文章目录

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- 项目介绍
- 数据介绍
* 导入部分库
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- 数据预处理
-
+ 数据格式整理
+ 异常值分析
- 数据分析
-
+ 描述性统计
+ 周趋势、日趋势分析
+ 产品价格分析
+ 地区分析
+ 转化率分析
- 总结

项目介绍

本项目将对2020年2月份的真实天猫订单成交数据（共28010条记录）进行数据清洗、数据可视化、数据分析，阐述销售现状、挖掘潜在规律、发现存在问题、提出可行性建议。
数据下载：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/1/information

下面是这个项目的分析导图。

; 数据介绍

包含了天猫2020年2月份的共28010条订单数据，有以下7个字段：

订单编号：共28010条
总金额：该笔订单的总金额
买方实际支付的金额：实际交易金额。它分为有偿案件和无偿案件：

已付款：买家实际支付金额 = 总金额 - 退款金额
未付款：买家实际支付金额 = 0
收货地址：维度为省份,共包含31个省市
订单创建时间：2020年2月1日 至 2020年2月29日
订单付款时间：2020年2月1日 至 2020年3月1日
退款金额：付款后申请退款的金额。未申请或未支付退款，退款金额为0

导入部分库

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected=True)
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplot = py.offline.iplot
sns.set()
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

查看数据

data = pd.read_csv('/home/mw/input/tmall6650/tmall_order_report.csv')
data.head()

先了解数据的基本情况

data.info()

可以看到有有7个字段，'订单付款时间'的非空计数少于28010，两个时间的数据类型不合适分析需要修改。

数据预处理

数据格式整理

规范字段名
索引某些字段时提示KeyError，怀疑字段名称不规范。

修改前：

data.columns

Index(['订单编号', '总金额', '买家实际支付金额', '收货地址 ', '订单创建时间', '订单付款时间 ', '退款金额'], dtype='object')

发现收货地址和订单付款时间后有一个空格。删除这些空格以标准化字段名称。

修改后：

data.rename(columns={'收货地址 ': '收货地址', '订单付款时间 ':'订单付款时间'}, inplace=True)
data.columns

Index(['订单编号', '总金额', '买家实际支付金额', '收货地址', '订单创建时间', '订单付款时间', '退款金额'], dtype='object')

修改时间的数据类型
'订单创建时间'和'订单付款时间'的类型是object，将其改成日期格式，利用后期分析。

data['订单创建时间'] = pd.to_datetime(data['订单创建时间'])
data['订单付款时间'] = pd.to_datetime(data['订单付款时间'])

增加分析要使用的字段

data['创建时间'] = data['订单创建时间'].dt.strftime('%m月%d日')
data['付款时间'] = data['订单付款时间'].dt.strftime('%m月%d日')
data.head()

def to_weekday(a):
    result = np.nan
    if a == 0:
        result = '周一'
    elif a == 1:
        result = '周二'
    elif a == 2:
        result = '周三'
    elif a == 3:
        result = '周四'
    elif a == 4:
        result = '周五'
    elif a == 5:
        result = '周六'
    elif a == 6:
        result = '周日'
    return result

data['创建星期'] = data['订单创建时间'].dt.weekday.apply(to_weekday)
data['创建时刻'] = data['订单创建时间'].dt.hour
data['付款星期'] = data['订单付款时间'].dt.weekday.apply(to_weekday)
data['付款时刻'] = data['订单付款时间'].dt.hour
data.head()

简化地址
简化'收货地址'的省市名称，后续查看更方便。

简化前：

data['收货地址'].unique()

array(['上海', '内蒙古自治区', '安徽省', '湖南省', '江苏省', '浙江省', '天津', '北京', '四川省',
       '贵州省', '辽宁省', '河南省', '广西壮族自治区', '广东省', '福建省', '海南省', '江西省', '甘肃省',
       '河北省', '黑龙江省', '云南省', '重庆', '山西省', '吉林省', '山东省', '陕西省', '湖北省',
       '青海省', '新疆维吾尔自治区', '宁夏回族自治区', '西藏自治区'], dtype=object)

简化后：

data['收货地址'] = data['收货地址'].str.replace('省','').str.replace('自治区','')
data['收货地址'] = data['收货地址'].str.replace('壮族','').str.replace('维吾尔','').str.replace('回族','')
data['收货地址'].unique()

array(['上海', '内蒙古', '安徽', '湖南', '江苏', '浙江', '天津', '北京', '四川', '贵州', '辽宁',
       '河南', '广西', '广东', '福建', '海南', '江西', '甘肃', '河北', '黑龙江', '云南', '重庆',
       '山西', '吉林', '山东', '陕西', '湖北', '青海', '新疆', '宁夏', '西藏'], dtype=object)

缺失值处理
'订单付款时间'存在缺失值，缺失数量为：3923。

sum(data['订单付款时间'].isnull())
3923

缺失比例为：14%。

sum(data['订单付款时间'].isnull()) / data.shape[0]
0.14005712245626561

data[data['订单付款时间'].isnull() & data['买家实际支付金额']>0].size
0

检查得知'订单付款时间'为空的时候，实际付款金额都为0，没有出现错误数据。

现实生活中，存在下单不付款、遗漏比例未超预期的情况，判断为不需要处理。

异常值分析

data.describe()

从上表可以看到'总金额'的最大值远远超过75%分位数，怀疑是异常值。

画个箱线图辅助判断

plt.boxplot(data['总金额'])
plt.show()

可以看到'总金额'>175000的数据远离上极限，且25000到175000中间都是空白，判断总金额>175000的为异常值。

检查该异常情况的数量：

data[data['总金额'] > 175000]

'总金额'大于175000的数据只有一条，并且没有付款，很有可能是乱点的，将其删除。

data = data.drop(index=data[data['总金额'] > 17500].index)
data.shape
(28009, 13)

'买家实际支付金额'异常值处理

plt.boxplot(data['买家实际支付金额'])
plt.show()

查看实际支付金额大于6000的数据：

data[data['买家实际支付金额'] > 6000]

付款金额不是十分高，而且数量只有2，符合实际，不处理。

退款金额'异常值处理

plt.boxplot(data['退款金额'])
plt.show()

查看退款金额大于2000的数据：

data[data['退款金额'] > 2000]

退款金额=总金额，没有出现数据错误，而且数量少，符合生活中的实际情况，不处理。

重复值处理

np.sum(data.duplicated())
0

没有重复值。

数据分析

描述性统计

'订单付款时间'为空的代表买家没有付款，对应的'买家实际支付金额'为0的在描述性统计时应当成空值而不是0；

'退款金额'为0代表没有退款，在进行描述性统计时也应当成空值处理。

data_desc = data.copy()
data_desc['买家实际支付金额'] = np.where(data_desc['订单付款时间'].isnull(), np.nan, data_desc['买家实际支付金额'])
data_desc['退款金额'] = data_desc['退款金额'].replace(0, np.nan)
data_desc.describe()

初步了解一下数据：

订单情况
共记录28009条订单，其中买家实际支付订单24087条(86.0%)，买家有退款行为的订单5646条(占实际支付23.4%）；
订单总金额
平均每单订单100.2元，金额最小1元，金额最大16065元；
实际支付金额
实际支付订单平均每单79.0元，金额最小0元，金额最大16065元；
退款金额
退款订单平均每单退款101.4元，金额最小1元，金额最大3800元。

总体销售情况

np.sum(data['买家实际支付金额'])
1902487.15

二月份的总销售额是190.25万

GMV_day = data[data['付款时间'] != 'NaT'].groupby('付款时间').sum()
order_day = data[data['付款时间'] != 'NaT'].groupby('付款时间').count()

trace1 = go.Scatter(x=GMV_day.index,
                    y=GMV_day['买家实际支付金额'],
                    mode='lines',
                    marker=dict(color='orange'),
                    name='销售额'
                   )

trace2 = go.Bar(x=order_day.index,
                y=order_day['订单编号'],
                name='订单数',
                opacity=0.7,
                marker=dict(color='steelblue'),
                yaxis='y2'
               )

layout = go.Layout(title='2020年2月销售额走势',
                   xaxis=dict(tickangle=45, dtick=1),
                   yaxis=dict(title='销售额(元)',zeroline=False),
                   yaxis_tickformat='auto',
                   yaxis2=dict(title='订单数', overlaying='y', side='right', showgrid=False),
                   annotations=[dict(x=0.1, xref='paper', y=0.95, yref='paper', text='二月份总销售额为190.25万',bgcolor='gainsboro',font={'size':13}, showarrow=False)],
                   legend=dict(x=0.1,y=0.85))

trace = [trace1, trace2]
fig = go.Figure(trace, layout)
pyplot(fig)

从上图我们可以得知以下信息：

二月份总销售额为190.25万；
2月16日以前销售额很少，仅在2月4日和2月9日达到两个小高峰，这两日的销售额为22000左右；
2月10日至2月16日销售额仅有0~1000；
2月17日开始销量持续增长，在2月25达到本月最高销售额（22.8万）；
3月1日的销售额突然变低，销售额只有298。
问题分析：

2月初销量低可能是因为春节假期，查阅可知，2020年的春节假期为1月24日至2月2日，但是当时正是疫情开始，复工复产时间推迟至不早于2月9日24时，2月10日-2月16日正好是销售最低迷的时间，应该是因为消费者正开始复工复产，无暇消费。
3月1日销售额突降是因为该日订单只记录了在2月29日创建但在3月1日支付的，并不是3月1日的所有交易数据，在这里我们可以忽略3月1日。
建议：

2020年初疫情突发，导致本应在2月初春节结束恢复的销售，推迟至月中，甚至出现了日销量为0的情况。目前疫情已经常态化，应该准备多个应急方案，保证在突发事件发生时能及时举措，减少突发状况对销售的影响，如果竞争对手没有及时反应我司甚至能拔得头筹获得佳绩。
接下来分析，我们可以针对哪些方面作出改进，增加销售。

周趋势、日趋势分析

上面我们分析了月度销售情况，接下来看看每周和每天的销售情况

week_order = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']

data_week_mean = [data.groupby('付款星期').sum()['买家实际支付金额'].loc[i] for i in week_order]
data_week_count = [data.groupby('付款星期').count()['订单编号'].loc[i] for i in week_order]

data_week_mean = np.divide(data_week_mean, [4,4,4,4,4,5,4])
data_week_count = np.divide(data_week_count, [4,4,4,4,4,5,4])

data_hour_mean = data.groupby('付款时刻').sum()
data_hour_count = data.groupby('付款时刻').count()

trace_week1 = go.Scatter(x=week_order,
                         y=data_week_mean,
                         name='平均销售额',
                         marker=dict(color='orange')
                        )
trace_week2 = go.Bar(x=week_order,
                     y=data_week_count,
                     name='订单数',
                     opacity=0.7,
                     marker=dict(color='steelblue'),
                     yaxis='y2'
                    )
trace_week = [trace_week1, trace_week2]
layout1 = go.Layout(title='周销售趋势分析',
                   yaxis=dict(title='销售额(元)'),
                   yaxis2=dict(title='订单数', overlaying='y', side='right', showgrid=False),
                   legend=dict(x=0.9,y=1.4),
                   width=550, height=350)
fig1 = go.Figure(trace_week, layout1)
pyplot(fig1)

trace_hour1 = go.Scatter(x=data_hour_mean.index,
                         y=data_hour_mean['买家实际支付金额'],
                         marker=dict(color='orange'),
                         name='平均销售额',
                        )
trace_hour2 = go.Bar(x=data_hour_count.index,
                     y=data_hour_count['订单编号'],
                     opacity=0.7,
                     marker=dict(color='steelblue'),
                     name='订单数',
                     yaxis='y2'
                    )
trace_hour = [trace_hour1, trace_hour2]
layout2 = go.Layout(title='日销售趋势分析',
                   xaxis=dict(title='时刻', dtick=1, tickangle=0),
                   yaxis=dict(title='销售额(元)'),
                   yaxis2=dict(title='订单数', overlaying='y', side='right', showgrid=False),
                   legend=dict(x=0.9,y=1.4),
                   width=550, height=350)
fig2 = go.Figure(trace_hour, layout2)
pyplot(fig2)

从上图我们可以得到以下信息：

每周销售最好的时候是周五，其次是周二，最差的是周一；
周末并不是预想中销售最好的时间，甚至比大部分工作日差；
凌晨销售量低，从6点开始销量稳定提升，中午开始趋于稳定略有波动，在10时、15时、21时分别有一个高峰，22点以后销量开始下降；
销量最高的时间是晚上21点。
建议：

促销可以安排在周五开始，不仅可以增加原来的高销售额，还可以提振周末消费。

促销信息、产品推广广告的推送时间最好安排在晚上9点，此时消费人数最多，信息的曝光量最大，能带来最大收益；
如果有条件多次推送信息，10点、15点、21点是较好的选择。

产品价格分析

既然数据集中既不包括产品名称，也不包括产品价格，我们就把订单总额作为产品的价格，分析一下该产品更受消费者欢迎的价格是什么。

sns.histplot(data['总金额'])
plt.show()

总金额500以上的数据虽然很少但刻度很大，包含进来严重拉伸了图形，不利于分析。

筛选总金额500以内的数据，绘制直方图查看分布。

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
sns.histplot(data[data['总金额'] < 500]['总金额'])
plt.xticks(np.arange(0,500,step=25), fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.xlabel('订单金额',fontsize=20)
plt.ylabel('订单数',fontsize=20, rotation=0, labelpad=40)
plt.title('订单金额分布情况', fontsize=25)
plt.show()

可以看到大部分订单金额在200元以下，20~125居多。

根据上图的分布，对订单总金额进行分组。

price_max = data['总金额'].max()
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100, 125, 150, 175, 200, 250, 300, 500, price_max]
price_label = ['0-20', '20-40', '40-60', '60-80', '80-100', '100-125','125-150','150-175',
               '175-200', '200-250', '250-300', '300-500', '500以上']
price_cut = [pd.cut(data['总金额'], bins=bins, labels=price_label).value_counts()[i] for i in price_label]
x = [i for i in range(len(price_label))]
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
sns.barplot(x=x, y=price_cut, palette='Blues_r')
for i,j in zip(x, price_cut):
    plt.text(i, j+50, j, horizontalalignment='center',fontdict=dict(color='steelblue'))
    plt.text(i, j-280, '{:.1%}'.format(j/data.shape[0]), horizontalalignment='center',fontdict=dict(color='darkturquoise'))
plt.xticks(ticks=x, labels=price_label)
plt.tick_params(pad=10)
plt.xlabel('订单金额', fontsize=12)
plt.ylabel('订单数', rotation=0, labelpad=25, fontsize=12)
plt.title('订单金额分布情况', fontsize=15)
plt.show()

从上图我们可以获得以下信息：

大部分订单金额在200元以下，尤其是20~125元；
其中以20-40元的订单量最多，占了总订单量的1/4；
20元以下和175元以上的订单很少，加起来仅占总订单量的11%；
即20-175元的订单占了总订单量的近90%。
建议：

产品推广以价格20-125元或20-175元的产品为主，尤其着重推广20-40元的产品，这个价格区间的产品是消费者最喜欢消费的。

地区分析

data_area = data.groupby('收货地址').sum()['买家实际支付金额'].sort_values(ascending=False).reset_index()

plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)
sns.barplot(x='收货地址', y='买家实际支付金额', data=data_area, palette='Blues_r')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('销售额', rotation=0, labelpad=30, fontsize=15)
plt.title('各省市销售额情况', fontsize=20)
plt.show()

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

data_area_list = [list(i) for i in zip(data_area['收货地址'], np.round(data_area['买家实际支付金额']))]
map = Map()
map.add("销售额", data_area_list, maptype='china', is_map_symbol_show=True)
map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各省市销售额'),
                    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=270000, range_color=['#D7E3EF', '#163A69']),
                    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
map.render_notebook()

从上面两张图我们可以知道以下信息：

销售额最高的省市是上海，北京、江苏、广东、浙江为第二梯队；
销售额高的省市主要集中在东部和南部沿海，以及四川省；
销售额最少的省市为西藏、青海、湖北、新疆、宁夏， 主要为西部地区。
分析：

湖北此时处于疫情中心，销售额低属于情理之中；
从上文得知，目前销量最高的产品价格集中在20-125元，尤其是20-40元。产品价格不高，而且往往对西部偏远省份不包邮，因而在考虑成本的情况下很难提升这些地区的销量，所以建议以提高西南、中部以及东北地区的销量为先，逐渐寻找发展西部地区销量的对策。
建议：

保持优势省市的订单量；
西南、中部、东北地区发展潜力巨大。建议在这些地区开展促销活动，以增加销售额。

转化率分析

本项目中，用户行为路径为：创建订单 -> 订单付款 -> 订单成交 -> 订单全额成交

data_create = data.shape[0]
data_pay = data[~data['订单付款时间'].isnull()].shape[0]
data_pay_part = data[data['买家实际支付金额'] > 0].shape[0]
data_pay_all = data[data['买家实际支付金额'] == data['总金额']].shape[0]

data_funnel = pd.DataFrame()
data_funnel['环节'] = ['下单', '付款', '成交', '全额成交']
data_funnel['订单量'] = [data_create, data_pay, data_pay_part, data_pay_all]
data_funnel['总体转化率%'] = np.round(data_funnel['订单量'] / data_funnel['订单量'][0], 3)*100
data_funnel['付款订单转化率%'] = np.round(data_funnel['订单量'] / data_funnel['订单量'][1], 3)*100
data_funnel.loc[0,'付款订单转化率%'] = np.nan
data_funnel

from pyecharts.charts import Funnel, Page
page=Page()

funnel1 = Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px"))
funnel1.add(series_name="转化率",
           data_pair=list(zip(data_funnel['环节'],data_funnel['总体转化率%'])),
           gap=2,
           label_opts=opts.LabelOpts(position='inside', formatter='{b}：{c}%'),
           tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{a} {b} : {c}%'))
funnel1.set_colors(colors=['#B0CDDD', '#5C96BB', '#3470A3', '#163A69'])
funnel1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='总体转化率', subtitle='相比总下单数'),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
page.add(funnel1)

funnel2 = Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px"))
funnel2.add(series_name="转化率",
            data_pair=list(zip(data_funnel['环节'][1:],data_funnel['付款订单转化率%'][1:])),
            sort_='none',
            gap=2,
            label_opts=opts.LabelOpts(position='inside', formatter='{b}：{c}%'),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{a} {b} : {c}%'))
funnel2.set_colors(colors=['#ffd460', '#ffaa64', '#ff8264'])
funnel2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='付款订单转化率', subtitle='相比付款订单数'),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
page.add(funnel2)
page.render_notebook()

从上面的漏斗图我们可以知道：
下单订单的付款率为86%；
付款订单里78.7%的订单支付金额大于0元；
付款订单里76.6%的订单为全额成交，即有100%-78.7%=23.4%的订单存在退款行为；
分析：

78.7%与76.6%比较接近，说明绝大部分的退款行为是部分退款。
付款订单里23.4%的订单存在退款行为，接近每4个订单就有一个有申请退款，其中绝大部分只退部分款项，这部分买家应该是保留了商品，但是对商品不太满意，只有很少买家对商品非常不满意或者不合适等原因全额退款；
前文提到90%的订单商品价格在20-175元之间，中低的价格加上23.4%的退款率，说明我们的商品虽然具有价格优势，可是质量或其他方面存在令人不满意的地方（简单理解4个人里就有一个人对产品不满意，是比较严重的问题）。
建议：

23.4%的退款率说明商品存在的问题比较严重，应尽快找出问题所在（质量不达标、实物与图片不符、尺寸与标注不符、包装不好导致商品破损、快递运输过慢、发货出错、价格高于其他店铺...）；
计算后可知，假设退款率为0，销售额将能提高30%，当然实际并不可能达到退款率为0，但是假如解决了商品存在的问题后，退款率降至10%，销售额将能提高17%，退款率降得越低，销售额提升越多。

(data['退款金额'].sum() + data['买家实际支付金额'].sum()) / data['买家实际支付金额'].sum()
1.3008356298227821

总结

2月总销售额为190.25万元。

为了增加销售，可以从以下几方面开展行动：

找到导致高退款率的原因并解决，这是目前最重要的事情；
促销活动可以安排在周五开始；
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Original: https://blog.csdn.net/qq_43674360/article/details/123639651
Author: zgrjddd
Title: Python数据分析实战 —— 天猫订单数据分析

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Title: ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:Anacondaenvstensorflowlibtyping.py)

报错背景：

因为安装tensorflow-gpu版本需要，我把原来的新建的anaconda环境（我的名为tensorflow）中的python3.8降为了3.7。

在导入seaborn包时，出现了以下错误：

ImportError: cannot import name 'Literal' from 'typing' (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\typing.py)

原因分析：

这是由于 'Literal' 只支持python3.8版本以上的，对于python3.7并不支持。如果不想升级python版（升级真的很麻烦，可能会导致我的tensorflow-gpu版的不能用了），请看以下解决方法：

情况一：

若你只是单纯的想导入 Literal 的话：

先在你的环境中安装typing_extensions（这是针对python3.8版本以下的使用方法），安装代码如下：

pip install typing_extensions

然后使用以下代码句就可以导入了

from typing_extensions import Literal

情况二：

如果你是像我一样，想导入别的包（如seaborn）,却遇到这种错误，以下是报错及解决方法：

报错如下：

解决方法：
找到你的对应路径，打开用红框提示的.py文件（打开方式随你，我是用pycharm打开的），找到对应位置，改成如下：

from typing import (
    IO,
    TYPE_CHECKING,
    Any,
    AnyStr,
    Callable,
    Collection,
    Dict,
    Hashable,
    List,
    Mapping,
    Optional,
    Sequence,
    Tuple,
    Type as type_t,
    TypeVar,
    Union,
)

from typing_extensions import (
        Literal,
        TypedDict,
        final,
    )

如果还报 ImportError: cannot import name 'xxx' from 'typing'
即再回到此.py文件下进行修改，比如 TypedDict, 不能放到上面from typing import去,否则，则会报类似错误。

我修改完_typing.py文件后，再次运行，又报了以下错误（但是好歹不是之前那个错误了）

No module named 'pandas._libs.interval'

这个错误好改，在你的环境中,安装以下：

pip install --force-reinstall pandas

至此，终于解决问题，可以导入 seaborn 啦。

Original: https://blog.csdn.net/yuhaix/article/details/124528628
Author: 小小_喻
Title: ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:Anacondaenvstensorflowlibtyping.py)