2017年中国法定节假日销售分析：数据可视化与营销策略

本文将使用Python对'processed_order_train1.csv'数据进行分析，筛选出2017年的法定节假日订单，并通过可视化展示不同节假日的销售订单数量，揭示节假日对销售的影响，并为企业提供营销策略建议。

1. 数据准备

首先，我们需要导入所需的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('processed_order_train1.csv', parse_dates=['order_date'])

2. 筛选节假日订单

接着，我们需要筛选出2017年的法定节假日，并将对应节假日的日期用节假日名称代替。

holidays = pd.DataFrame({
    'holiday': ['New Year', 'Spring Festival', 'Tomb-Sweeping Day', 'Labour Day', 'Dragon Boat Festival', 'Mid-Autumn Festival', 'National Day'],
    'date': pd.to_datetime(['2017-01-01', '2017-01-28', '2017-04-04', '2017-05-01', '2017-05-30', '2017-10-04', '2017-10-01'])
})

data['holiday'] = np.where(data['order_date'].dt.date.isin(holidays['date'].dt.date), holidays['holiday'], 'normal day')

3. 可视化分析

接下来，我们需要将节假日对应的订单数量加起来，并用折线图展示节假日与对应的总订单数量的影响。

holiday_orders = data.groupby('holiday')['ord_qty'].sum()

plt.plot(holiday_orders.index, holiday_orders.values)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

4. 结果分析

从折线图中可以看出，春节和国庆节是销售订单数量最高的两个节假日，其次是中秋节。其他节假日的销售订单数量相对较低，但也有一定的增长。在节假日期间，人们通常有更多的时间和精力去购买和消费，因此销售订单数量会有所增加。对于企业来说，合理的节假日营销策略可以带来更多的收益。

5. 营销策略建议

根据分析结果，企业可以针对不同的节假日制定不同的营销策略：

春节和国庆节：作为销售高峰期，企业可以加大广告投入，推出优惠活动，吸引更多消费者。
中秋节：可以利用节日主题，推出特色产品和礼品，提升产品吸引力。
其他节假日：可以针对特定人群，推出差异化产品和服务，满足不同消费需求。

总而言之，通过对节假日销售数据的分析，企业可以更好地理解消费者的购买行为，制定有效的营销策略，提升销售业绩。