【Python】python商品营销策略数据分析可视化（源码+数据+论文）【独一无二】

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python商品营销策略数据分析可视化（源码+数据+论文）【独一无二】

目录

python商品营销策略数据分析可视化（源码+数据+论文）【独一无二】
一、设计要求
二、设计思路
1. 数据加载与预处理

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三、可视化分析
1. **产品销售分布 - 条形图**
2. **产品销售占比 - 饼状图**
3. **销售金额随时间的变化 - 折线图**
4. **频繁项集的支持度 - 条形图**
5. **关联规则分析的营销策略输出**

一、设计要求

产品组合优化：搏威是国际知名运动品牌，主营棒球类体育用品，1企业想要通过商品组合营销的方式提高棒球类商品的销售量。通过分析历史订单数据理解企业的商品结构和业务变化探索商品间的销售分布和规律;利用数据挖掘中的关联规则算法，挖掘商品与商品之间的关联组合,为企业提供营销组合策略的同时，也为消费者推送更适合的商品，提高购买体验任务:基于“体育用品企业销售数据集”完成以下任务分析企业销售订单，完成关联分析的数据预处理。分析订单中商品的分布，找出频繁项集构建基于业务的关联规则模型，针对结果提出营销策略

二、设计思路

1. 数据加载与预处理

数据导入：加载 product.csv、order.csv、customer.csv 三个数据集。这些数据集分别包含产品信息、订单信息和客户信息，作为分析的主要数据源。
日期处理：将订单数据中的日期字段 (订单日期_time) 转换为日期时间格式，以便按时间进行排序和分组分析。
数据清洗：对 订单数量、销售金额 等关键字段进行数据类型转换和缺失值处理，确保数据格式符合后续分析需求。

product_df = pd.read_csv('product.csv')
order_df = pd.read_csv('order.csv')
customer_df = pd.read_csv('customer.csv')# 数据预处理
order_df['订单日期_time'] = pd.to_datetime(order_df['订单日期_time'])
order_df.sort_values('订单日期_time', inplace=True)

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三、可视化分析

在这个数据分析和关联规则挖掘的项目中，使用了多个可视化图表来展示不同层面的信息。下面是各个可视化部分的设计思路：

1. 产品销售分布 - 条形图

目的：分析不同产品的销售量，识别哪些产品的销售量更高。
设计：
- 使用条形图（bar）展示产品销售数量。
- 横轴表示产品名称，纵轴表示销售数量。
- 对产品名称标签旋转，以便提升可读性。
- 添加图标题为“产品销售分布”，并标注横纵轴的含义。

2. 产品销售占比 - 饼状图

目的：展示每种产品在总销售中的占比，直观地看出哪些产品销售占比更高。
设计：
- 使用饼状图（pie），每个切片代表一种产品的销售占比。
- autopct='%1.1f%%' 参数用来显示每个部分的百分比。
- 取消 y 轴标签，使图表简洁，添加标题“产品销售占比”。

3. 销售金额随时间的变化 - 折线图

目的：分析销售金额在不同时间的变化，识别出销售高峰期或趋势。
设计：
- 使用折线图（line）展示销售金额随日期变化的趋势。
- 横轴表示日期，纵轴表示销售金额。
- 添加网格以提高数据点的清晰度。
- 设置标题为“销售金额随时间变化”，并标注横纵轴。

4. 频繁项集的支持度 - 条形图

目的：展示各个频繁项集的支持度，便于理解哪些商品组合更受顾客欢迎。
设计：
- 使用条形图（bar）展示频繁项集及其支持度。
- 横轴表示频繁项集（itemsets），纵轴表示支持度（support）。
- 对项集标签旋转，以增强可读性。
- 添加标题“频繁项集的支持度”，并标注横纵轴。

5. 关联规则分析的营销策略输出

目的：根据关联规则生成的推荐，为实际营销提供支持。
设计：
- 在打印输出中展示关联规则的前因（antecedents）和后果（consequents）关系，突出推荐组合。
- 输出规则的信任度（confidence），提供推荐的信心度。
- 辅以简单的营销建议实例，加强对规则结果的理解。


# 提出营销策略
for i, rule in rules.iterrows():antecedents = ', '.join(list(rule['antecedents']))consequents = ', '.join(list(rule['consequents']))print(f"如果顾客购买了 {antecedents}，那么可能推荐他们购买 {consequents}。关联度为 {rule['confidence']:.2f}.")# 具体营销策略举例
print("营销策略建议：")
print("1. 如果顾客购买了某种具体的棒球手套，可以推荐他们购买其他类型的手套。")
print("2. 如果顾客购买了硬式棒球，可以推荐护具配件，提高整体体验。")