# data_analysis_01

**Repository Path**: ailark/data_analysis_01

## Basic Information

- **Project Name**: data_analysis_01
- **Description**: 用Python实现简单的数据分析和可视化。
AI->Python分析工具->完成数据分析。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-20
- **Last Updated**: 2025-10-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# da_demo_01 · 数据分析与可视化演示

本项目对数据集 `da_demo_01.csv` 进行清洗、统计与可视化，生成多类图表与 Markdown 分析报告，帮助快速了解销售渠道、客户行业、商品表现与时间趋势等核心指标。

## 目录结构
- `data_analysis.py`：主分析脚本，读取 `./da_demo_01.csv`，生成图表与报告
- `font_test.py`：中文字体显示测试脚本，会生成 `font_test.png`
- `requirements.txt`：Python 依赖列表
- `analysis_report.md`：分析报告文件（运行后自动更新）

## 环境准备
- 建议 Python 3.9+
- 安装依赖：
  ```bash
  pip install -r requirements.txt
  ```

依赖包括：`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`、`numpy`、`openpyxl`。

## 数据源
- 默认数据路径：`./da_demo_01.csv`
- 若你的目录结构不同，请在 `data_analysis.py` 中修改如下代码中的路径：
  ```python
  df = load_and_clean_data('./da_demo_01.csv')
  ```

## 快速开始
在本目录下运行：
```bash
python data_analysis.py
```
运行后会完成数据加载、清洗、统计分析，并生成图表与报告。

## 输出内容
脚本运行完成后将在本目录生成：
- `sales_analysis.png`：销售分析图表（渠道占比、行业销售额、月度趋势、热力图）
- `product_analysis.png`：商品分析图表（价格分布、销量分布、价格-销量关系、Top 商品）
- `customer_analysis.png`：客户分析图表（行业分布、付款周期、各行业平均订单金额、渠道箱线图）
- `comprehensive_dashboard.png`：综合仪表板（KPI、渠道占比、月度趋势、价格分布、行业排行、关系图、热力图）
- `analysis_report.md`：Markdown 分析报告（关键发现与业务建议）

## 数据字段要求
数据文件需包含以下字段（列名需一致）：
- `下单日期`、`付款日期`（日期类型）
- `价格`、`销量`（数值类型）
- `渠道`、`客户行业`、`商品名称`

脚本将自动计算：
- `销售额 = 价格 * 销量`
- `付款周期 = 付款日期 - 下单日期`（天）

## 字体与中文显示
- 为确保图表中文显示正常，脚本设置了可用的中文字体（如 `Hiragino Sans GB`、`Songti SC`、`PingFang HK` 等）。

## 常见问题
- 文件路径错误（`FileNotFoundError`）：确认 `./da_demo_01.csv` 存在；或修改脚本中的路径。
- 中文显示为方块/乱码：按需调整 `plt.rcParams['font.sans-serif']` 中的字体列表，或安装对应字体。
- 无 GUI 环境运行报错：如果因 `plt.show()` 造成问题，可注释相关行或设置后端为 `Agg`（例如：`MPLBACKEND=Agg`）。

## 许可与贡献
此示例主要用于学习与演示，欢迎在此基础上扩展功能（如增加命令行参数、更多分析维度、导出交互式可视化等）。