【python】python五月国内社会消费品零售总额数据分析（代码+数据+报告）【独一无二】

news2024/11/18 1:47:12

👉博__主👈：米码收割机
👉技__能👈：C++/Python语言
👉公众号👈：测试开发自动化
👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主
👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。

python五月国内社会消费品零售总额数据分析（代码+数据+报告）

目录

python五月国内社会消费品零售总额数据分析（代码+数据+报告）
摘要
一、引言
二、消费品零售额占比分析
三、城镇和乡村消费品零售额分析
四、消费品类别分析
五、总结
👇👇👇关注公众号，回复 “五月国内社会消费品零售总额数据分析” 获取源码👇👇👇

摘要

本报告基于提供的数据和代码，对5月份社会消费品零售总额进行了数据挖掘和分析，旨在深入了解消费市场的现状和趋势。报告主要分为三个部分：消费品零售额占比分析、城镇和乡村消费品零售额分析以及消费品类别分析。

在消费品零售额占比分析中，通过饼状图展示了社会消费品零售总额和除汽车以外的消费品零售额之间的比例关系。结果显示，除汽车以外的消费品零售额占比较大，约占总额的89.5%。这表明消费市场的主要关注点是非汽车消费品。

城镇和乡村消费品零售额分析揭示了两者之间的差异。据数据显示，城镇消费品零售额远高于乡村，城镇消费品零售额达到32906亿元，而乡村消费品零售额为4897亿元。这反映了城镇地区消费市场的活跃程度和经济发展水平相对较高。

消费品类别分析通过饼状图和折线图展示了不同消费品类别的销售额情况。饼状图显示了不同类别在商品零售额中的占比，其中服装、鞋帽、针纺织品类和家用电器和音像器材类的销售额占比较大。折线图展示了各类别销售额的趋势，汽车类的销售额呈现明显的增长趋势。

一、引言

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，消费市场的规模和重要性不断扩大。对消费市场的深入了解和准确把握对于政府部门、企业决策者和市场参与者制定有效的战略和政策至关重要。为此，本报告基于提供的数据和代码，对2023年5月份社会消费品零售总额进行了数据挖掘和分析，以揭示消费市场的现状和趋势。

本报告的分析主要围绕三个方面展开。首先，我们通过消费品零售额占比分析，深入了解了社会消费品零售总额及除汽车以外的消费品零售额之间的关系。此分析利用饼状图展示了各类别占总额的比例，揭示了非汽车消费品在整体消费市场中的占比情况。其次，我们进行了城镇和乡村消费品零售额分析，以揭示城镇和乡村消费市场的差异。通过柱状图的形式展示了两者的销售额对比，为我们了解不同地区的消费市场活跃程度提供了重要线索。最后，我们对消费品类别进行了分析，通过饼状图和折线图展示了不同消费品类别的销售额情况。这些分析结果可以帮助我们了解各类别在商品零售额中的占比和销售额的趋势，从而洞察消费市场的结构和变化。

二、消费品零售额占比分析

消费品零售额占比分析是了解社会消费市场中各类别消费品的重要性和占比情况的关键分析方法。在本报告中，我们利用提供的数据，进行了消费品零售额占比分析，以揭示社会消费品零售总额和除汽车以外的消费品零售额之间的比例关系。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("2023年5月份社会消费品零售总额.xlsx", engine='openpyxl')


# 1. 消费品零售额占比分析
total_retail = df.loc[df["指　标"] == "社会消费品零售总额", "5月绝对量（亿元）"].values[0]
other_retail = df.loc[df["指　标"] == "除汽车以外的消费品零售额", "5月绝对量（亿元）"].values[0]

根据提供的数据，我们得知社会消费品零售总额为37803亿元，除汽车以外的消费品零售额为33875亿元。为了更直观地了解两者之间的占比关系，我们使用饼状图进行可视化呈现。
在这里插入图片描述
部分代码：

labels = ["社会消费品零售总额", "除汽车以外的消费品零售额"]
sizes = [total_retail, other_retail]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title("消费品零售额占比")
plt.show()

从饼状图中可以清晰地看出社会消费品零售总额和除汽车以外的消费品零售额之间的比例关系。根据图中数据，除汽车以外的消费品零售额占总额的89.5%，而汽车消费品零售额占比较小，约占总额的10.5%。

这一分析结果表明，除汽车以外的消费品在社会消费市场中占据了绝大部分的比重。这可能反映出汽车作为一项大额消费品，在整体消费市场中所占比例相对较小。同时，这也暗示着社会消费者更加关注其他消费品类别，如日常生活用品、服装、家电等。

三、城镇和乡村消费品零售额分析

城镇和乡村消费品零售额分析是了解不同地区消费市场特征和差异的重要分析方法。根据提供的数据，我们得知城镇消费品零售额为32906亿元，乡村消费品零售额为4897亿元。为了更好地了解城镇和乡村消费品零售额的差异，我们使用柱状图进行可视化呈现。
在这里插入图片描述
部分代码：

x = ["城镇", "乡村"]
y = [urban_retail, rural_retail]
plt.bar(x, y)
plt.title("城镇和乡村消费品零售额")
plt.xlabel("地区")
plt.ylabel("销售额（亿元）")
plt.show()

通过柱状图可以直观地比较城镇和乡村消费品零售额的大小差异。根据图中数据，城镇消费品零售额明显高于乡村，城镇消费品零售额为32906亿元，而乡村消费品零售额为4897亿元。

四、消费品类别分析

消费品类别分析是了解不同消费品类别在整体商品零售额中的占比和销售额变化趋势的重要分析方法。根据提供的数据，我们可以对不同消费品类别的销售额进行详细分析，并通过绘制饼状图和折线图展示结果。

首先，我们通过饼状图展示了不同消费品类别在商品零售额中的占比情况。
在这里插入图片描述
部分代码：

# 绘制饼状图
plt.pie(retail_values, labels=categories[:len(retail_values)], autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title("不同消费品类别在商品零售额中的占比")
plt.show()

从饼状图中可以清晰地看出各个消费品类别在商品零售额中的占比情况。根据图中数据，服装、鞋帽、针纺织品类和家用电器和音像器材类的销售额占比较大，分别为6.4%和5.2%。这表明这些消费品类别在整体商品零售市场中具有重要地位，受到消费者的广泛关注和购买。

其次，我们通过折线图展示了不同消费品类别的销售额变化趋势。
在这里插入图片描述

plt.plot(categories[:len(retail_values)], retail_values, marker='o')
plt.title("不同消费品类别的销售额")
plt.xlabel("消费品类别")
plt.ylabel("销售额（亿元）")
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()