数据分析小案例，python实现第二弹～～
python
第一弹戳这里：数据分析小案例（一）：商业街抽奖（python）微信
第二弹戳这里：数据分析小案例（二）：面包是否是变轻了（python）机器学习
案件回顾学习
传统吉祥物仍是萌系美少女url
商业街想设计一个吉祥物作宣传
spa对商业街店主和顾客发放调查问卷
.net调查问卷的问题中有对吉祥物的偏好调查。也有对商业街的魅力调查，选项包括：活动，促销，商品齐全和服务态度好。（问题：店主和顾客对这些问题的回答是否有区别？从调查问卷中能够得到怎样的运营建议？）设计
数据导入与列联表3d
将数据存储为csv格式，导入python。而且计算顾客和店主对商业街魅力的支持状况，生成列联表。code
import pandas as pd
＃导入数据
survey = pd.read_csv('survey.csv', encoding = 'utf-8')
＃计算顾客和店主对商业街魅力的支持状况
su1 = pd.DataFrame({'顾客':survey[survey.立场=='顾客'].回答6.value_counts()})
su2 = pd.DataFrame({'店主':survey[survey.立场=='店主'].回答6.value_counts()})
＃合并数据框，生成列联表
survey2 = pd.concat([su1,su2],axis=1)
survey2
为了使观察更直观，下面绘制关于列联表的堆积柱状图。
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()
从图中可直观看出，店主们比较重视商品是否齐全，顾客们更关注的是实惠。店主们对活动方面花了很多心思，但顾客们兴趣不大，反而更注重店家的服务态度。而且，35名顾客对商业街对服务表示满意，而店主中选择服务态度好的人数只有9名，必定程度上说明店主对本身的服务态度缺少自信。
虽然能够从图中分析出一些结论，但为了客观的说明顾客与店主的意见是否存在显著误差，要进行独立性检验。
独立性检验（卡方检验）
零假设 店主与顾客的回答是独立的，即无显著不一样
备择假设 店主与顾客的回答意见受各自立场影响，即意见不一样
几率不足显著性水平（5%） 否认零假设，即顾客与店主的意见是否存在显著误差
几率等于或超过显著性水平（5%） 保留零假设，即顾客与店主的意见不受各自立场影响
from scipy.stats import chi2_contingency
chi2_contingency(survey2)
结果为：
(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，第一个值表明卡方值，第二个值表明pvalue，即几率，第三个值表明自由度。这里几率值几乎等于零，显然不足5%，所以，店主与顾客对商业街的期待有所不一样。
接下来分析顾客和店主对吉祥物的选择上是否有分歧。
su11 = pd.DataFrame({'顾客':survey[survey.立场=='顾客'].回答7.value_counts()})
su22 = pd.DataFrame({'店主':survey[survey.立场=='店主'].回答7.value_counts()})
survey3 = pd.concat([su11.T,su22.T],axis=0)
survey3
明显，顾客和店主的意见有分歧。没填答案的顾客太多，且几乎全部店主都选择了萌系美少女，选传统吉祥物的只有3人，数据分析中，存在不足5的频数，要尽可能避免使用卡方检验。顾客回答两边基本同样多，且不少人没有填答案，证实顾客对这个不感兴趣。结合回答6的分析，顾客更期待的是促销。所以，与其设计吉祥物，不如搞一些打折促销的活动。
几个小概念
独立性检验：分析列联表2个属性之间是否存在关联性的方法。首先提出零假设，“两个属性相互独立”，即不具备关联性。若是几率不足5%，则抛弃零假设，选取备择假设，即“2个属性不相互独立”。若是几率大于等于5%，保留零假设。
后台回复“面包”，可得到本例中数据
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