第76章技能倉新增：數據分析入門
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考如何用pandas進行分析：
1.銷售趨勢分析：日銷量、周銷量的變化趨勢，是否存在周期性（如周末高峰）？
2.品類貢獻分析：哪些飲品是爆款？哪些滯銷？它們的毛利貢獻如何？
3.時段分析：一天中哪些時段是銷售高峰？不同時段的客單價有無差異？
4.外部因素探索：銷量與天氣（溫度、是否下雨）是否有相關性？（這需要外部數據）
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5.盈虧模擬：基於實際銷量和成本數據，動態計算每日/每月的盈虧情況，可視化利潤變化曲線。
他甚至嘗試用一份網上找到的、某連鎖奶茶品牌的簡化銷售數據集（脫敏後）進行模擬練習，用代碼完成了上述部分分析。這個過程讓他深刻體會到，掌握了數據分析工具，就等於擁有了一臺強大的“商業計算顯微鏡”，可以更細致、更高效地洞察生意細節，驗證商業判斷。
第四步：向“看賬”延伸。
在秦老頭的提示下，他嘗試接觸財務數據分析。他下載了一家知名白酒上市公司（貴州茅臺）最近三年的簡化利潤表數據（營收、成本、費用、淨利潤），將其導入pandas。他計算了毛利率、淨利率、費用率的變化趨勢，並用折線圖可視化。雖然他還不能深入理解這些比率背後複雜的業務動因，但已經能夠用工具快速計算出結果，並觀察到其趨勢的穩定性。他想起秦老頭教的“現金流是血液”，又嘗試尋找現金流量表數據，但公開的簡易數據不易獲得。這一步讓他意識到，獲取規範、乾淨的金融數據本身就是一個門檻，也讓他對下一階段要接觸的“爬蟲”有了更具體的期待——或許可以用來抓取公開的財經網站數據？
一百天的學習計劃緊鑼密鼓地進行。過程中有無數次的報錯、調試、查閱文檔、在技術論壇提問。數學基礎（特彆是統計部分）和理解力幫了他大忙，但編程的細節和pandasapi的繁雜也讓他屢屢受挫。他不斷用“ppt百日計劃”的經驗鼓勵自己：刻意練習，反複調試，不追求一步到位。
在第80天左右，他啟動了第一個實戰項目：用數據分析方法，係統化地重新處理“校區飲品市場存量調研”的觀察數據。他將當初手記的店鋪信息、客流量抽樣數據整理成結構化的csv文件，用pandas進行清洗和分析：計算各店鋪的理論日均銷量區間、對比不同品牌/位置店鋪的客流量差異、可視化各價格區間的店鋪數量分布等等。最終，他生成了一份帶有交互圖表（利用plotly嘗試）的html報告，比當初的手寫簡報
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