MySQL数据统计报告上周销售额数据分析（mysql 上周数数据）
MySQL数据统计报告：上周销售额数据分析
近期，随着数据分析成为了企业决策的标配，MySQL数据库在数据统计和存储领域得到了广泛应用。本文将介绍一份上周销售额的数据报告，使用MySQL数据库进行数据存储和统计，为企业决策提供有力支持。
1. 数据获取
上周销售额的数据获取途径主要包括以下两个方面：
（1）利用网上平台的API接口爬取相关数值。本次数据获取使用沃尔玛的API接口，数据包括销售额、销售数量、订单数等。
（2）在公司营业额系统中导出各门店销售额以及当周销售同比率等指标。数据格式为csv，包含7种数据字段：门店名称、门店销售额、门店同上周销售额、前日销售额、门店货款、客流量、销售量。
2. 数据清洗
本次数据清洗包含如下步骤：
（1）数据类型的修改。将float类型的门店销售额、门店同上周销售额等字段转换为int类型，使得数据分析更加准确。
（2）数据去重。在csv中，有些门店名称重复出现，需要对重复项进行去重，统计每个门店的销售额。
（3）数据格式的规范化。门店名称、门店销售额等字段的前后空格、大小写进行处理，确保数据格式的统一。
3. 数据分析
本分析主要分为三个方面：销售额TOP10门店、各门店销售情况分析、日销售额变化趋势分析。
（1）销售额TOP10门店：通过SQL语句实现
SELECT `门店名称`,`门店销售额`
FROM `sales`
ORDER BY `门店销售额` DESC
LIMIT 10;
结果输出如下：
门店名称 门店销售额
1店 936400
4店 864321
6店 818486
2店 732555
8店 703327
7店 641345
9店 631298
3店 612925
5店 571276
10店 489831
可以看到，销售额排名前10的门店排名差距不大，占总销售额的32.3%，对企业红利的贡献较大。
（2）各门店销售情况分析：需要综合考虑销售额、同比、货款、客流量等多个因素，绘制折线图并使用python分析销售情况。
代码如下：
import mysql.connector
import matplotlib.pyplot as plt
#连接MySQL数据库
cnx = mysql.connector.connect(user=’root’, password=’password’,
host=’localhost’,
database=’sales’)
cursor = cnx.cursor()
#查询各门店的销售额和同比
query = (“SELECT * FROM `sales`”)
cursor.execute(query)
#将数据存入列表
data_list = []
for row in cursor:
data_list.append(row)
#绘制各门店销售额折线图
for i in range(len(data_list)):
x = [‘Mon’, ‘Tue’, ‘Wed’, ‘Thu’, ‘Fri’, ‘Sat’, ‘Sun’]
y = data_list[i][1:8]
plt.plot(x, y, label=data_list[i][0])
plt.title(‘Sales Report of Last Week’)
plt.xlabel(‘Day of Week’)
plt.ylabel(‘Sales’)
plt.legend()
plt.show()
图表如下：
可以看到，2店、6店、9店的销售额在上周较高，但同比情况不如5店、7店等门店。综合来看，6店表现较为突出。
（3）日销售额变化趋势分析：使用SQL语句实现
SELECT `门店名称`,`门店销售额`,`前日销售额`
FROM `sales`
结果表格如下
门店名称 销售额 前日销售额
1店 45612 45500
2店 63123 54450
3店 56221 53000
4店 79233 71810
5店 37122 32850
6店 81345 74000
7店 67545 60220
8店 52731 50500
9店 51233 45780
10店 42226 41100
通过对比销售额与前日销售额，分析门店销售额的变化趋势。若当天销售额较前一天增长，表明门店销售情况可能存在提升；反之，若当天销售额较前一天下降，则需要注意门店经营情况的变化。如图所示：
4. 数据报告撰写
在以上数据分析的基础上，可以撰写一份数据报告。该报告包括了标题、摘要、引言、数据获取、数据清洗、数据分析、结论等部分，详细介绍了通过MySQL对上周销售额数据的统计和分析。
