零售產業面臨日益激烈的市場競爭，傳統的經驗導向決策模式已無法滿足快速變化的商業環境需求。資料科學與商業智慧技術的成熟，為企業提供了更精確的績效評估與策略最佳化工具。透過系統化的資料分析方法，管理者能夠深入理解營運現況，識別影響績效的關鍵因素，並制定具有實證基礎的改善策略。
商店績效評估需要整合多個維度的指標，包含財務表現、客戶體驗與營運效率。收入增長率反映企業的市場競爭力與業務擴張能力，客戶滿意度評分揭示服務品質與品牌忠誠度，產能指標則衡量資源利用效率與營運成本控制。這些指標並非獨立運作，而是相互影響形成複雜的績效網絡。理解指標間的關聯性與因果關係，是制定有效管理策略的關鍵。
本文將運用 Python 資料分析技術，對多家商店橫跨三年的營運資料進行深度分析。透過探索性資料分析發現資料特徵與分佈模式，運用統計方法檢驗假設並量化關係強度，最後透過視覺化技術呈現分析結果，提供直觀的商業洞察。整個分析流程遵循嚴謹的資料科學方法論，確保結論的可靠性與實務應用價值。
資料架構設計與前置處理流程
資料品質是分析準確性的基石。在進行任何分析之前，必須建立完整的資料處理流程，包含資料載入、格式驗證、缺失值處理、異常值偵測與資料轉換。這個階段看似基礎，卻直接影響後續分析的可信度。不當的資料處理可能導致誤導性的結論，進而影響商業決策的品質。
本研究的資料集涵蓋五十四家商店橫跨三年的營運記錄，每筆記錄包含商店識別碼、年份、收入增長率、客戶滿意度評分與產能指標。這些欄位經過精心設計，能夠全面反映商店的營運狀況。商店識別碼採用連續編號，方便追蹤與比對；年份欄位記錄資料時間點，支援趨勢分析；收入增長率以小數形式呈現，便於數學運算；客戶滿意度採用百分制評分，直觀反映服務品質；產能指標使用整數量化營運效率。
資料載入過程需要特別注意編碼問題與資料型別轉換。Python Pandas 函式庫提供強大的資料處理能力，能夠自動識別資料型別並進行適當轉換。然而，對於特定業務邏輯的資料，仍需手動驗證與調整。例如，收入增長率應該是浮點數而非整數，客戶滿意度評分應該在合理範圍內，產能指標不應出現負值。這些業務規則的驗證，確保資料的邏輯一致性。
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
class StoreDataProcessor:
"""
商店績效資料處理系統
負責資料載入、清理、驗證與轉換
"""
def __init__(self):
"""
初始化資料處理器
設定資料驗證規則與處理參數
"""
# 定義資料欄位與預期型別
self.column_types = {
'商店ID': int,
'年份': int,
'收入增長率': float,
'客戶滿意度': float,
'產能指標': int
}
# 定義資料範圍限制
self.value_ranges = {
'年份': (2020, 2025),
'收入增長率': (-1.0, 2.0), # 允許負增長與超過100%的增長
'客戶滿意度': (0.0, 100.0),
'產能指標': (0, 10)
}
# 儲存處理後的資料
self.df = None
# 記錄資料品質問題
self.quality_issues = []
def load_data(self, data_dict: Dict[str, List]) -> pd.DataFrame:
"""
載入並初步處理資料
參數:
data_dict: 包含各欄位資料的字典
回傳:
處理後的 DataFrame
"""
# 建立 DataFrame
self.df = pd.DataFrame(data_dict)
print(f"成功載入 {len(self.df)} 筆資料")
print(f"資料欄位: {list(self.df.columns)}")
return self.df
def validate_data_types(self) -> bool:
"""
驗證資料型別是否符合預期
回傳:
驗證是否通過
"""
validation_passed = True
for column, expected_type in self.column_types.items():
if column in self.df.columns:
# 檢查資料型別
actual_type = self.df[column].dtype
# 嘗試轉換型別
try:
if expected_type == int:
self.df[column] = self.df[column].astype(int)
elif expected_type == float:
self.df[column] = self.df[column].astype(float)
print(f"✓ {column}: 型別驗證通過 ({expected_type.__name__})")
except Exception as e:
self.quality_issues.append(
f"欄位 {column} 無法轉換為 {expected_type.__name__}: {str(e)}"
)
validation_passed = False
print(f"✗ {column}: 型別驗證失敗")
return validation_passed
def validate_data_ranges(self) -> bool:
"""
驗證資料值是否在合理範圍內
回傳:
驗證是否通過
"""
validation_passed = True
for column, (min_val, max_val) in self.value_ranges.items():
if column in self.df.columns:
# 檢查是否有超出範圍的值
out_of_range = self.df[
(self.df[column] < min_val) | (self.df[column] > max_val)
]
if len(out_of_range) > 0:
self.quality_issues.append(
f"欄位 {column} 有 {len(out_of_range)} 筆資料超出範圍 "
f"[{min_val}, {max_val}]"
)
validation_passed = False
print(f"✗ {column}: 發現 {len(out_of_range)} 筆異常值")
else:
print(f"✓ {column}: 數值範圍驗證通過")
return validation_passed
def check_missing_values(self) -> Dict[str, int]:
"""
檢查缺失值情況
回傳:
各欄位的缺失值數量
"""
missing_counts = self.df.isnull().sum()
print("\n缺失值統計:")
print("-" * 50)
for column, count in missing_counts.items():
if count > 0:
percentage = (count / len(self.df)) * 100
print(f"{column}: {count} 筆 ({percentage:.2f}%)")
self.quality_issues.append(
f"欄位 {column} 有 {count} 筆缺失值"
)
else:
print(f"{column}: 無缺失值")
return missing_counts.to_dict()
def handle_missing_values(self, strategy: str = 'mean') -> pd.DataFrame:
"""
處理缺失值
參數:
strategy: 處理策略 ('mean', 'median', 'mode', 'drop')
回傳:
處理後的 DataFrame
"""
if strategy == 'mean':
# 使用平均值填補數值型欄位
numeric_columns = self.df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
self.df[numeric_columns] = self.df[numeric_columns].fillna(
self.df[numeric_columns].mean()
)
print(f"使用平均值填補缺失值")
elif strategy == 'median':
# 使用中位數填補
numeric_columns = self.df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
self.df[numeric_columns] = self.df[numeric_columns].fillna(
self.df[numeric_columns].median()
)
print(f"使用中位數填補缺失值")
elif strategy == 'mode':
# 使用眾數填補
for column in self.df.columns:
if self.df[column].isnull().any():
mode_value = self.df[column].mode()[0]
self.df[column].fillna(mode_value, inplace=True)
print(f"使用眾數填補缺失值")
elif strategy == 'drop':
# 刪除含有缺失值的列
original_length = len(self.df)
self.df.dropna(inplace=True)
dropped_count = original_length - len(self.df)
print(f"刪除 {dropped_count} 筆含有缺失值的記錄")
return self.df
def detect_outliers(self, method: str = 'iqr') -> Dict[str, List[int]]:
"""
偵測異常值
參數:
method: 偵測方法 ('iqr', 'zscore')
回傳:
各欄位的異常值索引
"""
outliers = {}
numeric_columns = self.df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for column in numeric_columns:
if method == 'iqr':
# 使用四分位距法偵測異常值
Q1 = self.df[column].quantile(0.25)
Q3 = self.df[column].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
# 定義異常值範圍
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 找出異常值
outlier_indices = self.df[
(self.df[column] < lower_bound) |
(self.df[column] > upper_bound)
].index.tolist()
if outlier_indices:
outliers[column] = outlier_indices
print(f"{column}: 發現 {len(outlier_indices)} 個異常值")
elif method == 'zscore':
# 使用 Z-score 法偵測異常值
z_scores = np.abs(
(self.df[column] - self.df[column].mean()) /
self.df[column].std()
)
# Z-score > 3 視為異常值
outlier_indices = self.df[z_scores > 3].index.tolist()
if outlier_indices:
outliers[column] = outlier_indices
print(f"{column}: 發現 {len(outlier_indices)} 個異常值")
return outliers
def get_data_summary(self) -> pd.DataFrame:
"""
生成資料摘要統計
回傳:
包含統計資訊的 DataFrame
"""
summary = self.df.describe()
# 加入額外的統計指標
summary.loc['中位數'] = self.df.median(numeric_only=True)
summary.loc['變異數'] = self.df.var(numeric_only=True)
summary.loc['峰度'] = self.df.kurtosis(numeric_only=True)
summary.loc['偏度'] = self.df.skew(numeric_only=True)
return summary
def generate_quality_report(self) -> str:
"""
生成資料品質報告
回傳:
格式化的報告內容
"""
report = "資料品質檢測報告\n"
report += "=" * 60 + "\n\n"
report += f"資料筆數: {len(self.df)}\n"
report += f"欄位數量: {len(self.df.columns)}\n"
report += f"記憶體使用: {self.df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024:.2f} KB\n\n"
if self.quality_issues:
report += "發現的品質問題:\n"
report += "-" * 60 + "\n"
for i, issue in enumerate(self.quality_issues, 1):
report += f"{i}. {issue}\n"
else:
report += "未發現資料品質問題\n"
return report
# 建立完整的資料集
complete_data = {
'商店ID': [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51,
52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71,
72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85],
'年份': [2021, 2022, 2022, 2022, 2023, 2022, 2023, 2023, 2021, 2022, 2023, 2021, 2022, 2023,
2021, 2022, 2023, 2021, 2022, 2023, 2021, 2022, 2023, 2023, 2023, 2022, 2021, 2022,
2023, 2022, 2023, 2022, 2023, 2023, 2023, 2021, 2021, 2022, 2021, 2022, 2021, 2022,
2023, 2021, 2022, 2023, 2021, 2022, 2023, 2021, 2022, 2023, 2021, 2022],
'收入增長率': [0.10, 0.16, 0.04, 0.04, 0.05, 0.08, 0.05, 0.18, 0.12, 0.09, 0.07, 0.15, 0.11,
0.06, 0.13, 0.10, 0.08, 0.14, 0.12, 0.09, 0.16, 0.13, 0.10, 0.17, 0.16, 0.05,
0.03, 0.13, 0.19, 0.17, 0.01, 0.05, 0.03, 0.19, 0.05, 0.07, 0.08, 0.09, 0.11,
0.14, 0.05, 0.10, 0.12, 0.06, 0.09, 0.11, 0.15, 0.13, 0.08, 0.10, 0.12, 0.09,
0.14, 0.11],
'客戶滿意度': [59.63, 92.90, 81.11, 71.76, 64.48, 96.21, 93.39, 52.56, 78.45, 85.32, 70.89,
88.76, 79.54, 67.23, 82.34, 75.67, 69.45, 91.23, 84.56, 72.34, 87.65, 80.23,
74.56, 92.29, 86.13, 86.19, 74.44, 76.31, 60.44, 62.26, 89.64, 93.93, 80.56,
98.61, 50.67, 97.99, 73.45, 78.90, 82.34, 88.76, 68.45, 79.23, 85.67, 72.34,
81.45, 87.23, 94.56, 83.45, 76.89, 79.34, 84.67, 77.23, 90.45, 82.67],
'產能指標': [7, 5, 1, 5, 2, 8, 2, 7, 6, 4, 3, 8, 5, 2, 7, 4, 3, 8, 6, 4, 7, 5, 3, 8, 6, 2, 8,
4, 7, 1, 1, 6, 3, 8, 5, 1, 3, 4, 8, 6, 5, 7, 4, 2, 5, 6, 8, 7, 4, 5, 6, 4, 8, 7]
}
# 使用範例
if __name__ == "__main__":
# 建立資料處理器
processor = StoreDataProcessor()
# 載入資料
df = processor.load_data(complete_data)
print("\n" + "="*60)
print("資料型別驗證")
print("="*60)
processor.validate_data_types()
print("\n" + "="*60)
print("資料範圍驗證")
print("="*60)
processor.validate_data_ranges()
print("\n" + "="*60)
print("缺失值檢查")
print("="*60)
missing_counts = processor.check_missing_values()
print("\n" + "="*60)
print("異常值偵測")
print("="*60)
outliers = processor.detect_outliers(method='iqr')
print("\n" + "="*60)
print("資料摘要統計")
print("="*60)
summary = processor.get_data_summary()
print(summary)
print("\n" + processor.generate_quality_report())
這個資料處理系統建立了完整的品質控制流程。系統首先驗證資料型別，確保每個欄位都符合預期的資料格式。接著檢查數值範圍，識別邏輯上不合理的數值。缺失值檢查統計每個欄位的完整性，並提供多種填補策略。異常值偵測採用四分位距法與 Z-score 法，從統計角度識別極端值。資料摘要統計計算各種描述性指標，包含平均值、標準差、四分位數、峰度與偏度，全面描繪資料分佈特徵。
@startuml
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100
start
:載入原始資料;
partition "資料驗證" {
:型別驗證\n確認欄位格式;
:範圍驗證\n檢查數值合理性;
:缺失值檢查\n統計完整性;
}
partition "資料清理" {
:缺失值處理\n填補或刪除;
:異常值偵測\nIQR 與 Z-score;
:資料轉換\n標準化與正規化;
}
:生成品質報告;
:輸出乾淨資料集;
stop
@enduml這個流程圖呈現了資料前置處理的完整流程。從載入原始資料開始，系統執行三層驗證：型別驗證確保資料格式正確，範圍驗證檢查數值的邏輯合理性，缺失值檢查評估資料完整性。驗證完成後進入清理階段，系統根據業務需求處理缺失值，使用統計方法偵測異常值，並進行必要的資料轉換。最後生成詳細的品質報告，記錄所有處理步驟與發現的問題，確保資料處理的透明性與可追溯性。
探索性資料分析與統計檢驗
探索性資料分析是深入理解資料特徵的關鍵步驟。透過視覺化與統計方法，分析師能夠發現資料中隱藏的模式、趨勢與關聯性。這個階段不僅是為了驗證資料品質，更重要的是形成初步的商業洞察，指引後續的深度分析方向。
年份分佈分析揭示資料的時間結構。本研究的資料集橫跨二零二一年至二零二三年，不同年份的樣本數量存在差異。二零二一年的記錄數量最多，反映該年度可能是業務擴張期或資料收集系統完善期。二零二三年的記錄較少，可能是資料收集尚未完成或部分商店退出營運。這種時間分佈不均勻性，在進行趨勢分析時需要特別注意，避免樣本偏誤導致錯誤結論。
收入增長率的分佈分析顯示商店營運表現的多樣性。資料顯示收入增長率範圍從百分之一至百分之十九，中位數約為百分之十。這種變異性反映市場競爭的激烈程度與不同商店的經營策略差異。部分商店實現高速增長，可能得益於創新的商業模式或精準的市場定位；而增長緩慢的商店則可能面臨市場飽和或營運效率問題。透過分佈分析，管理者能夠識別表現優異的標竿商店，研究其成功因素並推廣至其他據點。
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
from typing import Dict, List, Tuple
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
class PerformanceAnalyzer:
"""
商店績效分析系統
執行探索性分析、統計檢驗與相關性研究
"""
def __init__(self, df: pd.DataFrame):
"""
初始化分析器
參數:
df: 已清理的商店績效資料
"""
self.df = df.copy()
self.analysis_results = {}
def analyze_temporal_distribution(self) -> Dict:
"""
分析時間分佈特徵
回傳:
時間分佈統計結果
"""
# 計算每年的商店數量
year_counts = self.df['年份'].value_counts().sort_index()
# 計算每年的佔比
year_percentages = (year_counts / len(self.df) * 100).round(2)
temporal_stats = {
'年度分佈': year_counts.to_dict(),
'佔比': year_percentages.to_dict(),
'跨越年份': self.df['年份'].max() - self.df['年份'].min() + 1,
'總商店數': len(self.df['商店ID'].unique())
}
print("時間分佈分析結果:")
print("-" * 60)
for year, count in year_counts.items():
percentage = year_percentages[year]
print(f"{year}年: {count} 家商店 ({percentage}%)")
self.analysis_results['temporal'] = temporal_stats
return temporal_stats
def analyze_growth_rate_distribution(self) -> Dict:
"""
分析收入增長率分佈
回傳:
增長率統計結果
"""
growth_rates = self.df['收入增長率']
# 計算描述統計量
stats_dict = {
'平均值': growth_rates.mean(),
'中位數': growth_rates.median(),
'標準差': growth_rates.std(),
'最小值': growth_rates.min(),
'最大值': growth_rates.max(),
'第一四分位數': growth_rates.quantile(0.25),
'第三四分位數': growth_rates.quantile(0.75),
'變異係數': growth_rates.std() / growth_rates.mean()
}
# 進行常態分佈檢驗（Shapiro-Wilk 檢驗）
statistic, p_value = stats.shapiro(growth_rates)
stats_dict['常態檢驗統計量'] = statistic
stats_dict['常態檢驗p值'] = p_value
stats_dict['是否常態分佈'] = p_value > 0.05
print("\n收入增長率分佈分析:")
print("-" * 60)
for key, value in stats_dict.items():
if isinstance(value, float):
print(f"{key}: {value:.4f}")
else:
print(f"{key}: {value}")
self.analysis_results['growth_rate'] = stats_dict
return stats_dict
def analyze_satisfaction_distribution(self) -> Dict:
"""
分析客戶滿意度分佈
回傳:
滿意度統計結果
"""
satisfaction = self.df['客戶滿意度']
# 計算描述統計量
stats_dict = {
'平均值': satisfaction.mean(),
'中位數': satisfaction.median(),
'標準差': satisfaction.std(),
'最小值': satisfaction.min(),
'最大值': satisfaction.max(),
'第一四分位數': satisfaction.quantile(0.25),
'第三四分位數': satisfaction.quantile(0.75),
'變異係數': satisfaction.std() / satisfaction.mean()
}
# 分類統計（高、中、低滿意度）
stats_dict['高滿意度商店數'] = len(satisfaction[satisfaction >= 85])
stats_dict['中滿意度商店數'] = len(satisfaction[(satisfaction >= 70) & (satisfaction < 85)])
stats_dict['低滿意度商店數'] = len(satisfaction[satisfaction < 70])
print("\n客戶滿意度分佈分析:")
print("-" * 60)
for key, value in stats_dict.items():
if isinstance(value, float):
print(f"{key}: {value:.2f}")
else:
print(f"{key}: {value}")
self.analysis_results['satisfaction'] = stats_dict
return stats_dict
def correlation_analysis(self) -> pd.DataFrame:
"""
計算各指標間的相關係數
回傳:
相關係數矩陣
"""
# 選擇數值型欄位
numeric_columns = ['收入增長率', '客戶滿意度', '產能指標']
# 計算 Pearson 相關係數
pearson_corr = self.df[numeric_columns].corr(method='pearson')
# 計算 Spearman 相關係數（適用於非線性關係）
spearman_corr = self.df[numeric_columns].corr(method='spearman')
print("\nPearson 相關係數矩陣:")
print("-" * 60)
print(pearson_corr.round(4))
print("\nSpearman 相關係數矩陣:")
print("-" * 60)
print(spearman_corr.round(4))
self.analysis_results['correlation'] = {
'pearson': pearson_corr.to_dict(),
'spearman': spearman_corr.to_dict()
}
return pearson_corr
def test_growth_satisfaction_relationship(self) -> Dict:
"""
檢驗收入增長率與客戶滿意度的關係
回傳:
統計檢驗結果
"""
growth = self.df['收入增長率']
satisfaction = self.df['客戶滿意度']
# Pearson 相關係數檢驗
pearson_r, pearson_p = stats.pearsonr(growth, satisfaction)
# Spearman 等級相關檢驗
spearman_r, spearman_p = stats.spearmanr(growth, satisfaction)
# 線性迴歸分析
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(growth, satisfaction)
results = {
'Pearson相關係數': pearson_r,
'Pearson顯著性': pearson_p,
'Pearson結論': '顯著相關' if pearson_p < 0.05 else '不顯著',
'Spearman相關係數': spearman_r,
'Spearman顯著性': spearman_p,
'Spearman結論': '顯著相關' if spearman_p < 0.05 else '不顯著',
'迴歸斜率': slope,
'迴歸截距': intercept,
'R平方值': r_value**2,
'標準誤差': std_err
}
print("\n收入增長率與客戶滿意度關係檢驗:")
print("-" * 60)
for key, value in results.items():
if isinstance(value, float):
print(f"{key}: {value:.4f}")
else:
print(f"{key}: {value}")
self.analysis_results['relationship_test'] = results
return results
def compare_year_performance(self) -> Dict:
"""
比較不同年份的績效表現
回傳:
年度比較結果
"""
results = {}
for year in sorted(self.df['年份'].unique()):
year_data = self.df[self.df['年份'] == year]
results[year] = {
'商店數量': len(year_data),
'平均收入增長率': year_data['收入增長率'].mean(),
'平均客戶滿意度': year_data['客戶滿意度'].mean(),
'平均產能指標': year_data['產能指標'].mean()
}
print("\n年度績效比較:")
print("-" * 60)
comparison_df = pd.DataFrame(results).T
print(comparison_df.round(4))
# 執行 ANOVA 檢驗（檢驗不同年份間是否有顯著差異）
years = sorted(self.df['年份'].unique())
growth_by_year = [
self.df[self.df['年份'] == year]['收入增長率'].values
for year in years
]
f_stat, p_value = stats.f_oneway(*growth_by_year)
print(f"\nANOVA 檢驗結果（收入增長率）:")
print(f"F統計量: {f_stat:.4f}")
print(f"p值: {p_value:.4f}")
print(f"結論: {'不同年份間存在顯著差異' if p_value < 0.05 else '不同年份間無顯著差異'}")
self.analysis_results['year_comparison'] = results
return results
def identify_top_performers(self, metric: str = '客戶滿意度', top_n: int = 10) -> pd.DataFrame:
"""
識別績效優異的商店
參數:
metric: 評估指標
top_n: 前 N 名
回傳:
績效最佳的商店資料
"""
top_stores = self.df.nlargest(top_n, metric)
print(f"\n{metric}前{top_n}名商店:")
print("-" * 60)
print(top_stores[['商店ID', '年份', '收入增長率', '客戶滿意度', '產能指標']])
return top_stores
def generate_comprehensive_report(self) -> str:
"""
生成綜合分析報告
回傳:
格式化的報告內容
"""
report = "商店績效綜合分析報告\n"
report += "=" * 60 + "\n\n"
# 基本統計資訊
report += "一、資料概況\n"
report += "-" * 60 + "\n"
report += f"總商店數: {len(self.df)}\n"
report += f"分析期間: {self.df['年份'].min()} - {self.df['年份'].max()}\n\n"
# 收入增長率分析
if 'growth_rate' in self.analysis_results:
growth_stats = self.analysis_results['growth_rate']
report += "二、收入增長率分析\n"
report += "-" * 60 + "\n"
report += f"平均增長率: {growth_stats['平均值']:.2%}\n"
report += f"中位數: {growth_stats['中位數']:.2%}\n"
report += f"標準差: {growth_stats['標準差']:.2%}\n"
report += f"變異係數: {growth_stats['變異係數']:.4f}\n\n"
# 客戶滿意度分析
if 'satisfaction' in self.analysis_results:
sat_stats = self.analysis_results['satisfaction']
report += "三、客戶滿意度分析\n"
report += "-" * 60 + "\n"
report += f"平均滿意度: {sat_stats['平均值']:.2f}\n"
report += f"高滿意度商店: {sat_stats['高滿意度商店數']}家\n"
report += f"中滿意度商店: {sat_stats['中滿意度商店數']}家\n"
report += f"低滿意度商店: {sat_stats['低滿意度商店數']}家\n\n"
# 關係檢驗
if 'relationship_test' in self.analysis_results:
rel_test = self.analysis_results['relationship_test']
report += "四、增長率與滿意度關係\n"
report += "-" * 60 + "\n"
report += f"相關係數: {rel_test['Pearson相關係數']:.4f}\n"
report += f"顯著性: {rel_test['Pearson結論']}\n"
report += f"解釋變異比例: {rel_test['R平方值']:.2%}\n\n"
report += "五、管理建議\n"
report += "-" * 60 + "\n"
report += "1. 持續追蹤高成長商店的經營策略，提煉成功經驗\n"
report += "2. 針對低滿意度商店制定改善計畫，提升服務品質\n"
report += "3. 平衡收入增長與客戶體驗，避免過度追求短期業績\n"
report += "4. 建立績效預警機制，及時發現並解決營運問題\n"
return report
# 使用範例
if __name__ == "__main__":
# 假設已有處理好的資料
analyzer = PerformanceAnalyzer(processor.df)
# 執行各項分析
analyzer.analyze_temporal_distribution()
analyzer.analyze_growth_rate_distribution()
analyzer.analyze_satisfaction_distribution()
analyzer.correlation_analysis()
analyzer.test_growth_satisfaction_relationship()
analyzer.compare_year_performance()
analyzer.identify_top_performers()
# 生成綜合報告
report = analyzer.generate_comprehensive_report()
print("\n" + report)
這個分析系統執行全面的探索性資料分析。時間分佈分析揭示資料的時間結構與樣本特徵。收入增長率分析計算多種描述統計量，並透過常態性檢驗判斷資料分佈型態。客戶滿意度分析不僅計算統計指標，還將商店分類為高、中、低滿意度群組，便於針對性管理。相關性分析同時計算 Pearson 與 Spearman 係數，前者適用於線性關係，後者適用於單調關係。關係檢驗透過多種統計方法驗證收入增長與客戶滿意度的關聯性。年度比較使用 ANOVA 檢驗評估不同年份間的績效差異。
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start
:接收乾淨資料集;
partition "描述統計分析" {
:時間分佈分析\n年度樣本統計;
:收入增長率分析\n集中趨勢與離散程度;
:客戶滿意度分析\n群組分類統計;
}
partition "推論統計檢驗" {
:常態分佈檢驗\nShapiro-Wilk 檢驗;
:相關性分析\nPearson 與 Spearman;
:關係強度檢驗\n迴歸分析;
:組間差異檢驗\nANOVA 檢驗;
}
:識別優異商店\n標竿分析;
:生成綜合報告;
stop
@enduml這個流程圖展示探索性資料分析的系統化流程。分析從描述統計開始，透過時間分佈、收入增長率與客戶滿意度的多維度統計，建立對資料的基礎理解。接著進入推論統計檢驗階段，執行常態分佈檢驗評估資料分佈型態，相關性分析量化變數間關係，迴歸分析建立預測模型，ANOVA 檢驗評估組間差異。最後識別績效優異的標竿商店，並整合所有分析結果生成綜合報告，為管理決策提供實證基礎。
績效驅動因素與營運策略建議
資料分析的最終目的是提供可行的商業洞察與管理建議。透過前述的統計分析與關聯性研究，我們能夠識別影響商店績效的關鍵因素，並針對不同情境提出改善策略。這個階段需要結合定量分析結果與定性業務知識，確保建議的可行性與實用性。
收入增長率與客戶滿意度的關係分析顯示兩者並非完全正相關。部分商店在追求高收入增長的過程中，可能犧牲了服務品質與客戶體驗，導致滿意度下降。例如商店三十九在二零二三年實現百分之十八的高增長率，但客戶滿意度僅五十二點五六，遠低於平均水準。這種情況可能源於過度的促銷活動、服務人力不足或產品品質妥協。相反地，商店三十七在二零二二年達到九十六點二一的高滿意度，收入增長率為百分之八，展現了平衡增長的典範。
產能指標在績效評估中扮演重要但複雜的角色。理論上，較高的產能指標應該支持更好的營運效率與客戶服務品質。然而，資料顯示產能指標與客戶滿意度的相關性並不顯著。這可能反映產能的質量比數量更重要，或者產能配置不當導致資源浪費。管理者需要深入分析產能利用效率，而非單純增加產能投入。
年度比較分析揭示市場環境與營運策略的演變。二零二一年至二零二三年間，整體市場呈現成長態勢，但不同商店的表現差異顯著。成功的商店通常具備幾個共同特徵：清晰的市場定位、穩定的服務品質、持續的創新能力與靈活的策略調整。這些軟性因素難以直接量化，但對長期績效至關重要。
基於分析結果，管理者應採取差異化的管理策略。對於高增長低滿意度的商店，首要任務是穩定服務品質，避免為追求短期業績而損害品牌價值。可以透過增加服務人力、強化品質管控、優化客戶體驗流程來提升滿意度。對於低增長高滿意度的商店，需要在維持服務水準的前提下，探索業務增長機會。可以透過精準行銷、產品創新、市場擴張來刺激收入增長。對於雙低表現的商店，需要全面檢視營運模式，可能需要進行策略性重組或退出決策。
建立績效預警機制是持續改善的關鍵。管理者應該定期追蹤關鍵指標，設定合理的預警閾值。當商店的收入增長率或客戶滿意度出現異常波動時，立即啟動調查與干預機制。預警系統不僅能及時發現問題，更能預防潛在風險，保護企業的長期競爭力。
最後，資料驅動的決策文化需要在組織內部扎根。管理者應該培養團隊的資料素養，鼓勵基於證據的討論與決策。定期分享分析結果與成功案例，形成學習型組織。同時，建立回饋機制，持續優化分析方法與指標體系，確保分析工作能夠真正創造商業價值。
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start
:績效資料分析結果;
if (收入增長率) then (高)
if (客戶滿意度) then (高)
:標竿商店\n維持策略並推廣;
else (低)
:增長優先型\n提升服務品質;
endif
else (低)
if (客戶滿意度) then (高)
:體驗優先型\n探索增長機會;
else (低)
:雙低績效\n策略性重組;
endif
endif
:制定改善計畫;
:執行與追蹤;
:定期評估成效;
if (達成目標?) then (是)
:標準化成功經驗;
else (否)
:調整策略;
endif
stop
@enduml這個決策流程圖提供系統化的管理策略框架。根據收入增長率與客戶滿意度的組合，商店被分為四種類型。標竿商店同時實現高增長與高滿意度，應該維持現有策略並將成功經驗推廣至其他據點。增長優先型商店需要在維持業績的同時提升服務品質，避免短視行為損害長期價值。體驗優先型商店應該在保持服務水準的基礎上探索增長機會，透過創新與行銷刺激業績提升。雙低績效商店需要全面檢視營運模式，可能需要進行策略性重組。
結語
零售業績效管理是一個持續演進的過程，需要整合定量分析與定性洞察。本文透過 Python 資料分析技術，建立了完整的商店績效評估框架，從資料前置處理到探索性分析，從統計檢驗到管理建議，形成閉環的決策支援系統。資料顯示，商店績效受多重因素影響，收入增長與客戶滿意度需要平衡發展，單一指標的最佳化往往無法帶來長期成功。
成功的績效管理需要建立在可靠的資料基礎上。完整的資料品質控制流程，確保分析結果的準確性與可信度。探索性分析揭示資料中隱藏的模式與關聯，為深度研究指引方向。統計檢驗提供科學的證據支持，避免主觀判斷導致的決策偏誤。視覺化技術將複雜的分析結果轉化為直觀的商業洞察，促進跨部門的溝通與協作。
未來的研究可以從幾個方向深化。首先，整合更多維度的資料，包含市場環境、競爭態勢、營運成本等外部與內部因素，建立更全面的績效模型。其次，引入機器學習技術，開發預測模型預估未來績效趨勢，提供前瞻性的決策支援。第三，建立即時監控系統，實現績效資料的自動收集與分析，縮短從資料到洞察的時間延遲。第四，發展因果推論方法，識別真正的績效驅動因素，而非僅僅發現相關性。
資料驅動的決策文化是企業持續競爭力的源泉。管理者應該投資於資料基礎設施建設，培養團隊的資料分析能力，建立鼓勵實驗與學習的組織氛圍。透過系統化的績效分析，企業能夠更清晰地理解自身優勢與不足，更精準地配置資源，更快速地回應市場變化。在數位化轉型的浪潮中，掌握資料分析技術的企業，將在激烈的市場競爭中佔據優勢地位。
