Seite 3: Vorbereiten der Daten

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Ein wichtiger Schritt bei der Vorbereitung der Daten ist die Suche nach fehlenden Werten, also Einträgen mit den Werten "NULL" beziehungsweise "NONE" (undefinierte Daten). Im vorliegenden Datensatz sind über 700 Zeilen mit "NONE" markiert, das entspricht circa 3 Prozent des Gesamtbestands. Um das Ergebnis der Analyse dadurch nicht zu verfälschen, müssen die fehlenden Werte entweder befüllt oder gelöscht werden. Der Einfachheit halber löscht der Autor die betreffenden Zeilen im Datensatz:

df.drop(df[df['Item']=='NONE'].index, inplace=True)

print(df.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 20507 entries, 0 to 21292
Data columns (total 7 columns):
Date           20507 non-null object
Time           20507 non-null object
Transaction    20507 non-null int64
Item           20507 non-null object
Jahr           20507 non-null object
Monat          20507 non-null object
Tag            20507 non-null object
dtypes: int64(1), object(6)
memory usage: 1.3+ MB
None

Im nächsten Schritt sollten Datums- und Zeitangaben in numerische Werte umgewandelt werden, um sowohl die Analyse als auch die Visualisierung der Daten zu erleichtern:

# Year
df['Jahr'] = df['Date'].apply(lambda x: x.split("-")[0])

# Month
df['Monat'] = df['Date'].apply(lambda x: x.split("-")[1])

# Day
df['Tag'] = df['Date'].apply(lambda x: x.split("-")[2])

print(df.info())
print(df.head())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 20507 entries, 0 to 21292
Data columns (total 7 columns):
Date           20507 non-null object
Time           20507 non-null object
Transaction    20507 non-null int64
Item           20507 non-null object
Jahr           20507 non-null object
Monat          20507 non-null object
Tag            20507 non-null object
dtypes: int64(1), object(6)
memory usage: 1.3+ MB
None
         Date      Time  Transaction           Item  Jahr Monat Tag
0  2016-10-30  09:58:11            1          Bread  2016    10  30
1  2016-10-30  10:05:34            2   Scandinavian  2016    10  30
2  2016-10-30  10:05:34            2   Scandinavian  2016    10  30
3  2016-10-30  10:07:57            3  Hot chocolate  2016    10  30
4  2016-10-30  10:07:57            3            Jam  2016    10  30

Visualisierung der Daten

Damit ist die Vorbereitung der Daten abgeschlossen. Der Datenbestand enthält nun aufbereitete Transaktionen für den Zeitraum vom 30. Oktober 2016 bis zum 9. April 2017. Von besonderem Interesse für die Analyse ist die Frage, welche Artikel Kunden am meisten kaufen:

# Die ersten 15 meistverkauften Produkte
most_sold = df['Item'].value_counts().head(15)

# print('Meistverkaufte Produkte: \n')
# print(most_sold)

plt.figure(figsize=(15,5))

# Meistverkaufte Produkte als Linie
plt.subplot(1,3,1)
most_sold.plot(kind='line')
plt.title('Meistverkaufte Produkte')

# Meistverkaufte Produkte als Balkendiagramm
plt.subplot(1,3,2)
most_sold.plot(kind='bar')
plt.title('Meistverkaufte Produkte')

# Meistverkaufte Produkte als Kreisdiagramm
plt.subplot(1,3,3)
most_sold.plot(kind='pie')
plt.title('Meistverkaufte Produkte')

Kaffee ist überraschenderweise das meistverkaufte Produkt – erst danach folgt Brot. Auf den weiteren Plätzen finden sich Tee, Kuchen und Gebäck – wie man es für eine typische Bäckerei erwarten sollte.

Wie sich die Verkäufe der einzelnen Produkte im zeitlichen Verlauf darstellen, lässt sich am besten durch die visuelle Darstellung im monatlichen Vergleich erkennen:

df.groupby('Monat')['Transaction'].nunique().plot(kind='bar', title='Monatliche Verkäufe')
plt.show()

Die Monate Oktober und April stechen bei der Umsatzverteilung heraus. Woran könnte das liegen? Litt die Bäckerei in diesen Monaten unter einbrechenden Verkäufen? Um das zu prüfen, hilft ein Blick auf die Anzahl der Transaktionen im monatlichen Verlauf:

print(df.groupby('Monat')['Tag'].nunique())

Monat
01    30
02    28
03    31
04     9
10     2
11    30
12    29
Name: Tag, dtype: int64

Oktober und April entpuppen sich dabei tatsächlich als Ausreißermonate. Wie bereits in der Beschreibung des Datenbestandes vermerkt, wurden für den Datensatz im April nur 9 Tage und im Oktober sogar nur 2 Tage erfasst. Die zwei Monate sollten daher auf Grund mangelnder Relevanz bei der Analyse unberücksichtigt bleiben.