请选择一个专业领域案例，通过Python数据分析解决实际问题，必须按照以下要求用Python实现。 （一）案例选择来源及其依据 （二）分析过程及操作思路 （三）数据收集过程及数据展示 （四）Python实现代码 （五）分析结果及结论

案例选择来源及其依据

选择的案例是朝阳医院2018年销售数据分析，来源于1。此案例的依据是，通过分析医院的销售数据，可以了解医院的销售情况，为医院的经营决策提供数据支持。此外，该案例提供了数据清洗、数据可视化等数据分析的基本过程，有助于实践Python数据分析的基础知识和技能。

分析过程及操作思路

分析过程遵循以下步骤：

1. 数据获取：使用pandas库读取Excel数据到内存中1。
2. 数据清洗：选择子集，去除无用数据，处理缺失值和异常值1。
3. 数据探索：对数据进行初步的统计分析，了解数据的分布和特点。
4. 数据可视化：使用matplotlib或seaborn等库进行数据可视化，直观展示分析结果。
5. 消费趋势分析：分析销售数据的时间序列，识别销售趋势和模式1。

数据收集过程及数据展示

数据收集过程包括从朝阳医院2018年销售数据.xlsx文件中获取数据1。数据展示将通过可视化手段，如柱状图、折线图等，展示药品销售量、销售额等关键指标的变化趋势。

Python实现代码

以下是使用Python进行数据分析的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据获取
data = pd.read_excel('朝阳医院2018年销售数据.xlsx')

# 数据清洗
# 假设我们选择子集，只保留药品名称和销售额
data_cleaned = data[['药品名称', '销售额']]

# 数据探索
# 计算总销售额
total_sales = data_cleaned['销售额'].sum()

# 数据可视化
# 绘制销售额的直方图
data_cleaned['销售额'].hist()
plt.title('药品销售额分布')
plt.xlabel('销售额')
plt.ylabel('频次')
plt.show()

# 消费趋势分析
# 假设数据中包含日期信息，绘制时间序列图
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
data.set_index('日期', inplace=True)
data.resample('M')['销售额'].plot()
plt.title('月销售额趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()

分析结果及结论

通过上述代码实现的数据分析，我们可以得到以下结果和结论：

• 数据清洗后，我们得到了一个更干净、更易于分析的数据集。
• 数据探索阶段，我们可以了解到总销售额以及不同药品的销售情况。
• 数据可视化帮助我们直观地看到销售额的分布和时间序列的趋势。
• 消费趋势分析可以揭示销售的周期性变化，为未来的销售预测和库存管理提供依据。

最终，这些分析结果可以帮助朝阳医院更好地理解其销售情况，优化库存，调整营销策略，提高经济效益。1