數據分析小案例，python實現第二彈～～
python
第一彈戳這裏：數據分析小案例（一）：商業街抽獎（python）微信
第二彈戳這裏：數據分析小案例（二）：麪包是否是變輕了（python）機器學習
案件回顧學習
傳統吉祥物仍是萌系美少女url
商業街想設計一個吉祥物作宣傳
spa對商業街店主和顧客發放調查問卷
.net調查問卷的問題中有對吉祥物的偏好調查。也有對商業街的魅力調查，選項包括：活動，促銷，商品齊全和服務態度好。（問題：店主和顧客對這些問題的回答是否有區別？從調查問卷中能夠得到怎樣的運營建議？）設計
數據導入與列聯表3d
將數據存儲爲csv格式，導入python。而且計算顧客和店主對商業街魅力的支持狀況，生成列聯表。code
import pandas as pd
＃導入數據
survey = pd.read_csv('survey.csv', encoding = 'utf-8')
＃計算顧客和店主對商業街魅力的支持狀況
su1 = pd.DataFrame({'顧客':survey[survey.立場=='顧客'].回答6.value_counts()})
su2 = pd.DataFrame({'店主':survey[survey.立場=='店主'].回答6.value_counts()})
＃合併數據框，生成列聯表
survey2 = pd.concat([su1,su2],axis=1)
survey2
爲了使觀察更直觀，下面繪製關於列聯表的堆積柱狀圖。
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
survey2.T.plot(kind='bar', stacked=True, color=['black','gold','red','green'], grid=False)
plt.show()
從圖中可直觀看出，店主們比較重視商品是否齊全，顧客們更關注的是實惠。店主們對活動方面花了很多心思，但顧客們興趣不大，反而更注重店家的服務態度。而且，35名顧客對商業街對服務表示滿意，而店主中選擇服務態度好的人數只有9名，必定程度上說明店主對本身的服務態度缺少自信。
雖然能夠從圖中分析出一些結論，但爲了客觀的說明顧客與店主的意見是否存在顯著誤差，要進行獨立性檢驗。
獨立性檢驗（卡方檢驗）
零假設 店主與顧客的回答是獨立的，即無顯著不一樣
備擇假設 店主與顧客的回答意見受各自立場影響，即意見不一樣
機率不足顯著性水平（5%） 否認零假設，即顧客與店主的意見是否存在顯著誤差
機率等於或超過顯著性水平（5%） 保留零假設，即顧客與店主的意見不受各自立場影響
from scipy.stats import chi2_contingency
chi2_contingency(survey2)
結果爲：
(55.488971138570164, 5.3999746517395078e-12, 3, array([[ 25.36945813, 24.63054187], [ 30.44334975, 29.55665025], [ 22.32512315, 21.67487685], [ 24.86206897, 24.13793103]]))
其中，第一個值表明卡方值，第二個值表明pvalue，即機率，第三個值表明自由度。這裏機率值幾乎等於零，顯然不足5%，所以，店主與顧客對商業街的期待有所不一樣。
接下來分析顧客和店主對吉祥物的選擇上是否有分歧。
su11 = pd.DataFrame({'顧客':survey[survey.立場=='顧客'].回答7.value_counts()})
su22 = pd.DataFrame({'店主':survey[survey.立場=='店主'].回答7.value_counts()})
survey3 = pd.concat([su11.T,su22.T],axis=0)
survey3
明顯，顧客和店主的意見有分歧。沒填答案的顧客太多，且幾乎全部店主都選擇了萌系美少女，選傳統吉祥物的只有3人，數據分析中，存在不足5的頻數，要儘可能避免使用卡方檢驗。顧客回答兩邊基本同樣多，且不少人沒有填答案，證實顧客對這個不感興趣。結合回答6的分析，顧客更期待的是促銷。所以，與其設計吉祥物，不如搞一些打折促銷的活動。
幾個小概念
獨立性檢驗：分析列聯表2個屬性之間是否存在關聯性的方法。首先提出零假設，「兩個屬性相互獨立」，即不具備關聯性。若是機率不足5%，則拋棄零假設，選取備擇假設，即「2個屬性不相互獨立」。若是機率大於等於5%，保留零假設。
後臺回覆「麪包」，可得到本例中數據
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