Python数据集探索与可视化实例指南

在今天的文章中，您将学习：

10年积累的成都网站建设、网站设计经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有咸阳免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

  • 如何合并和整理数据，
  • 如何探索和分析数据，
  • 如何创建漂亮的图形以可视化您的发现

本文适用于谁：

  • 经常处理数据的人
  • 对Python和Pandas有基本了解的人

情景再现：

你的任务是提高销售团队的绩效。在我们假设的情况下，潜在客户有相当自发的需求。当这种情况发生时，您的销售团队会在系统中放置一个订单线索。然后，您的销售代表会设法安排一次会议，会议将在订单线索被注意到的时候举行。有时在前，有时在后。你的销售代表有一个把会议和餐费结合起来的开支预算。销售代表花费他们的成本，并将发票交给会计团队处理。在潜在客户决定是否接受您的报价后，销售代表会跟踪订单线索是否转化为销售。

对于分析，您可以访问以下三个数据源：

  • 订单线索(包含所有订单线索和转换信息)
  • 销售团队(包括公司和负责的销售代表)
  • 发票(提供发票和参与者的信息)

导入和安装：

需要安装标准库，此外，通过使用以下命令,在你的Notebook上安装seaborn.

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. !pip install seaborn 
    2.

下载数据：

您可以按照上周的说明下载并合并数据，也可以从此处下载文件并将其加载到 Notebook中。

sales_team 数据表的前两行

order_leads数据表的前两行

invoices数据表的前两行

开始探索

总转化率发展：

转化率随时间的变化

事情似乎在2017年初走下坡路。经过与首席销售官核实，发现大约在那个时候有一个竞争对手进入了这个市场。很高兴知道，但我们现在无能为力。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. _ = order_leads.set_index(pd.DatetimeIndex(order_leads.Date)).groupby(    pd.Grouper(freq='D')     
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. )['Converted'].mean()    
    4.   
  
  
  
  4. ax = _.rolling(60).mean().plot(figsize=(20,7),title='Conversion Rate Over Time')      
    5.   
  
  
  
  5. vals = ax.get_yticks()      
    6.   
  
  
  
  6. ax.set_yticklabels(['{:,.0f}%'.format(x*100) for x in vals])   
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. sns.despine() 
    9.
  1. 我们使用下划线_作为临时变量。对于以后不再使用的一次性变量，我通常会这样做。
  2. 我们在order_leads.Date上使用了pd.DateTimeIndex并将结果设置为索引，这使我们能够
  3. 使用pd.Grouped(freq ='D')按天对数据进行分组。 或者，您可以将频率更改为W，M，Q或Y(每周，每月，每季度或每年)
  4. 我们计算每天“转换”的平均值，这将给出当天订单的换算率。
  5. 我们使用.roll(60)和.mean()来获得60天的滚动平均值。
  6. 然后我们格式化yticklables，使它们显示一个百分号。

各销售代表的转化率：

各个销售代表之间似乎存在很大的差异。 让我们对此进行更多调查。

就所使用的功能而言，这里没有太多新内容。 但是请注意我们如何使用sns.distplot将数据绘制到轴上。

如果我们回顾sales_team数据，我们会记住并非所有的销售代表都拥有相同数量的客户，这肯定会产生影响! 让我们检查。

按分配的帐户数分配的转换率

我们可以看到，转换率数字似乎与分配给销售代表的帐户数量成反比。 那些降低的转化率是有道理的。 毕竟，代表拥有的帐户越多，他可以花在每个人身上的时间就越少。

在这里，我们首先创建一个辅助函数，该函数将垂直线映射到每个子图中，并用数据的均值和标准差注释该线。然后我们设置一些seaborn绘图默认值，例如较大的font_scale和whitegrid设置为样式。

进餐影响：

进餐数据

看来我们已经确定了用餐的日期和时间，让我们快速了解一下时间分布：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. invoices['Date of Meal'] = pd.to_datetime(invoices['Date of Meal'])     
    2.   
  
  
  
  2. invoices['Date of Meal'].dt.time.value_counts().sort_index() 
    3.  
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. out: 
    2.   
  
  
  
  2. 07:00:00    5536 
    3.   
  
  
  
  3. 08:00:00    5613 
    4.   
  
  
  
  4. 09:00:00    5473 
    5.   
  
  
  
  5. 12:00:00    5614 
    6.   
  
  
  
  6. 13:00:00    5412 
    7.   
  
  
  
  7. 14:00:00    5633 
    8.   
  
  
  
  8. 20:00:00    5528 
    9.   
  
  
  
  9. 21:00:00    5534 
    10.   
  
  
  
  10. 22:00:00    5647 
    11.

总结:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. invoices['Type of Meal'] = pd.cut(     
    2.   
  
  
  
  2.     invoices['Date of Meal'].dt.hour,     
    3.   
  
  
  
  3.     bins=[0,10,15,24],     
    4.   
  
  
  
  4.     labels=['breakfast','lunch','dinner']     
    5.   
  
  
  
  5. ) 
    6.

注意，这里我们是如何使用pd.cut为数字数据分配类别的，这很有意义，因为毕竟，早餐是在8点还是9点开始，都没有关系。

另外，请注意我们如何使用.dt.hour，我们只能这样做，因为我们将

invoices['Date of Meal']转换为之前的日期时间。 .dt是所谓的访问器，其中有三个cat，str和dt。 如果您的数据类型正确，则可以使用这些访问器及其方法进行直接操作(计算有效且简洁)。不幸的是，invoices ['Participants']是一个字符串，我们必须首先将其转换为合法的JSON，以便我们 可以提取参与者的数量。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def replace(x):     
    2.   
  
  
  
  2.     return x.replace("\n ",",").replace("' '","','").replace("'",'"')     
    3.   
  
  
  
  3. invoices['Participants'] = invoices['Participants'].apply(lambda x: replace(x))     
    4.   
  
  
  
  4. invoices['Number Participants'] = invoices['Participants'].apply(lambda x: len(json.loads(x))) 
    5.

现在，我们合并数据。 为此，我们首先将公司ID上的所有发票左连接到order_leads。 但是，合并数据会导致所有餐点都加入所有订单。 也有古老的饭菜，以最近的订单。 为了缓解这种情况，我们计算了进餐和点餐之间的时间差，并且仅考虑订单周围五天的进餐。

仍然有一些订单已分配多餐。 当同时有两个订单和两餐时，可能会发生这种情况。 然后，两餐将分配给两个订单线索。 要删除这些重复项，我们仅使餐点最接近该订单。

组合数据的部分

我创建了一个绘图栏功能，其中已经包含一些样式。 通过该功能进行绘图可以使目视检查更快。 我们将在一秒钟内使用它。

进餐类型的影响：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. orders_with_meals['Type of Meal'].fillna('no meal',inplace=True)     
    2.   
  
  
  
  2. _ = orders_with_meals.groupby('Type of Meal').agg({'Converted': np.mean})     
    3.   
  
  
  
  3. plot_bars(_,x_col='Type of Meal',y_col='Converted') 
    4.

哇! 用餐相关的订单与不用餐相关的订单之间的转换率差异非常大。 不过，看起来午餐的转化率略低于晚餐或早餐。

时间的影响(即进餐之前或之后进餐)：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. _ = orders_with_meals.groupby(['Days of meal before order']).agg(     
    2.   
  
  
  
  2. {'Converted': np.mean}     
    3.   
  
  
  
  3. )     
    4.   
  
  
  
  4. plot_bars(data=_,x_col='Days of meal before order',y_col='Converted') 
    5.

“订购前用餐天数”为负数表示用餐是在订单线索输入之后进行的。我们可以看到，如果膳食在订单线索进入之前发生，则对转化率似乎有积极影响。 订单的先验知识似乎在这里给我们的销售代表带来了优势。

结合所有：

  • 现在，我们将使用热图同时可视化数据的多个维度。 为此，首先创建一个辅助函数。
  • 然后，我们使用一些最终数据进行争辩，以额外考虑餐食价格与订单价值的关系，并将交货时间分配到“订购前”，“订购前后”，“订购后”，而不是从负4到正4的天数，因为这在解释方面有些繁琐。

运行以下代码片段将产生多维热图。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. draw_heatmap(     
    2.   
  
  
  
  2.     data=data,     
    3.   
  
  
  
  3.     outer_row='Timing of Meal',     
    4.   
  
  
  
  4.     outer_col='Type of Meal',     
    5.   
  
  
  
  5.     inner_row='Meal Price / Order Value',     
    6.   
  
  
  
  6.     inner_col='Number Participants',     
    7.   
  
  
  
  7.     values='Converted'     
    8.   
  
  
  
  8. ) 
    9.

热图可在一幅图中可视化四个维度

该热图当然很漂亮，尽管起初有点难读。 因此，让我们来看一下。 图表总结了4个不同维度的影响：

  • 用餐时间：订购后，订购前后，订购前(外排)
  • 用餐类型：早餐，晚餐，午餐(外栏)
  • 餐单价格：最低价格，最低价格，比例价格，最高价格，最高价格(内排)
  • 参加人数：1,2,3,4,5(内栏)

当然，图表底部的颜色似乎更深/更高，这表明：

  • 在点餐之前用餐时，转化率会更高
  • 当只有一名参与者时，晚餐转化率似乎更高
  • 与订单价值相比，看起来更昂贵的餐食对转化率有积极影响

结果：

  • 销售代表的帐户不要超过9个(转化率会迅速下降)
  • 确保每个订单线索都伴随有会议/进餐(因为这会使转换率翻倍当只有一位员工来访时，晚餐最有效
  • 您的销售代表应支付的餐费约为订单金额的8%至10%
  • 时间是关键，理想情况下，您的销售代表应尽早知道即将达成交易。

单击此处查看代码： GitHub Repo / Jupyter Notebook

备注为热图：

  • 要解决可能出现的格式错误，可以先卸载(然后在终端中必须这样做)，然后运行以下命令，将matplotlib降级到3.1.0版：
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. !pip install matplotlib==3.1.0 
    2.

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。

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