11.1 案例1：基于在线零售数据描述性统计分析【动手实践】步骤1：数据导入

码农老关【关东升】 2025-01-16 10:43:01

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本次推文分理论和SPSS实战两部分介绍一组数据的描述性统计分析。理论部分涵盖集中趋势、离散程度、分布形状的度量；实战以汽车销售数据为例，进行描述性统计分析，得出集中趋势、离散程度和分布形状的结果，如众数、中位数、平均数关系，方差标准差与数据波动关系，偏态峰态系数判断等。

本文通过Python、Hadoop和Spark处理在线零售数据，进行新零售模式下的数据分析，包括客户分布、销量、销售额、商品热门关键词、退货情况、销售趋势等。使用Echarts进行数据可视化，揭示了用户体验、数据驱动在新零售中的核心作用，并提出了运营管理、供应链优化和财务分析的建议。热力图展示了业务板块分布，有助于决策制定。

本文系统介绍基于pandas的数据统计分析方法，涵盖描述性统计（均值、标准差、偏度、峰度）、分组统计（单/多条件聚合、条件计数）、频数分析及数据透视表的高级应用（多维汇总、缺失值处理、行列汇总、百分比显示、排序与字符串聚合）。所有技术点均面向真实商业场景，强调从数据中提取业务洞察的能力。

本文利用波士顿地区房价数据集，通过线性回归模型进行预测。通过对数据集的描述性统计分析、散点图和相关性分析，挑选出影响房价的关键因素：LSTAT、RM、PTRATIO。建立模型后，通过R方检验和散点图检验评估模型效果，发现数据集中存在异常值，删除后得到良好的模型拟合结果。

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