Python数据分析实战项目：从电商数据中洞察商业价值

利用Python进行电商数据分析，能挖掘商业价值，助力企业决策。

假设我们有一份电商销售数据，存储在 CSV 文件中。使用pandas库读取数据：

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python

import pandas as pd
data = pd.read_csv('ecommerce_sales.csv') 

数据清洗必不可少。检查缺失值，用data.isnull().sum()查看各列缺失情况，对缺失值可选择删除或填充。比如用 0 填充数值型缺失值：data.fillna(0, inplace = True) 。处理重复值，通过data.drop_duplicates()去除重复记录。

数据分析阶段，统计各商品销量，用data.groupby('product')['quantity'].sum()得到每个商品的销售总量。分析不同地区销售情况，通过data.groupby('region')['sales_amount'].sum()查看各地区销售总额。

可视化展示结果，使用matplotlib或seaborn库。如用seaborn.barplot绘制各地区销售总额柱状图，直观呈现销售差异，为企业市场策略制定提供数据支持。