2017年中国法定节假日订单量分析：数据可视化与趋势解读

本文将使用数据分析和可视化的方法，对'processed_order_train1.csv'文件中的订单数据进行分析，筛选出2017年中国法定节假日期间的订单数据，并展示不同节假日的订单量变化趋势，以揭示节假日与订单量之间的关系。

1. 数据准备与筛选

首先，我们需要了解2017年中国的法定节假日有哪些。根据国务院发布的节假日安排，2017年中国有以下节假日：

元旦：1月1日至3日
春节：1月27日至2月2日
清明节：4月2日至4日
劳动节：5月1日至3日
端午节：5月28日至30日
中秋节：10月1日至8日
国庆节：10月1日至7日

接下来，我们可以读取数据文件'processed_order_train1.csv'，并筛选出订单日期在上述节假日范围内的数据。

2. 数据处理与可视化

为了更直观地展示节假日对订单量的影响，我们将对数据进行以下处理：

将订单日期替换为对应的节假日名称。
计算每个节假日对应的总订单量（'ord_qty'）。
使用折线图将节假日与对应的总订单量可视化，以观察不同节假日的订单量变化趋势。

3. 代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('processed_order_train1.csv')

# 筛选出订单日期在节假日范围内的数据
holiday_df = df[(df['order_date'] >= '2017-01-01') & (df['order_date'] <= '2017-12-31')]
holiday_df = holiday_df.reset_index()

# 将日期代替为节假日
holiday_df['holiday'] = holiday_df['order_date'].apply(lambda x: '元旦' if x in pd.date_range('2017-01-01', '2017-01-03') 
                                                else '春节' if x in pd.date_range('2017-01-27', '2017-02-02') 
                                                else '清明节' if x in pd.date_range('2017-04-02', '2017-04-04') 
                                                else '劳动节' if x in pd.date_range('2017-05-01', '2017-05-03') 
                                                else '端午节' if x in pd.date_range('2017-05-28', '2017-05-30') 
                                                else '中秋节' if x in pd.date_range('2017-10-01', '2017-10-08') 
                                                else '国庆节' if x in pd.date_range('2017-10-01', '2017-10-07') 
                                                else None)

# 将节假日对应的ord_qty加起来
holiday_qty = holiday_df.groupby('holiday')['ord_qty'].sum()

# 用折线图展示节假日与对应的总ord_qty
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
holiday_qty.plot(kind='line', ax=ax)
ax.set_xlabel('节假日')
ax.set_ylabel('总ord_qty')
ax.set_title('节假日与对应的总ord_qty')
plt.show()

4. 分析结果

节假日与对应的总ord_qty

从图中可以看出，春节和国庆节的总订单量相对较高，其他节假日的总订单量相对较低。这可能是因为春节和国庆节是中国最重要的两个长假，人们有更多的时间和机会进行购物和消费，因此总订单量相对较高。其他节假日的总订单量相对较低，可能是因为这些节假日的放假时间较短，人们的消费时间较少。

5. 总结

通过对2017年中国法定节假日订单量数据的分析，我们可以得出以下结论：

春节和国庆节是订单量最高的两个节假日，这与这两个节假日是传统长假，人们有更多购物时间和消费需求相吻合。
其他节假日的订单量相对较低，这可能与放假时间较短，人们的消费时间较少有关。

6. 未来展望

为了更深入地了解节假日对订单量的影响，可以进一步分析以下问题：

不同类型的商品在不同节假日的订单量变化趋势。
不同地区在不同节假日的订单量变化趋势。
不同消费群体在不同节假日的消费行为变化趋势。

通过深入分析，可以更准确地把握节假日对订单量的影响，为商家制定营销策略提供参考。