十七得利也能发，二字出码带个九

在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为企业决策的重要工具，对于许多初学者和甚至一些资深分析师来说，面对复杂的数据和多变的业务需求，如何快速有效地进行数据分析仍然是一个挑战，本文将通过一个具体的案例——“十七得利也能发，二字出码带个九”，来探讨如何利用数据分析技术解决实际问题，并提供详细的解答和解释。

一、背景介绍

假设我们是一家电商平台的数据分析师，最近平台上出现了一个有趣的现象：每当商品价格中包含数字“7”或“9”时，这些商品的销量显著增加，为了进一步了解这一现象背后的原因，我们需要进行深入的数据分析。

二、数据收集与预处理

我们需要从数据库中提取相关数据，这包括所有商品的销售记录、价格信息以及促销活动等，数据收集完成后，接下来是数据清洗和预处理阶段，在这一阶段，我们需要处理缺失值、异常值，并对数据进行格式化，以便后续分析。

import pandas as pd
假设df是包含所有销售记录的DataFrame
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
检查缺失值
print(df.isnull().sum())
填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
格式化日期列
df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'])

三、探索性数据分析（EDA）

在进行任何建模之前，探索性数据分析是必不可少的一步，通过绘制图表和计算统计量，我们可以初步了解数据的分布情况和潜在规律。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
绘制价格分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['price'], bins=50, kde=True)
plt.title('Price Distribution')
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

通过上述代码，我们可以观察到价格的分布情况，并发现某些特定价格区间内的商品确实更受欢迎，我们可以进一步分析这些商品的特点。

四、特征工程

特征工程是将原始数据转化为适合模型输入的过程，在本案例中，我们可以创建一些新的特征来帮助模型更好地理解数据，我们可以创建一个布尔型特征来表示商品价格中是否包含数字“7”或“9”。

创建新特征
df['contains_7_or_9'] = df['price'].astype(str).apply(lambda x: '7' in x or '9' in x)

五、建立模型

选择合适的模型是数据分析的关键步骤之一，在本案例中，我们可以使用逻辑回归模型来预测商品销量是否会受到价格中包含数字“7”或“9”的影响。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
划分训练集和测试集
X = df[['contains_7_or_9']]
y = df['high_sales']  # 假设我们已经标记了高销量的商品
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
预测
y_pred = model.predict(X_test)
评估模型
print(classification_report(y_test, y_pred))
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

六、结果解释与落实

通过上述步骤，我们得到了模型的预测结果，我们需要对这些结果进行解释，并提出具体的业务建议。

1、结果解释：

- 如果模型显示价格中包含数字“7”或“9”确实对销量有显著影响，那么这可能是由于消费者的某种心理偏好导致的，在某些文化中，数字“7”和“9”被认为是吉利的数字。

- 这种效应可能还与促销活动有关，商家可能会在特定节日或活动中故意设置这样的价格，以吸引更多顾客。

2、业务建议：

营销策略调整：根据分析结果，商家可以在定价策略中更多地考虑包含数字“7”和“9”，尤其是在重要的促销季节。

客户细分：进一步分析不同客户群体对这种价格敏感度的差异，以便更精准地进行市场营销。

持续监测：定期回顾销售数据，确保这种策略仍然有效，并根据市场变化进行调整。

七、总结

通过本次数据分析，我们不仅揭示了商品价格中包含数字“7”和“9”对销量的影响，还提出了相应的业务建议，这充分展示了数据分析在帮助企业优化决策方面的重要性，随着更多数据的积累和技术的进步，我们将能够提供更加精准和全面的分析结果。