Python电商数据分析需按“读数据→清洗→探索→可视化→建模”流程实操：先用pandas读取并检查结构与质量，再处理异常值、统一字段、合理填充缺失；接着按业务问题分组切片计算指标，最后用seaborn/plt生成带结论标题的直观图表。
想用Python做数据分析，光看理论不够，得动手跑真实数据。下面用一个电商销售分析的典型场景，带你从读数据、清洗、探索到可视化和简单建模，每一步都可直接运行、有明确输出目标。
一、加载并初探数据：看清“它到底是什么”
真实项目往往拿到的是CSV或Excel，第一件事不是急着画图，而是确认数据结构和质量。
假设你有一个sales_2023.csv，含订单ID、商品名、销售额、下单时间、地区、用户等级等字段：
- 用pandas.read_csv()读入，立刻执行df.head(3)和df.info()——看列名是否乱码、数值型是否被读成object、有无明显缺失
- 运行df['order_date'].dtype，如果显示object，说明时间没解析成功，要加parse_dates=['order_date']参数重读
- 用df.nunique()快速检查“用户ID”或“订单ID”是否真唯一，避免重复记录干扰后续聚合
二、清洗关键脏数据：不处理就跑模型=喂垃圾给算法
真实数据里，负销售额、未来日期、地区写成“华东区/华东 ”（带空格）、用户等级为空但该字段本不该空——这些都会让分析结论翻车。
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- 删掉销售额≤0的异常订单：df = df[df['amount'] > 0]
- 用df['region'] = df['region'].str.strip().str.replace('区', '')统一地区字段（如“华东区”→“华东”）
- 对缺失的用户等级，不盲目填众数；先df.groupby('region')['user_tier'].value_counts()看各地区主流等级，再按地区填充，更符合业务逻辑
三、用分组和时间切片回答业务问题：别堆代码，要答案
老板问：“上个月华东高价值客户买了什么？复购率怎样？”——你的代码应该直接输出一张表+一句话结论。
- 先截取时间：last_month = df[df['order_date'] >= '2023-06-01']（假设当前是7月）
- 锁定华东+高价值：east_high = last_month[(last_month['region']=='华东') & (last_month['user_tier']=='VIP')]
- 查买了什么：east_high['product_name'].value_counts().head(5)
- 算复购率（同一用户下单≥2次）：repeat_rate = (east_high['user_id'].value_counts() >= 2).mean()
四、一张图说清核心发现：少用饼图，多用带排序的横向条形图
汇报时，没人想看你10行print结果。用seaborn两行代码突出重点：
- 想比各地区销售额：用sns.barplot(data=df.groupby('region')['amount'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index(), x='amount', y='region')——自动排序+横向布局，一眼看出高低
- 想看销售额随时间趋势：先用df['order_date'].dt.to_period('M')转为年月，再groupby().sum()，最后plt.plot()，标出618大促当月用红色箭头注释
- 所有图加plt.title("华东VIP客户TOP5热销品（2023-06）", fontsize=12)，标题即结论，不写“销售额分布图”这种废话
真实项目不需要写完美代码，而是在有限时间内，用最稳的几行pandas和seaborn，把业务问题拆解成可计算的步骤，跑出能推动决策的结果。数据在变、库在更新，但“先看再洗、按问题切片、图要说话”的逻辑不会过时。
