Part 1. 數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)集簡介

數(shù)據(jù)集在kaggle官網(wǎng)公開數(shù)據(jù)庫中下載下來的,是Supply Chain Shipment Pricing Data(Dataset about Supply Chain),數(shù)據(jù)包括了商品名稱、訂單國家、運輸方式、到貨日期、數(shù)量、" />

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外貿(mào)銷售訂單數(shù)據(jù)分析(上篇)

本文結(jié)構(gòu)如下:

Part 1. 數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)集簡介

數(shù)據(jù)集在kaggle官網(wǎng)公開數(shù)據(jù)庫中下載下來的,是Supply Chain Shipment Pricing Data(Dataset about Supply Chain),數(shù)據(jù)包括了商品名稱、訂單國家、運輸方式、到貨日期、數(shù)量、單價、重量、保險等類目??偣?3列類目共10324條記錄。

數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)項目

Part 2. 提出問題

1、針對訂單記錄,無法了解每個國家的訂單情況,統(tǒng)計各個國家的訂單量

2、統(tǒng)計top10國家的訂單總金額

3、對數(shù)據(jù)進行基礎描述統(tǒng)計,了解大概情況。

4、統(tǒng)計各類運輸方式的訂單量

Part 3. 清洗數(shù)據(jù)

接下來進入正式的數(shù)據(jù)清洗步驟,數(shù)據(jù)清洗是一個反復的過程;若增加了新的函數(shù),還要檢查下是否產(chǎn)生了錯誤值,并針對性地解決。

3.1導入數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)行列數(shù)

因數(shù)據(jù)列名太多,系統(tǒng)會省略部分顯示,因此用option函數(shù)顯示出所有列名

選取分析(上篇)所需要的數(shù)據(jù)列

修改列名稱為中文名,方便閱讀

查詢各列數(shù)據(jù)的空值情況,經(jīng)查詢導入的原始數(shù)據(jù)無空值記錄

查看數(shù)據(jù)類型,發(fā)現(xiàn)ID為整形,需改為字符串類型,實際交付日期和交貨記錄日期為字符串類型,需改為日期類型

修改后,方可對日期進行統(tǒng)計。

#轉(zhuǎn)換類型后,一些無法轉(zhuǎn)換為日期類型的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生空值,這次將刪除空值的行,刪除后數(shù)據(jù)為9964行

對數(shù)據(jù)按貨日期排降序,生成一份新數(shù)據(jù)。

Part4. 數(shù)據(jù)分析及可視化



4.1數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析

圖中單價最小值為0,需要調(diào)整數(shù)據(jù),保留最小單價大于0的數(shù)據(jù)

從圖中可看出,訂單數(shù)量平均值為18612,均價0.59美元。價格房差是2.29。四分位是0.46.單價最大是41.68,最小值0.01。

4.2top10國家的訂單量分析

圖中可看出,訂單量最大的是南非,總共有1364條記錄,其次是尼日利亞1158,公司的客戶大部分都是以非洲國家客戶。

4.3統(tǒng)計訂單總金額

第一步: 在原數(shù)據(jù)新增新增一列類目,‘訂單金額’

訂單金額=訂單數(shù)量*單價

第二步,求‘訂單金額’的總合

4.4分類統(tǒng)計top10各個國家的訂單總額

由圖可看出,尼日利亞的訂單金額最大,同時訂單量排名第二,說明尼日利亞的客戶是我們最需要維護的客戶。

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