如何用分布分析方法、贡献度分析方法、对比分析方法？(语言-python)

绘制各家电产品的销售额柱形图并进行分析
绘制各家电产品的销售额帕累托图并进行分析
绘制各部门2020年9月份的家电产品销售数量折线图并进行分析

分布分析方法 Python 实现：

假设存在一个数据集 data，其中包含若干个数值型变量，可以使用 Pandas 库的 describe() 函数来进行描述性统计分析。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行描述性统计分析
print(data.describe())

输出结果会给出每个数值型变量的基本统计信息，例如平均数、中位数、标准差等。

贡献度分析方法 Python 实现：

假设存在一个数据集 data，其中包含若干个数值型变量，可以使用 Pandas 库的 corr() 函数来计算各个变量之间的相关系数。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算各个变量之间的相关系数
corr_matrix = data.corr()



# 输出相关系数矩阵
print(corr_matrix)

输出结果会给出各个变量之间的相关系数矩阵。可以根据相关系数的大小来判断哪些变量对于目标变量的贡献较大。

对比分析方法 Python 实现：

假设存在两个数据集 dataset1 和 dataset2，它们分别表示在不同时间或地点采集到的数据，可以使用 Pandas 库的 concat() 函数将它们合并成一个新的数据集，并使用图表库 matplotlib 或 seaborn 来进行可视化对比分析。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集1
dataset1 = pd.read_csv('dataset1.csv')

# 读取数据集2
dataset2 = pd.read_csv('dataset2.csv')

# 合并数据集1和数据集2
merged_data = pd.concat([dataset1, dataset2])

# 绘制折线图进行对比分析
merged_data.plot(kind='line')
plt.show()

输出结果会显示数据集1和数据集2的趋势情况，可以根据图表上的趋势来判断它们之间的关系。