梅州市网站建设_网站建设公司_支付系统_seo优化

为你完整设计一个网购订单消费分析系统，结合大数据与智能管理课程的思想，从场景到代码、从模块到文档，全部覆盖。

1. 实际应用场景 & 痛点引入

场景

你是一名经常网购的用户，电商平台会记录你的每一笔订单（商品类别、价格、时间等）。你想分析：

- 在服饰、食品、家居三大类中，哪一类总消费最高？

- 哪一类最省钱（消费最低）？

- 不同月份各类别的消费趋势如何？

痛点

- 平台只提供简单的月度账单，无法按自定义类别统计。

- 手动分类计算费时费力，容易出错。

- 缺乏可视化，难以直观看出消费结构。

2. 核心逻辑讲解

1. 数据获取

- 从电商平台导出订单数据（CSV/Excel），包含字段：

"order_id",

"category",

"amount",

"date"。

2. 数据清洗

- 过滤出目标类别（服饰、食品、家居）。

- 处理缺失值、异常金额。

3. 数据分析

- 按类别分组，计算总金额。

- 找出消费最低的类别（最省钱）。

4. 数据可视化（可选扩展）

- 柱状图展示各类别消费对比。

5. 输出结果

- 打印最省钱的类别及金额。

- 保存分析结果。

3. 代码实现（模块化 + 注释）

目录结构

shopping_analysis/

├── data/

│ └── orders.csv

├── output/

├── analysis.py

├── utils.py

├── README.md

└── requirements.txt

"requirements.txt"

pandas>=1.5.0

matplotlib>=3.6.0

"utils.py"（工具函数）

import pandas as pd

def load_order_data(file_path):

"""

加载订单 CSV 文件

:param file_path: CSV 文件路径

:return: DataFrame

"""

df = pd.read_csv(file_path)

# 确保金额为数值类型

df['amount'] = pd.to_numeric(df['amount'], errors='coerce')

return df

def filter_categories(df, categories):

"""

过滤指定类别的数据

:param df: DataFrame

:param categories: 类别列表

:return: 过滤后的 DataFrame

"""

return df[df['category'].isin(categories)]

def clean_data(df):

"""

清洗数据：删除缺失值

:param df: DataFrame

:return: 清洗后的 DataFrame

"""

return df.dropna()

"analysis.py"（主分析逻辑）

import pandas as pd

from utils import load_order_data, filter_categories, clean_data

def analyze_shopping(file_path):

# 1. 定义目标类别

target_categories = ['服饰', '食品', '家居']

# 2. 加载数据

df = load_order_data(file_path)

df = clean_data(df)

# 3. 过滤目标类别

df_filtered = filter_categories(df, target_categories)

# 4. 按类别分组统计消费金额

category_sum = df_filtered.groupby('category')['amount'].sum()

# 5. 找出最省钱的类别（金额最小）

cheapest_category = category_sum.idxmin()

cheapest_amount = category_sum.min()

print("各类别消费总额:")

for cat, amt in category_sum.items():

print(f"{cat}: {amt:.2f} 元")

print(f"\n最省钱的消费品类: {cheapest_category} ({cheapest_amount:.2f} 元)")

# 6. 可视化（可选）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.figure(figsize=(8, 6))

category_sum.plot(kind='bar', color=['skyblue', 'lightgreen', 'salmon'])

plt.title('网购订单消费类别对比')

plt.ylabel('消费金额（元）')

plt.xlabel('类别')

plt.xticks(rotation=0)

plt.tight_layout()

plt.savefig('../output/category_bar_chart.png')

plt.show()

if __name__ == "__main__":

analyze_shopping('../data/orders.csv')

4.

"README.md"

# 网购订单消费分析系统

## 功能

- 导入网购订单数据（CSV）

- 分类统计服饰、食品、家居的消费金额

- 输出最省钱的消费品类

- 生成柱状图可视化

## 环境依赖

- Python 3.8+

- pandas

- matplotlib

## 安装

bash

pip install -r requirements.txt

## 使用

1. 将订单数据放入 `data/orders.csv`，格式如下：

order_id,category,amount,date

1,服饰,199.00,2025-10-01

2,食品,45.50,2025-10-02

3,家居,299.00,2025-10-03

...

2. 运行分析脚本：

bash

python analysis.py

3. 查看终端输出的各类别消费金额及最省钱类别，并在 `output/` 目录查看柱状图。

## 作者

全栈开发工程师 & 技术布道者

5. 核心知识点卡片

知识点 说明

Pandas 数据加载

"pd.read_csv()" 读取 CSV，

"to_numeric" 转换金额类型

数据过滤

"isin()" 筛选指定类别

分组聚合

"groupby().sum()" 按类别汇总金额

查找最小值

"idxmin()" 获取最小值对应的索引

Matplotlib 柱状图

"plot(kind='bar')" 绘制柱状图

模块化设计 工具函数与主逻辑分离，提高复用性

6. 总结

本项目展示了如何用 Python 快速构建一个网购订单消费分析工具，结合了：

- 大数据处理思想（数据清洗、分组聚合）

- 智能管理应用（消费结构分析与决策支持）

- 全栈开发实践（模块化、文档化、可视化）

通过这个小项目，你可以：

- 掌握 Pandas 数据处理与分析的核心方法

- 学会用 Matplotlib 进行数据可视化

- 理解如何将原始数据转化为可行动的洞察

- 为后续接入数据库、Web 前端展示打下基础

如果你需要，我可以帮你生成一个示例 CSV 订单数据文件，这样你可以直接运行代码看到效果。

本文由AI辅助创作，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我！