数据分析技术题目

2024-6-3:


员工绩效分析报告


数据集:employee_performance.7z

数据集说明:

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employee_performance.csv 数据集中,每个字段的含义如下:
EmployeeID: 员工唯一标识符。这是一个唯一的数字,用于标识每个员工。
Department: 员工所在的部门。可能的值包括 'Sales'(销售部)、'IT'(信息技术部)、'HR'(人力资源部)、'Marketing'(市场部)和 'Finance'(财务部)。
Position: 员工的职位。可能的值包括 'Manager'(经理)、'Developer'(开发人员)、'Assistant'(助理)、'Executive'(执行官)和 'Analyst'(分析师)。
WorkingHours: 员工的工作时间(小时)。这是员工在最近一年中工作的总小时数。
PerformanceScore: 员工的绩效评分。这是一个范围从15的评分,1为最低,5为最高,反映员工的绩效表现。
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题目要求:

数据预处理

  1. 加载数据首先,我们需要加载employee_performance.csv文件并查看其基本结构和内容。

  2. 检查缺失值和异常值

    • 使用描述性统计和信息查看数据概况。

    • 检查是否存在缺失值并进行适当处理(填补、删除或保留)。

    • 检查是否存在异常值(如极端工作时间或绩效评分)并进行处理。

描述性统计分析

  1. 部门分析

    • 计算每个部门的平均绩效评分。

    • 计算每个部门的总工作时间。

    • 统计每个部门的员工数量。

  2. 职位分析

    • 计算每个职位的平均绩效评分。

    • 计算每个职位的总工作时间。

  3. 绩效评分最高的前10个员工

    • 找出绩效评分最高的前10个员工,并展示他们的详细信息。

绩效影响因素分析

  1. 工作时间与绩效评分的关系

    • 绘制工作时间与绩效评分的散点图。

    • 计算工作时间与绩效评分的相关系数。

  2. 部门和职位的绩效评分差异

    • 绘制不同部门的绩效评分箱线图。

    • 绘制不同职位的绩效评分箱线图。

员工细分分析

  1. 高绩效员工与低绩效员工的识别

    • 根据绩效评分将员工分类为高绩效员工(评分>=4)和低绩效员工(评分<=2)。

    • 分析高绩效和低绩效员工的特征(如工作时间、部门、职位分布)。

数据可视化

  1. 部门平均绩效评分的柱状图

    • 绘制每个部门的平均绩效评分柱状图。

  2. 职位平均绩效评分的饼图

    • 绘制每个职位的平均绩效评分饼图。

总结与建议

  1. 关键发现

    • 基于上述分析结果,总结出关键发现。

  2. 提升员工绩效的策略建议

    • 提出提升员工绩效的具体策略和建议。


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数据集:sales_data.7z


题目:电子商务网站客户购买行为分析

背景:一家电子商务网站希望通过数据分析了解客户的购买行为,以便优化营销策略、提升用户体验和增加销售额。

你需要分析该网站的销售数据,提出有价值的见解和建议。

数据集:

数据集包含以下字段:

Order ID:订单编号

Product:产品名称

Category:产品类别

Quantity Ordered:订购数量

Price Each:单价

Order Date:订单日期

Purchase Address:购买地址

Customer ID:客户编号


任务:

1.数据预处理:

   检查并处理缺失值和重复值。

   转换数据类型,使之适合分析(如将日期字段转换为日期类型)。

2.基本数据分析:

   计算总销售额(Total Sales)。

   按月、季度、年度统计销售额,并绘制趋势图。

   按产品类别统计销售额,找出最畅销的产品类别。

3客户分析:

    计算每个客户的总购买金额和平均购买金额。

    按购买金额对客户进行分组(如高价值客户、中等价值客户、低价值客户)。

    分析客户的购买频率和复购率。

4.地理分析:

    按地区(如城市)统计销售额,找出主要销售地区。

    可视化不同地区的销售分布(如使用地图热力图)。

5.营销建议:

根据分析结果,提出针对不同客户群体的营销策略(如高价值客户的忠诚度计划)。

提出针对不同产品类别和地区的销售提升方案。

报告要求:

使用Python编写代码进行数据分析(建议使用pandas、numpy、matplotlib、seaborn等库)。

分析过程要有详细的注释和解释。

结果部分要有图表和关键结论。

提交完整的代码文件和一份分析报告,报告中应包含分析过程、结果和营销建议。

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关键词: 数据分析 题目

11 评论

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