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数据分析师的Python入门（8）——真实业务场景实战

一、销售数据清洗工具

def clean_sales_data(raw_data):"""数据清洗流水线"""return [{"date": item["date"],"amount": float(item["amount"]),"region": item["region"].strip() or "未知"}for item in raw_dataif float(item["amount"]) > 0  # 过滤负值]# 测试数据
raw = [{"date": "2023-08-01", "amount": "1500", "region": " 华东 "},{"date": "2023-08-02", "amount": "-999", "region": ""}
]
print(clean_sales_data(raw))  # 仅保留第一条有效记录

二、多维度数据统计

def calculate_kpis(data):"""计算关键业务指标"""return {"total_sales": sum(item["amount"] for item in data),"avg_daily": sum(item["amount"] for item in data) / len(data),"top_region": max(set([item["region"] for item in data]), key=lambda x: sum(i["amount"] for i in data if i["region"]==x))}# 使用示例
sales_data = [{"region": "华东", "amount": 1500},{"region": "华南", "amount": 2000},{"region": "华东", "amount": 1800}
]
print(calculate_kpis(sales_data))  
# {'total_sales': 5300, 'avg_daily': 1766.67, 'top_region': '华东'}

三、自动化报告生成

from datetime import datetimedef generate_report(analysis_data):"""生成Markdown格式报告"""return f"""
# 销售数据分析报告
## 统计时间：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")}### 核心指标
- 总销售额：￥{analysis_data['total_sales']:,.2f}
- 日均销售额：￥{analysis_data['avg_daily']:,.2f}
- 最佳销售区域：{analysis_data['top_region']}
"""# 生成并保存报告
report = generate_report(calculate_kpis(sales_data))
with open("report.md", "w") as f:f.write(report)