数据分析目标：
原数据 -> 整合合并数据 -> 提取关键数据
分析超市的销售数据。
获取畅销分类ID。
获取畅销商品ID。
各超市销售额占比。
通过matplotlib制作python可视化的各超市销售额占比的饼图。
将项目放到Flask框架中。
数据分析结果价值宣言：
近些年来，国内大型连锁超市如雨后春笋般迸发，对于各个超市来说，竞争压力不可谓不大，为了拓展、保留客户，各种促销手段应运而生。"以下为国内某连锁超市的成交统计数据，针对于该数据，挖掘其中价值，为该超市的促销手段提供技术支持。
数据分析结果可视化：
通过matplotlib制作python可视化的各超市销售额占比的饼图，分析市场占比。
饼图
2021-10-14 14:04:42
1.45MB
供应链商品销售数据分析
1、分析背景
在市面上，各种商品层出不穷、琳琅满目，实体店的基数也非常庞大。但不是每一个商品、实体店都能做得红火。有很多实体店因为没有正确分析市场，进而关门倒闭。对已知数据的门面类型、商品种类、销售程度等利用Python进行数据分析，可以得到一个很合理的选择和决策。
A市客户有意加盟380开设连锁门店，我们将根据A市已有销售点的销售数据分析，给予该客户铺货支持和经营策略建议。通过对部门的运营情况、财务状况、物流管理等不同维度的分析，评估该部门健康状况和发展趋势，指导平台发现问题并进行优化。帮助客户更好的经营店铺，将收益在理想环境下提升到最大值。
2、学习目标
（1）学习如何运用Python数据分析、数据可视化等技术；
（2）了解并运用 pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据；
（3）为从事数据挖掘相关工作累积数据分析项目的方法、流程和经验；
（4）熟悉企业的工作环境，在规定时间内完成项目需求、提升专业技术、锻炼团队协作能力与沟通能力；
3、理解数据
本次拟分析的数据有一个——供应链商品数据包含:
商品代号：Tape；Safety；Adhesive
销售月份：January——December
销售点类型：CBD店；社区店
销售额（万元）
4、思路分析
5、数据分析
5.1分析新开拓销售点的选址
任务描述
380设置两种店面类型，分别为CBD店和社区店。CBD店面向广，有更好的消费者流动性。社区店较稳定，消费者比较固定，回头客更多。如何去选择也是非常重要的一点。相同商品，只要分析消费者更倾向于CBD店还是社区店便能确定选择何种模式的销售点。
任务分析
通过加和，将CBD店的总收益和社区店的总收益做比较对比什么店销售额更高。通过CBD店和社区店单个商品的总销售额做对比，判断何种商品在不同的销售点卖得更好。
通过观察发现，两种店的商品销售额除开Safety8外，几乎相差不大。很明显，差距是商品Safety8拉开的。
小结：
很明显，客户选址为CBD店更为合理。因为在CBD店中，消费者更愿意购买Safety8。同时应多推销Safety8，并多进货Safety8。
2021-10-13 18:04:07
4.16MB
kaggle_walmart_dataretail_analysis
货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一，希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求，业务正面临挑战，并且由于不适当的机器学习算法，业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况（包括CPI，失业指数等）之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期（超级碗，劳动节，感恩节和圣诞节）之前进行的，这是假期中最大的四个假期。 在评估中，包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下，这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。
2021-09-26 08:17:14
1.24MB
1