關鍵詞1、關鍵詞2、關鍵詞3的不同數值統計及比例分析

一、選定數據集

在進行不同數值的統計及比例分析之前，我們需要先確定需要分析的數據集。數據集可以來源於不同的部門、項目、或者一段時間內的數據。對於不同的數據集，不同的統計方法也會有所差異。

在本次分析中，我們選取了公司去年的銷售數據作為數據集。這個數據集包括了不同產品的銷售額、銷售量、以及不同地區的銷售額分布。我們將使用這個數據集進行後續的分析。

二、不同數值的統計分析

不同數值的統計分析是指對數據集中不同的數值進行基礎的統計分析，包括平均數、中位數、眾數等。這些統計量可以幫助我們了解數據集中各項指標的大致狀況，以及可能存在的一些異常情況。

例如我們可以對銷售量、銷售額和數量等指標進行平均數、中位數和眾數的計算，以了解這些指標的分布情況。同時我們還可以計算不同地區的銷售額分布情況，對銷售額進行平均數、中位數和眾數的計算，以了解不同地區銷售額的情況。

# 導入數據
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 計算銷售量的平均數、中位數和眾數
mean_sales_volume = df['銷售量'].mean()
median_sales_volume = df['銷售量'].median()
mode_sales_volume = df['銷售量'].mode()[0]

# 計算銷售額的平均數、中位數和眾數
mean_sales_amount = df['銷售額'].mean()
median_sales_amount = df['銷售額'].median()
mode_sales_amount = df['銷售額'].mode()[0]

# 計算不同地區的銷售額平均數、中位數和眾數
sales_amount_by_region = df.groupby('地區')['銷售額'].mean()
sales_amount_by_region_median = df.groupby('地區')['銷售額'].median()
sales_amount_by_region_mode = df.groupby('地區')['銷售額'].apply(lambda x: x.mode()[0])

三、不同數值的比例分析

不同數值的比例分析是指對數據集中不同的數值進行相對比較，以了解它們之間的關係或者比重。

例如我們可以對銷售量和銷售額進行比較，計算它們之間的比例，以了解每個產品在銷售額和銷售量中所佔的比重。同時我們還可以計算銷售額在不同地區的分布比例，以了解不同地區的銷售收入比重。

# 計算銷售量和銷售額之間的比例
df['銷售量比例'] = df['銷售量'] / df['銷售量'].sum()
df['銷售額比例'] = df['銷售額'] / df['銷售額'].sum()

# 計算不同地區的銷售額分布比例
sales_amount_by_region_ratio = df.groupby('地區')['銷售額'].apply(lambda x: x.sum() / df['銷售額'].sum())

四、結論

通過以上的數據統計和比例分析，我們可以清晰地了解公司去年的銷售情況。首先，我們發現不同產品在銷售量和銷售額中所佔比重有所不同，一些產品雖然銷售量優秀，但在銷售額中佔比較小；另一些產品雖然銷售量不如前者，但在銷售額中卻佔比較大。同時我們還發現公司的銷售額中，不同地區的銷售收入差異較大，這些數據可以作為公司在未來制定銷售策略和調整銷售區域時的重要參考依據。