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项目简介

• 本项目是一个完整的商品数据分析系统，能够读取Excel格式的商品数据，进行数据清洗、统计分析和可视化展示。项目包含了多种图表类型和交互式可视化功能，适用于电商、零售等行业的商品数据分析需求。

功能特性

📊 数据处理功能

• Excel文件读取和解析
• 数据清洗和预处理
• 缺失值和异常值检测
• 数据类型转换和格式化

📈 统计分析功能

• 描述性统计分析
• 相关性分析
• 分类变量统计
• 数值变量分布分析

🎨 可视化功能

• 静态图表：

  • 柱状图（商品类别分布、平均价格对比）
  • 饼图（类别占比）
  • 散点图（价格与销量关系）
  • 热力图（变量相关性）
  • 水平柱状图（品牌销量对比）
  • 直方图（评分分布）

• 交互式图表：

  • 交互式散点图（支持缩放、筛选）
  • 交互式柱状图（动态数据展示）
  • 交互式箱线图（价格分布分析）

📋 报告生成

• 自动生成Markdown格式分析报告
• 包含基本统计信息和类别分析
• 支持自定义报告内容

项目结构

7-Python实现商品读取Excel进行可视化分析/
├── requirements.txt          # 项目依赖包
├── create_sample_data.py     # 示例数据生成脚本
├── product_analysis.py       # 主要分析脚本
├── 商品数据.xlsx             # 示例商品数据
├── README.md                 # 项目说明文档
├── 商品分析报告.md           # 生成的分析报告
├── 静态图表/                 # 生成的PNG格式图表
│   ├── 商品类别分布.png
│   ├── 价格销量关系.png
│   ├── 各类别平均价格.png
│   ├── 相关性热力图.png
│   ├── 各品牌销量对比.png
│   └── 评分分布.png
└── 交互式图表/               # 生成的HTML格式交互图表├── 交互式价格销量图.html├── 交互式类别销量图.html└── 交互式价格分布图.html

安装和使用

环境要求

• Python 3.7+
• Windows/macOS/Linux

安装步骤

1. 克隆或下载项目

   git clone <项目地址>
   cd 7-Python实现商品读取Excel进行可视化分析
   

2. 安装依赖包

   pip install -r requirements.txt
   

3. 生成示例数据（可选）

   python create_sample_data.py
   

4. 运行分析

   python product_analysis.py
   

使用自己的数据

1. 准备Excel文件，确保包含以下列：

   • 商品ID
   • 商品名称
   • 类别
   • 品牌
   • 价格
   • 销量
   • 库存
   • 评分
   • 上架日期
   • 成本
   • 利润
   • 利润率

2. 修改 product_analysis.py 中的文件路径：

   analyzer = ProductAnalyzer('你的数据文件.xlsx')
   

3. 运行分析脚本

依赖包说明

包名	版本	用途
pandas	>=1.5.0	数据处理和分析
matplotlib	>=3.6.0	静态图表绘制
seaborn	>=0.12.0	统计图表美化
numpy	>=1.24.0	数值计算
openpyxl	>=3.1.0	Excel文件读写
xlrd	>=2.0.0	Excel文件读取
scipy	>=1.10.0	科学计算
plotly	>=5.15.0	交互式图表
jupyter	>=1.0.0	Jupyter Notebook支持

输出文件说明

静态图表（PNG格式）

• 商品类别分布.png
  • 展示各类别商品数量和占比
• 价格销量关系.png
  • 分析价格与销量的相关性
• 各类别平均价格.png
  • 对比不同类别的平均价格
• 相关性热力图.png
  • 显示数值变量间的相关系数
• 各品牌销量对比.png
  • 比较各品牌的总销量
• 评分分布.png
  • 展示商品评分的分布情况

交互式图表（HTML格式）

• 交互式价格销量图.html
  • 可交互的价格销量散点图
• 交互式类别销量图.html
  • 可交互的类别销量柱状图
• 交互式价格分布图.html
  • 可交互的价格分布箱线图

分析报告

• 商品分析报告.md
  • 包含完整统计信息的Markdown报告

核心类和方法

ProductAnalyzer类

class ProductAnalyzer:def __init__(self, excel_file)          # 初始化分析器def load_data(self)                     # 读取Excel数据def data_cleaning(self)                 # 数据清洗def descriptive_statistics(self)        # 描述性统计def correlation_analysis(self)          # 相关性分析def create_visualizations(self)         # 创建静态图表def create_interactive_charts(self)     # 创建交互式图表def generate_report(self)               # 生成分析报告def run_complete_analysis(self)         # 运行完整分析流程

自定义和扩展

添加新的图表类型

在 create_visualizations() 方法中添加新的图表代码：

# 示例：添加新的图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 你的图表代码
plt.savefig('新图表.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

修改分析指标

在 descriptive_statistics() 方法中添加新的统计指标：

# 示例：添加新的统计指标
custom_stats = self.df.groupby('类别')['新字段'].agg(['mean', 'std'])
print(custom_stats)

常见问题

Q: 运行时出现中文显示问题

A: 确保系统安装了中文字体，或修改代码中的字体设置：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei']

Q: Excel文件读取失败

A: 检查文件路径是否正确，确保Excel文件未被其他程序占用

Q: 图表不显示

A: 如果在服务器环境运行，可能需要设置matplotlib后端：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

---

注意：本项目仅供学习和研究使用，请根据实际需求进行调整和优化。

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