在本文中，将对样本超市数据集进行探索性数据分析（EDA），以识别数据中的弱点并提出相应的改进措施。数据集的链接如下：
数据集中包含了诸如运输方式、市场细分、国家、城市、州、邮政编码、地区、类别、子类别、销售额、数量、折扣和利润等多个特征。其中，利润是因变量，其余为自变量。将分析利润较低的领域，并探索如何克服这些问题。
首先，需要导入numpy和pandas库来处理数据集。
import numpy as np
import pandas as pd
使用pandas导入数据集，并查看数据集的基本信息。
superstore_df = pd.read_csv('路径/SampleSuperstore.csv')
superstore_df.head()
通过上述代码，可以查看数据集的前五行。同样，可以使用tail()方法查看数据集的最后五行。
superstore_df.tail()
还可以通过shape属性查看数据集的行数和列数。
superstore_df.shape
输出结果表明，数据集包含9994行和13列。通过columns属性，可以查看数据集的所有列名。
superstore_df.columns
通过info()方法，可以查看数据集的详细信息，包括数据类型、非空值数量等。
superstore_df.info()
使用isnull()方法检查数据集中是否存在空值。
superstore_df.isnull().sum()
结果显示数据集中没有空值。接下来，可以查看数据集中的唯一类别和州。
print(superstore_df['Category'].unique())
print(superstore_df['State'].unique())
通过nunique()方法，可以查看每个列中唯一值的数量。
no_of_states = superstore_df['State'].nunique()
print("There are %d states in this df." % no_of_states)
输出结果表明，数据集中包含49个州。同样，可以查看子类别的唯一值数量。
no_of_subcategory = superstore_df['Sub-Category'].nunique()
print("Categories are divided into %d subcategories" % no_of_subcategory)
输出结果表明，类别被分为17个子类别。
接下来，将创建一个新的数据集，专注于利润为负的记录，即损失记录。
loss_df = superstore_df[superstore_df['Profit'] < 0]
通过上述代码，创建了一个新的数据集，包含所有利润小于零的特征。
loss_df.shape
输出结果表明，损失数据集包含1871行和13列。
还可以通过describe()方法查看损失数据集的统计描述。
loss_df.describe()
通过计算损失数据集的总损失，可以得出以下结论：
total_loss = np.negative(loss_df['Profit'].sum())
print("Total loss = %.2f" % total_loss)
输出结果表明，总损失为156131.29。
为了更好地理解数据，将使用matplotlib和seaborn库进行可视化分析。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
首先，可以通过柱状图查看不同子类别的销售情况。
plt.bar(loss_df['Sub-Category'], loss_df['Sales'])
通过上述代码，可以观察到Fasteners、Appliances、Furnishings和Accessories等子类别的销售情况非常低。
还可以通过柱状图比较整个超市数据集中不同子类别的销售情况。
plt.bar(superstore_df['Sub-Category'], superstore_df['Sales'])
通过比较，可以发现Fasteners、Labels、Furnishings、Art、Paper、Envelopes等子类别的销售情况较低，需要改进。
还可以通过柱状图查看不同运输方式的销售情况。
plt.bar(superstore_df['Ship Mode'], superstore_df['Sales'])
通过上述代码，可以观察到，如果运输方式是标准快递，销售情况较好；如果运输方式是二等快递或当日快递，销售情况较差。
通过计数图，可以查看不同市场细分的销售情况。
sns.countplot(x=superstore_df.Segment)
通过上述代码，可以观察到Home Office细分的销售情况较少，需要改进。
还可以通过计数图查看不同子类别的销售情况。
sns.countplot(x='Sub-Category', data=superstore_df)
通过上述代码，可以清楚地看到Copiers和Machines子类别需要改进。
通过计数图，还可以查看不同地区的销售情况。
sns.countplot(x='Region', data=superstore_df)
通过上述代码，可以得出结论，与其他地区相比，南部地区需要更多的改进。
通过热力图，可以分析不同特征之间的相关性。
sns.heatmap(superstore_df.corr(), cmap='Reds', annot=True)
通过热力图，可以得出以下结论：
导致损失的主要原因是折扣。如果某些领域因折扣过多而亏损，而某些领域因折扣过少而销售额较低，那么就需要改进。
在节日季节提供更多折扣可能会带来更多销售。
Home Office细分需要更好的改进。
一些城市的销售额较少，缺乏知名度可能是原因之一，因此在这些城市进行广告宣传可能有助于增加销售额。
通过本文，学习了如何进行探索性数据分析。
使用样本超市数据集进行了分析，并发现了其中的损失领域，并提出了一些克服措施。
还进行了可视化分析，并得出了结论。