医药电商销售分析.zip
大小:6.74MB
价格:27积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:weixin_54482667
更新日期:2024-09-25

数据分析项目-医药电商销售分析.zip

资源文件列表(大概)

文件名
大小
医药电商销售分析/题目A:医药电商销售数据分析.pdf
54.9KB
医药电商销售分析/医药电商销售分析.html
1.65MB
医药电商销售分析/医药电商销售分析.ipynb
1.91MB
医药电商销售分析/医药电商销售分析.xlsx
5.07MB
医药电商销售分析/字段说明.xlsx
10.04KB

资源内容介绍

本文题目来源于2022年数据分析大赛的A题,该文章是本人自己创作而成,从医药电商的店铺、药品和品牌分别进行分析预处理和可视化,最后建立起了时间序列模型进行预测。内容详情可以去本人博客去阅读浏览(免费的哦~)!本压缩包内含比赛题目、比赛数据以及自己创写的代码!详情内容:1.进行了数据预处理,包括清洗、整理和转换等步骤,以确保数据的质量和准确性;2.运用可视化工具将数据呈现出来,以便更好地理解数据之间的关系和趋势;3.分析店铺、药品和品牌销售各不同的原因分析以及情况,探讨了品牌选择对店铺业绩的影响;4.利用历史数据对未来的销售情况进行预测。这个模型可以帮助商家做出更准确的决策,提高销售业绩;5.最后通过对医药电商店铺、药品和品牌的综合分析,我为商家提供了有价值的洞察和建议,帮助他们优化运营策略,提升竞争力。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89797188/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89797188/bg1.jpg"/><div class="c x1 y1 w2 h2"><div class="t m0 x2 h3 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2022<span class="_ _0"> </span><span class="ls1">年全国大学生数据分析大赛<span class="ff2 fs1 ls2"> </span></span></div></div><div class="t m0 x3 h4 y3 ff3 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">题目<span class="_ _1"> </span><span class="ls2">A:</span>医药电商销售数据分析<span class="ff4 ls2"> </span></div><div class="t m0 x4 h5 y4 ff5 fs2 fc0 sc0 ls4 ws0">随着国家政策的逐步开放,越来越多的药品可以在网络上购买,</div><div class="t m0 x1 h5 y5 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">医药电商平台蒸蒸日上,<span class="_ _2"></span><span class="ls2">受<span class="ls3">新冠疫情的影响<span class="ls5">,线<span class="_ _3"> </span>下<span class="_ _3"></span>药<span class="_ _3"></span>店<span class="_ _4"></span>购<span class="_ _4"></span>买<span class="_ _3"> </span>困<span class="_ _3"> </span>难<span class="_ _4"></span>,更</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h5 y6 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">让医药电商进入了更多消费者的视野,<span class="_ _5"></span>各大药企也纷纷加大力度布局</div><div class="t m0 x1 h5 y7 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">医药电商领域。<span class="_ _6"></span>但电商模式与线下零售有所不同,<span class="_ _6"></span>如何更好的经营医</div><div class="t m0 x1 h5 y8 ff5 fs2 fc0 sc0 ls6 ws0">药电商成为药企急需解决的问题。本题采集了天猫维生素<span class="ls2">类</span>的药品,</div><div class="t m0 x1 h5 y9 ff5 fs2 fc0 sc0 ls6 ws0">请针对维生素药品进行数据的清洗、分析与挖掘,并回答下列问题<span class="ls2">。<span class="_ _7"></span> </span></div><div class="t m0 x4 h5 ya ff5 fs2 fc0 sc0 ls2 ws0">1.<span class="_ _8"></span>对<span class="ls4">店铺进行分析,一共包含多少家店铺,各店铺的销售额占</span></div><div class="t m0 x1 h5 yb ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">比如何?给出销售<span class="ls2">额</span>占比最高的店铺<span class="ls2">,并</span>分析该<span class="_ _8"></span>店铺的销售情况。<span class="ls2"> </span></div><div class="t m0 x4 h5 yc ff5 fs2 fc0 sc0 ls2 ws0">2<span class="ls7">. <span class="_ _9"> </span><span class="ls3">对所有药品进行分析,一共包含多少个药品,各药品的销售</span></span></div><div class="t m0 x1 h5 yd ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">额占比如何?给出销售<span class="ls2">额</span>占比最高的<span class="_ _1"> </span><span class="ls2">10<span class="_ _1"> </span></span>个药品<span class="ls8">,并<span class="_ _0"> </span>绘<span class="_ _a"> </span>制<span class="_ _a"> </span>这<span class="_ _b"> </span><span class="ls2">10<span class="_ _1"> </span></span></span>个药品</div><div class="t m0 x1 h5 ye ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">每月销售额曲线图。<span class="ls2"> </span></div><div class="t m0 x4 h5 yf ff5 fs2 fc0 sc0 ls2 ws0">3.<span class="_ _8"></span><span class="ls4">对所有药品品牌进行分析,一共包含多少个品牌,各品牌的</span></div><div class="t m0 x1 h5 y10 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">销售额占比如何?给出销售<span class="ls2">额</span>占比最高的<span class="_ _1"> </span><span class="ls2">10<span class="_ _1"> </span>个</span>品牌,<span class="_ _5"></span>并分析这<span class="_ _c"> </span><span class="ls2">10<span class="_ _1"> </span>个</span></div><div class="t m0 x1 h5 y11 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">品牌销售较好的原因?<span class="ls2"> </span></div><div class="t m0 x4 h5 y12 ff5 fs2 fc0 sc0 ls2 ws0">4<span class="ls7">. <span class="_ _9"> </span><span class="ls3">预测天猫维生素</span></span>类<span class="ls3">药品未来三个月的销售</span>总<span class="ls3">额并绘制拟合曲</span></div><div class="t m0 x1 h5 y13 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">线,评估模型性能<span class="ls2">和</span>误差<span class="ls2">。 </span></div><div class="t m0 x4 h5 y14 ff5 fs2 fc0 sc0 ls7 ws0">5. <span class="_ _9"> </span><span class="ls3">一家药企计划将新的维生素品牌进行网络销售,聘请你当企</span></div><div class="t m0 x1 h5 y15 ff5 fs2 fc0 sc0 ls3 ws0">业的顾问,请你设计一份不超过两页纸的电商经营策略<span class="ls2">。 </span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

Python基础.zip

压缩包里含有丰富的Python基础的资源和代码,思维导图全程是手打上去,本人非计算机专业,自学数据分析,目前工作岗位是大数据分析;这些基础的内容分享给大家,我明白自学数据分析的不易,内涵许多自己在学习过程的注释,后期我会在自己的博客文章里慢慢的发表内容,对于心急学习的伙伴们就可以下载提取学习,希望可以给各位带来帮助!文章里包涵了:print函数,转义符,保留字,变量三部分,整数类型int( ),浮点类型float( ),布尔类型bool( ),字符串类型str( ),类型转换,算术运算符,赋值运算符,比较运算符,布尔运算符,运算符优先级,选择结构,循环语句,字典,元组,集合,列表,字符串,函数创建,函数返回值,参数总结,变量的作用域,Bug,常见的异常类型,try...except...else...finally结构,面向对象,类的组成,对象实例化,动态绑定,三大特征,模块和包,文件处理,with语句,os模块,os.path模块

10.07MB10积分

pandas121212121212122

pandas121212121212122

24.27KB38积分

股票量化回测分析.zip

在金融市场中,股票价格的波动受到多种因素的影响,为了分析和预测股票价格的走势,投资者可以借助各种技术指标和分析方法。本文旨在通过建立机器学习模型策略对股票价格进行回测的分析,以帮助投资者评估和优化投资策略,从而减少投资风险。选取了铭普光磁(SZSE.002902)股票,采用了贝叶斯优化调整xgboost模型的超参数,得到了最优的模型参数组合:colsample_bytree:0.8308;learning_rate:0.3443;gamma:0.2381;max_depth:4.0。最后测试集得到的精确度:0.53,效果相对一般,但也不错。根据对测试集的预测结果进行策略买卖回测,增加了买卖交易的手续费---万一免五。一共进行了63次的买入和卖出,最后由初始资金100000元赚取到为179519.77元,共赚取了79519.77元。为了更好评估该模型回测的效果,计出夏普比率为15.6349,最大回撤为30.24%这一研究对于股票策略的优化和改进具有一定的参考价值。回测结果仅仅是对过去一段时间的模拟,不能保证未来的表现。因此,在实际应用中,需要谨慎对待回测结果,并不断优化和调整策略。

1.8MB38积分

11111111txt合成数据集

11111111txt合成数据集

42.4KB48积分