2024-6-3：
员工绩效分析报告
数据集说明：
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在 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1到5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
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。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
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。
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。
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
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。
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
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
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。
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
关键发现
基于上述分析结果，总结出关键发现。
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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