Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python для бизнеса

Полное руководство: Работа с файлами CSV/Excel и EDA в Python

В этом практическом руководстве вы узнаете, как работать с файлами CSV и Excel, а также проводить исследовательский анализ данных (EDA) в Python. Мы будем использовать реалистичный набор данных о продажах в электронной коммерции, который включает в себя транзакции, информацию о клиентах, данные об инвентаре и многое другое.

Содержание

Настройка среды
Наш набор данных
Excel файлы
Конкретные строки или столбцы
Исследование данных
Очистка и подготовка
Объединение данных
Анализ данных
Анализ производительности
Визуализация

Введение

Анализ данных — это необходимое умение в современном мире, основанном на данных. В этом руководстве вы научитесь:

Импортировать данные из Excel файлов
Очищать и предварительно обрабатывать данные
Исследовать и анализировать данные с помощью статистики и визуализации
Получать значимые выводы из бизнес-данных

Настройка вашей среды

Сначала установите необходимые библиотеки:

openpyxl и xlrd — это бэкенды, которые pandas использует для чтения Excel файлов. Импортируйте библиотеки в вашем Python скрипте.

Понимание нашего набора данных

Наш образец данных представляет собой данные о продажах компании электронной коммерции. Он содержит пять листов:

Sales_Data: Основные транзакционные данные с 1,000 заказов
Customer_Data: Демографическая информация о клиентах
Inventory: Подробности о товарном запасе
Monthly_Summary: Предварительно агрегированные данные о продажах за месяц
Data_Issues: Образец данных с намеренными проблемами качества для практики

Вы можете скачать набор данных.

Чтение Excel файлов

Теперь, когда у нас есть набор данных, давайте начнем с чтения Excel файла. Вы должны увидеть вывод, показывающий доступные листы и их размеры.

Чтение конкретных строк или столбцов

Иногда вам может понадобиться читать только определенные части большого Excel файла.

Основное исследование данных

Давайте исследуем наши данные о продажах, чтобы понять их структуру и содержимое. Посмотрим на распределение заказов по различным категориям и регионам.

Очистка и подготовка данных

Давайте попрактикуемся в очистке данных на листе Data_Issues, который был специально создан с распространенными проблемами данных. Теперь очистим данные.

Также давайте очистим наши основные данные о продажах.

Объединение и соединение данных

Теперь давайте объединим данные из различных листов для получения более глубоких инсайтов. Также присоединим данные об инвентаре для анализа показателей на уровне продукта.

Исследовательский анализ данных

Теперь проведем несколько значительных исследований для понимания нашего бизнеса:

Анализ производительности продаж
Анализ сегментов клиентов
Анализ методов оплаты
Анализ уровня возвратов
Кросс-табуляция
Корреляционный анализ

Визуализация данных

Теперь создадим визуализации для лучшего понимания наших данных:

Основные визуализации
Расширенные визуализации с использованием Seaborn
Сложные визуализации

Заключение

В этом руководстве мы исследовали полный рабочий процесс работы с файлами CSV и Excel в Python — от импорта и очистки сырых данных до проведения информативного исследовательского анализа данных (EDA). Используя реалистичный набор данных о продажах в электронной коммерции, мы узнали, как объединять и соединять наборы данных, работать с распространенными проблемами качества данных и извлекать ключевые бизнес-инсайты с помощью статистического анализа и визуализации. Мы также рассмотрели основные библиотеки Python, такие как pandas, NumPy, matplotlib и seaborn. В конце вы должны обладать практическими навыками EDA для преобразования сырых данных в действенные инсайты для реальных приложений.

Автоматизация процессов с помощью ИИ

Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Определите моменты в взаимодействии с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют вам настраивать их в соответствии с вашими целями.

Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.

Пример решения на основе ИИ

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.

Пример визуализации данных