Python 数据分析案例库

这个仓库聚焦“能讲清业务”的 Python 数据分析项目。不是只演示语法，而是把原始数据、分析过程、图表结果和最终结论串成完整案例。

当前包含的案例

1. 销售经营分析报告
2. 用户反馈分析报告

这个仓库适合谁

• 正在学 pandas，但还不会完整做项目的人
• 想用 GitHub 展示数据分析能力的人
• 需要课程项目、训练营案例和作业模板的讲师
• 想把“数据分析代码”升级成“业务报告能力”的学习者

你会学到什么

• 如何从交易数据中提炼收入、渠道和区域指标
• 如何把文本反馈数据做标签归类和评分分析
• 如何把分析结果输出为 Markdown 报告和图表
• 如何组织一个更像真实业务项目的分析仓库

效果预览

运行销售分析：

python analysis/sales_report.py

会生成：

• reports/sales_report.md
• reports/monthly_revenue.png

运行反馈分析：

python analysis/customer_feedback_report.py

会生成：

• reports/customer_feedback_report.md
• reports/feedback_theme_distribution.png

生成的报告会包含这类结果：

## Revenue By Region
- North: ...
- East: ...

## Critical Feedback Samples
- [app] 支付环节报错了一次，影响比较大。

仓库结构

• data/sales_transactions.csv：销售交易数据
• data/customer_feedback.csv：用户反馈数据
• analysis/sales_report.py：销售分析报告生成器
• analysis/customer_feedback_report.py：反馈分析报告生成器
• reports/：分析产出目录

快速开始

pip install -r requirements.txt
python analysis/sales_report.py
python analysis/customer_feedback_report.py

推荐使用方式

• 如果你是初学者：先看销售分析，熟悉指标统计和图表输出
• 如果你是讲师：把经营分析和反馈分析拆成两类不同业务课题
• 如果你是求职者：把报告截图和结论整理进简历项目说明

为什么这个仓库值得 Star

• 两类数据场景更贴近真实业务，而不是单一的演示数据
• 同时兼顾表格指标分析和文本反馈分析
• 适合拿来做简历项目、课程案例和作业模板
• 很能体现“我不只是会 pandas，我还能讲业务结论”的能力

常见扩展方向

• 增加 Notebook 版本和脚本版本双轨输出
• 增加更多行业数据，如电商、招聘、运营分析
• 增加更漂亮的图表主题和自动导出摘要

仓库维护

• 开源协议：MIT
• 更新记录见 CHANGELOG.md
• 贡献方式见 CONTRIBUTING.md