### Полное руководство: работа с файлами CSV/Excel и исследовательский анализ данных в Python
В этом практическом руководстве мы подробно рассмотрим весь процесс работы с файлами CSV/Excel и проведения исследовательского анализа данных (EDA) в Python. Мы будем использовать реалистичный набор данных о продажах в электронной коммерции, который включает транзакции, информацию о клиентах, данные об инвентаре и многое другое.
#### Оглавление
Введение
Настройка среды
Понимание нашего набора данных
Чтение файлов Excel
Чтение определённых строк или столбцов
Базовое исследование данных
Очистка и подготовка данных
Объединение и связывание данных
Исследовательский анализ данных
Анализ эффективности продаж
Визуализация данных
Базовые визуализации
Заключение
#### Введение
Анализ данных — важный навык в современном мире, ориентированном на данные. В этом руководстве мы узнаем, как:
* Импортировать данные из файлов Excel.
* Очистить и предварительно обработать данные.
* Исследовать и анализировать данные с помощью статистики и визуализации.
* Извлекать содержательные выводы из бизнес-данных.
Мы будем использовать несколько ключевых библиотек Python:
* pandas: для манипулирования и анализа данных.
* numpy: для числовых операций.
* matplotlib и seaborn: для визуализации данных.
#### Настройка среды
Сначала установим необходимые библиотеки: openpyxl и xlrd — это бэкенды, которые pandas использует для чтения файлов Excel.
Импортируем библиотеки в ваш скрипт Python.
#### Понимание нашего набора данных
Наш пример набора данных представляет собой данные о продажах компании, занимающейся электронной коммерцией. Он содержит пять листов:
* Sales_Data: основные транзакционные данные с 1000 заказами.
* Customer_Data: демографическая информация о клиентах.
* Inventory: сведения об инвентаре товаров.
* Monthly_Summary: предварительно агрегированные данные о месячных продажах.
* Data_Issues: пример данных с преднамеренными проблемами качества для практики.
Вы можете скачать набор данных здесь.
#### Чтение файлов Excel
Теперь, когда у нас есть набор данных, начнём с чтения файла Excel. Вы должны увидеть вывод, показывающий доступные листы и их размеры.
#### Чтение определённых строк или столбцов
Иногда может потребоваться прочитать только определённые части большого файла Excel.
#### Базовое исследование данных
Давайте изучим наши данные о продажах, чтобы понять их структуру и содержимое.
Рассмотрим распределение заказов по различным категориям и регионам.
#### Очистка и подготовка данных
Попрактикуемся в очистке данных, используя лист «Data_Issues», который был специально создан с типичными проблемами данных.
Теперь очистим данные.
Также очистим наши основные данные о продажах.
#### Объединение и связывание данных
Теперь объединим данные из разных листов, чтобы получить более глубокие выводы.
Также объединим данные об инвентаре, чтобы проанализировать показатели на уровне товаров.
#### Исследовательский анализ данных
Теперь проведём осмысленный исследовательский анализ данных, чтобы лучше понять наш бизнес.
##### Анализ эффективности продаж
##### Анализ сегмента клиентов
##### Анализ способов оплаты
##### Анализ уровня возвратов
##### Кросс-табличный анализ
##### Корреляционный анализ
#### Визуализация данных
Теперь создадим визуализации, чтобы лучше понять наши данные.
##### Базовые визуализации
##### Продвинутые визуализации с Seaborn
##### Сложные визуализации
#### Заключение
В этом руководстве мы изучили полный рабочий процесс обработки файлов CSV и Excel в Python, от импорта и очистки необработанных данных до проведения содержательного исследовательского анализа данных (EDA). Используя реалистичный набор данных о электронной коммерции, мы научились объединять и связывать наборы данных, решать распространённые проблемы качества данных и извлекать ключевые бизнес-инсайты с помощью статистического анализа и визуализации. Мы также рассмотрели основные библиотеки Python, такие как pandas, NumPy, matplotlib и seaborn. К концу вы должны овладеть практическими навыками EDA, позволяющими преобразовывать необработанные данные в действенные идеи для реальных приложений.