Python 데이터 분석(주피터노트북) - 쇼핑몰(2)_매출

쇼핑몰

• UCI ML Repository (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Retail#)
• 온라인 리테일 사이트의 2010/12 ~ 2011/12 주문 기록 데이터
• 약 500,000 건 데이터

라이브러리 및 세팅

• import seaborn as sns
• seaborn 폰트 사용 - 한글처리보다 먼저 선언해야함
  • sns.set(font_scale=1)
• import pandas as pd
• import matplotlib.pyplot as plt
• 한글처리
  • plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
  • plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
• 경고 메세지
  • import warnings
  • warnings.simplefilter("ignore")
• seaborn 스타일의 그래프를 사용
  • plt.style.use('seaborn')

 

데이터 로드

 

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1) 날짜 InvoiceDate 데이터 타입 변환

 

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1) 해당 기간의 매출

• 전체 매출
• 국가별 매출
  • bar차트
• 월별 매출
• 요일별 매출
• 시간별 매출

 

※ 매출 데이터 insight

• 전체 매출액의 82% UK 에서 발생
• 2011년도의 가장 주문이 많이 발생한 달 11월(12월 전체 데이터가 반영되지 않았음)
• 일주일 중 목요일까지는 증가세를 보이다가, 이후로 하락
• 7시를 시작으로 주문이 시작되어 12시까지 증가세, 15시부터 하락세

 

2) 제품

• Top 10 판매 제품(Quantity)
• Top 10 매출 제품(CheckoutPrice)