多了条内裤,散点分

leyueming 2006-11-07 05:59:55

终于有得换了!!!!!!!!!!

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青锋-SS 2006-11-08

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也不多放点分.

青锋-SS 2006-11-08

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可以换洗啊

by525137 2006-11-08

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靠你,无聊的人啊

AFIC 2006-11-08

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恭喜~!jf

leyueming 2006-11-08

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还有没有人

yangjianw2004 2006-11-07

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up~!

yangjianw2004 2006-11-07

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恭喜~!来分~呵呵~

polestarxu 2006-11-07

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up

polestarxu 2006-11-07

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恭喜，接分。

lxzm1001 2006-11-07

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恭喜

lovelihp 2006-11-07

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我顶你个肺~

dashi 2006-11-07

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我顶你个肺~

youqiong 2006-11-07

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地板

youqiong 2006-11-07

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jf

leyueming 2006-11-07

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SF

数据分析案例—天猫品牌店铺运营报告背景：前段时间去的某家天猫店铺⾯试数据分析的岗位，想在⾯试前对该店铺做⼀个简单的了解。通过获取到的数据，分析该品牌店铺的销售情况，了解店铺定位和运营⽅向，在客观的⾓度对该店铺有⼀个清晰的了解。 1、出售商品的类⽬分布情况 2、商品特点和⼈群定位 3、销量和成交额处于什么阶段 4、商品购买评价信息反馈数据来源： import pandas as pd df = pd.read_excel('D:\\MyProject\\TaoBao\\CandyLaVie_Tmall\\Data.xlsx') df.describe() 数据简述 1、店铺主营类⽬是⽂胸，全店共有81件商品在售 2、商品销量最多的是2334件，最少是4件，平均每个单品有286的销量 3、在售商品中，原价（均值）227元，实际售价206元，折扣率为9折 df['categoryId'].value_counts() from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.rc('font', family='SimHei', size=11) # 显⽰中⽂ plt.figure(figsize=(8,4)) # 图⽚尺⼨ category_df = df['categoryId'].value_counts() x = list(category_df.index) y = list(category_df) # plt.xlabel('类⽬') plt.ylabel('商品(个)') plt.title('类⽬商品数分布图') plt.bar(x, y) for a,b in zip(x,y): plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=12) plt.show() categorySell_df = df.groupby('categoryId')['sellCount'].sum() x = list(categorySell_df.index) y = list(categorySell_df) plt.figure(figsize=(8,4)) plt.ylabel('销量(件)') plt.title('类⽬销量分布图') plt.bar(x, y) for a,b in zip(x,y): plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=12) plt.show() 商品类⽬分布情况 1、全店出售的商品中⽂胸类⽬占多数，主营为该类⽬商品 2、⽂胸类⽬销量20026件，其次是⽂胸套装商品销量为1322件，内裤类⽬的单品销量也有562件 3、背⼼、搭扣、胸垫，该三个类⽬上架的商品都只有⼀件，但均有产出销量 4、全店共经营6个类⽬商品，动销率100% price = df['price'][df['categoryId']=='⽂胸'] sellCount = df['sellCount'][df['categoryId']=='⽂胸'] plt.scatter(price, sellCount) plt.xlabel("售价（元）") plt.ylabel("销量（件）") plt.grid(linestyle='-.') plt.show() # 爆款数 hot = df['price'][df['categoryId']=='⽂胸'][df['sellCount']>1500].count() # 热卖数 selling = df['price'][df['categoryId']=='⽂胸'][df['sellCount']>500][df['sellCount']<1500].count() # 常规数 normal = df['price'][df['categoryId']=='⽂胸'][df['sellCount']<500].count() 商品销量 1、按销量对产品热卖程度划分等级：爆款数(>1500):4，热销数(500-1000):9，常规(<500):50 price = df['price'][df['categoryId']=='⽂胸'] group_names = ['100-150', '150-200', '200-250', '250-300','300-350'] # 分组名 bins = [100,150,200,250,300,350] # 价格区间 a = pd.cut(price, bins,labels=group_name

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