python药企经营数据分析（源码+数据）【独一无二】

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目录

• python药企经营数据分析（源码+数据）【独一无二】
• 一、设计要求
• 二、设计思路
• • • • 1. 数据加载与初始化
      • 2. 数据分组与汇总分析
      • 3. 数据排序与筛选
      • 4. 可视化设计
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• 三、可视化分析
• • • • 1. 数据加载和预处理
      • 2. 商品销售数量的分析
      • 3. 每日销售总金额的分析
      • 4. 应收金额 vs. 实收金额的关系
      • 5. 商品销售数量与实收金额的组合分析

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一、设计要求

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二、设计思路

本项目的目标是通过对药企销售数据进行分析，并通过可视化展示来揭示数据中的潜在模式和趋势。以下是代码的设计思路，涵盖了数据加载、分析步骤、可视化图表的生成和目的。

1. 数据加载与初始化

• 目的：首先，需要从 Excel 文件中加载销售数据，并确保数据的正确性和完整性。为此，我们使用 pandas 库读取数据。
• 实现：通过 pandas.read_excel() 方法读取 Excel 文件，指定使用 openpyxl 引擎处理 .xlsx 格式的文件。
• 细节：为了支持中文字符和负号的显示，我们设置了 matplotlib 的字体和负号显示参数。

file_path = 'x药企销售数据.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

2. 数据分组与汇总分析

• 目的：我们通过对数据进行分组和汇总来获得各类统计指标。例如，我们按“商品名称”对销售数量进行求和，按“购药时间”对每日销售金额进行求和。这些汇总结果为后续的可视化提供了数据支持。
• 实现：使用 groupby() 方法进行分组并通过 sum() 对每个组的数值进行求和，分别得到商品的销售数量和每日的销售金额。

product_sales = df.groupby('商品名称')['销售数量'].sum()
daily_sales = df.groupby('购药时间')['实收金额'].sum()

3. 数据排序与筛选

• 目的：通过对销售数量进行排序，选择出销售排名前20的商品用于柱状图展示，选择前10的商品用于饼状图展示。这是为了确保可视化中展示的商品能代表整体数据的分布。
• 实现：通过 sort_values() 对商品的销售数量进行降序排序，并使用 head() 方法选择前20和前10个商品。

product_sales_sorted = product_sales.sort_values(ascending=False)
top_20_products = product_sales_sorted.head(20)
top_10_products = product_sales_sorted.head(10)

4. 可视化设计

# 代码分析 略....

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三、可视化分析

1. 数据加载和预处理

本次数据分析使用的是“x药企销售数据.xlsx”文件，主要关注的是商品销售数量和金额。首先，数据通过 pandas 库导入，并设置了 Matplotlib 的字体和负号显示，以支持中文标签。

2. 商品销售数量的分析

• 分析步骤：通过按“商品名称”分组并对“销售数量”进行汇总，得到了每个商品的总销售数量。
• 结果：对销售数量进行了排序，选取前20个商品展示其销量的差异，前10个商品展示销量占比。

图表展示：

• 柱状图：展示了销量最高的前20种商品的销售数量，便于直观比较各商品的销售差异。
• 饼状图：展示了销量前10的商品所占比例，有助于了解销量集中度。可以观察到销量主要集中在几个关键商品上，而其他商品销售较为零散。
  

3. 每日销售总金额的分析

• 分析步骤：将数据按“购药时间”分组，统计了每日的销售金额总和，以便观察销售金额的日变化。

图表展示：

• 折线图：显示每日销售金额的趋势，有助于观察销售波动情况。图中峰值和低谷的出现，可以帮助识别销售的活跃时间点，例如促销活动日或特殊节假日。
  

4. 应收金额 vs. 实收金额的关系

• 分析步骤：通过散点图比较应收金额和实收金额，观察是否存在较大偏差或异常值。

图表展示：

• 散点图：展示了应收金额与实收金额之间的关系，若散点图中大部分点集中在一条直线附近，说明应收金额与实收金额基本一致；若有较多偏离的点，则可能存在漏收或折扣。
  

5. 商品销售数量与实收金额的组合分析

• 分析步骤：分别计算各商品的总销售数量和总实收金额，并通过组合图进行对比。

图表展示：

• 组合图（柱状图+折线图）：柱状图展示各商品的总销售数量，折线图则展示了各商品对应的实收金额。通过这种组合展示，可以直观地观察某些商品的销量是否与其销售金额成正比。例如，如果某些商品的销量高但金额低，可能意味着这些商品的定价较低；反之，则可能是高价低销的商品。
  
  

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