《数据分析》实验报告三

《数据分析》实验报告三
一、实验目的
本次数据分析实验旨在通过对给定数据集的深入分析，探索数据中
的潜在规律和关系，以获取有价值的信息，并为决策提供支持。

具体
目标包括：
1、熟悉数据分析的流程和方法，包括数据收集、清理、预处理、
分析和可视化。

2、运用统计学和数学知识，对数据进行描述性分析和推断性分析。

3、掌握数据挖掘技术，如分类、聚类等，发现数据中的隐藏模式。

4、培养解决实际问题的能力，通过数据分析为实际业务场景提供
有效的建议和决策依据。

二、实验环境
1、操作系统：Windows 10
2、数据分析工具：Python 38（包括 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等库）
3、数据库管理系统：MySQL 80
三、实验数据
本次实验使用的数据集是一份关于某电商平台销售记录的数据集，
包含了以下字段：订单号、商品名称、商品类别、销售价格、销售数量、销售日期、客户地区等。

数据量约为 10 万条。

四、实验步骤
1、数据收集
从给定的数据源中获取数据集，并将其导入到数据分析工具中。

2、数据清理
（1）处理缺失值：检查数据集中各个字段是否存在缺失值。

对于
数值型字段，使用平均值或中位数进行填充；对于字符型字段，使用
最常见的值进行填充。

（2）处理重复值：删除数据集中的重复记录，以确保数据的唯一性。

（3）异常值处理：通过绘制箱线图等方法，识别数据中的异常值，并根据实际情况进行处理，如删除或修正。

3、数据预处理
（1）数据标准化：对数值型字段进行标准化处理，使其具有相同
的量纲，便于后续的分析和比较。

（2）特征工程：根据分析需求，对原始数据进行特征提取和构建，例如计算商品的销售额、销售均价等。

4、数据分析
（1）描述性分析
计算数据集中各个字段的统计指标，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等，以了解数据的集中趋势和离散程度。

绘制柱状图、折线图、饼图等，直观展示数据的分布情况和比例关系。

（2）推断性分析
进行假设检验，例如检验不同商品类别之间的销售价格是否存在显著差异。

建立回归模型，预测商品的销售额与其他因素之间的关系。

5、数据挖掘
（1）分类分析
使用决策树算法，对客户进行分类，以预测客户的购买行为。

（2）聚类分析
运用 KMeans 算法，对商品进行聚类，发现具有相似销售特征的商品类别。

6、数据可视化
使用 Matplotlib 和 Seaborn 库，将分析结果以直观的图表形式展示出来，如柱状图、折线图、散点图、热力图等，以便更好地理解和解释数据。

五、实验结果
1、描述性分析结果
（1）商品销售价格的均值为____元，中位数为____元，标准差为____元，说明销售价格的分布较为分散。

（2）不同商品类别的销售数量差异较大，其中类别 A 的销售数量最多，占总销售数量的____%。

2、推断性分析结果
（1）假设检验结果表明，不同商品类别之间的销售价格存在显著差异（p<005）。

（2）回归模型显示，商品的销售价格、销售数量和销售日期对销售额有显著影响（p<005）。

3、数据挖掘结果
（1）分类分析结果：决策树模型对客户购买行为的预测准确率达到____%。

（2）聚类分析结果：KMeans 算法将商品分为____类，每类商品具有相似的销售特征。

4、数据可视化结果
（1）绘制了商品销售价格的直方图，展示了价格的分布情况。

（2）绘制了不同商品类别销售数量的柱状图，直观比较了各类别
的销售情况。

六、实验结论
通过本次数据分析实验，我们对电商平台的销售数据进行了全面的
分析和挖掘，得出以下结论：
1、不同商品类别在销售价格和销售数量上存在显著差异，类别 A
的商品销售表现较为突出，可作为重点推广和销售的对象。

2、商品的销售价格、销售数量和销售日期是影响销售额的重要因素，在制定销售策略时应充分考虑这些因素。

3、数据挖掘技术能够有效地发现客户的购买行为模式和商品的销
售特征，为精准营销和商品管理提供了有力支持。

七、实验心得与体会
在本次实验中，我深刻体会到了数据分析的重要性和复杂性。

数据
分析不仅需要掌握相关的理论知识和技术工具，还需要具备敏锐的观
察力和逻辑思维能力，能够从海量的数据中发现有价值的信息。

同时，数据清理和预处理是数据分析的关键环节，数据的质量直接影响到分
析结果的准确性和可靠性。

在今后的学习和工作中，我将不断提升自
己的数据分析能力，为解决实际问题提供更有效的支持。