可以清晰地了解哪些采购项目存在较大的价格波动,为后续的业务决策提供参考。
4. 绘制价格波动条形图
最后,我们使用条形图对各产品的价格波动进行可视化展示,以便更直观地理解产品价格波动的情况。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
# 绘制价格波动条形图
plt.figure(figsize=(16, 10))
sns.barplot(x='所购商品', y='波动', data=data)
plt.axhline(y=0.05, color='r', linestyle='--')
plt.axhline(y=-0.05, color='r', linestyle='--')
plt.title('各产品的价格波动')
plt.xlabel('所购商品')
plt.ylabel('价格波动比例')
plt.xticks(rotation=90) # 调整x轴标签旋转角度以适应长标签
plt.tight_layout()
plt.show()
通过以上可视化图表,我们可以直观地观察到各产品的价格波动情况,并对比5%的阈值线,进一步分析产品的价格波动是否超出预期范围。
通过本次数据探索,我们对产品价格波动有了更深入的了解,为后续的业务决策和优化提供了数据支持。