本文結構如下：

Part 1. 數據獲取

數據集簡介

數據集在kaggle官網公開數據庫中下載下來的，是Supply Chain Shipment Pricing Data（Dataset about Supply Chain），數據包括了商品名稱、訂單國家、運輸方式、到貨日期、數量、單價、重量、保險等類目。總共33列類目共10324條記錄。

數據來源

數據項目

Part 2. 提出問題

1、針對訂單記錄，無法了解每個國家的訂單情況，統計各個國家的訂單量

2、統計top10國家的訂單總金額

3、對數據進行基礎描述統計，了解大概情況。

4、統計各類運輸方式的訂單量

Part 3. 清洗數據

接下來進入正式的數據清洗步驟，數據清洗是一個反復的過程；若增加了新的函數，還要檢查下是否產生了錯誤值，并針對性地解決。

3.1導入數據

數據行列數

因數據列名太多，系統會省略部分顯示，因此用option函數顯示出所有列名

選取分析（上篇）所需要的數據列

修改列名稱為中文名，方便閱讀

查詢各列數據的空值情況，經查詢導入的原始數據無空值記錄

查看數據類型，發現ID為整形，需改為字符串類型，實際交付日期和交貨記錄日期為字符串類型，需改為日期類型

修改后，方可對日期進行統計。

#轉換類型后，一些無法轉換為日期類型的數據會產生空值，這次將刪除空值的行，刪除后數據為9964行

對數據按貨日期排降序，生成一份新數據。

Part4. 數據分析及可視化

4.1數據的描述性統計分析

圖中單價最小值為0，需要調整數據，保留最小單價大于0的數據

從圖中可看出，訂單數量平均值為18612，均價0.59美元。價格房差是2.29。四分位是0.46.單價最大是41.68，最小值0.01。

4.2top10國家的訂單量分析

圖中可看出，訂單量最大的是南非，總共有1364條記錄，其次是尼日利亞1158，公司的客戶大部分都是以非洲國家客戶。

4.3統計訂單總金額

第一步： 在原數據新增新增一列類目，‘訂單金額’

訂單金額=訂單數量*單價

第二步，求‘訂單金額’的總合

4.4分類統計top10各個國家的訂單總額

由圖可看出，尼日利亞的訂單金額最大，同時訂單量排名第二，說明尼日利亞的客戶是我們最需要維護的客戶。