实验名称：基于Python的数据可视化分析
实验时间：2023年10月15日
实验地点：实验室
一、实验目的
本次实验旨在通过Python编程语言实现数据的采集、处理与可视化分析，进一步掌握数据分析的基本方法和技能。同时，通过实际操作加深对数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）的理解，并能够将理论知识应用于实际问题中。
二、实验原理
数据可视化是现代数据分析的重要组成部分，它通过图形化的方式帮助人们更直观地理解复杂的数据结构和模式。在本次实验中，我们将使用Python中的Pandas库进行数据处理，利用Matplotlib和Seaborn库完成数据的可视化展示。具体步骤包括：
1. 数据加载与清洗；
2. 数据探索性分析；
3. 使用图表形式呈现关键信息；
4. 分析结果总结。
三、实验设备及软件
- 硬件环境：PC电脑（Intel i7处理器，16GB内存）
- 软件环境：Python 3.9、Jupyter Notebook、VS Code
- 库支持：Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn
四、实验过程
1. 数据准备
本次实验使用的数据集来源于某电商平台的历史销售记录，包含商品类别、销售额、利润等字段。首先，我们通过Pandas读取CSV文件并将数据存储为DataFrame对象。
```python
import pandas as pd
加载数据
data = pd.read_csv("sales_data.csv")
查看前几行数据
print(data.head())
```
2. 数据清洗
由于原始数据可能存在缺失值或异常值，我们需要对其进行预处理。例如，删除空值较多的列，填补少量缺失值等。
```python
检查是否有缺失值
print(data.isnull().sum())
填补缺失值（以均值填充）
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
```
3. 数据可视化
接下来，我们利用Matplotlib和Seaborn绘制柱状图和热力图，分析不同商品类别的销售趋势以及相关性。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x="Category", y="Sales", data=data)
plt.title("Sales by Category")
plt.show()
绘制热力图
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.title("Correlation Heatmap")
plt.show()
```
4. 结果分析
从柱状图可以看出，“电子产品”类别的销售额最高，而“家居用品”的销量相对较低。热力图显示了各变量之间的强弱关系，其中“销售额”与“利润”呈正相关。
五、实验结论
通过本次实验，我们成功实现了从数据加载到可视化分析的全过程，掌握了Python在数据分析领域的应用技巧。此外，我们也认识到数据清洗对于最终结果的重要性，良好的数据质量是确保分析准确性的基础。
未来可以尝试引入机器学习算法对数据进行预测建模，进一步提升数据分析的能力。
六、附录
代码完整版
以下为完整的实验代码：
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
数据加载
data = pd.read_csv("sales_data.csv")
数据清洗
print(data.isnull().sum())
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x="Category", y="Sales", data=data)
plt.title("Sales by Category")
plt.show()
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.title("Correlation Heatmap")
plt.show()
```
以上便是本次实验的全部内容，希望各位同学能够在实践中不断积累经验，提升自己的技术能力！
