引言
周權重指數的概念先不說，先看下圖（單位：萬元）
很明顯最右邊的方式能很快反映出一大個表格數據的比例情況，也更便於推廣。
周權重指數是以某段銷售週期內的歷史日銷售額數據爲基礎，以周爲單位，進行權重分析處理的一種管理工具。周權重指數是一個相對的概念，每個企業都不盡相同，一般介於 7.0 ~ 14.0 之間。值越大表示該企業或者店鋪的日銷售額波動幅度越大。周權重指數是零售店鋪用來量化處理各種銷售狀況、銷售事件的管理工具，非常強大。
周權重指數計算簡單，但其反映出的問題和其應用卻相當不簡單，是將業務融合進數據分析的基礎。老闆給你一份公司成都四家 ZARA 的2020年每日銷售數據，要求我們從每日銷售額的角度找出一些規律，出於不浪費雙方時間的角度，分析結果只允許畫在一張圖中。
根據需求，周權重指數表便是一個很不錯的選擇。事不宜遲，快開始，本文含精美快捷可視化和數據處理。
公式
星期N的日權重指數
= （星期N的平均日銷售額 ÷ 平均周銷售額）× 企業周權重指數
講解完畢，不算難，只是一個比例問題，關鍵就看企業是否已經有了確定的周權重指數（正常都會有），沒有的話我們通常把平均日銷售額最小的那天設置爲 1.0。本博文側重代碼/可視化實現和應用方面，所以請繼續往下
實戰效果
有點騷的可視化
靜態圖
它動起來了！
業務應用（重要）
實戰中的數據是筆者自己構造的，現實生活中的周權重指數的分佈一般爲如下幾種，我們可以根據權重指數值的高低來安排店鋪的員工排班（後續博文會出如何排班的）、安排店鋪的陳列調整時間、部署送貨時間窗口等。
比如右上角的分店陳列換裝時間定在星期三就不合適，星期三對它來說是銷售高峯，應該儘量不要安排可能影響銷售的事情。同理，在該店週三上班的店員應該是一週中最多的，而相反週一應該是最少的。另外，左上角分店安排週四送貨，右下角店鋪週一送貨最好。
拓展一下：我們還可以猜猜這些圖大多會出現在哪些場景呢？
- 如果門店在週末兩天的權重指數合計佔比較少的話，這個店鋪很可能是位於寫字樓區域內，因爲這個時段正好是寫字樓週末休息的時間。
- 若週五到週日的權重指數合計佔到了70%，說明該分店的銷售過於集中。
哪些行業可能具有這些以周爲單位循環的規律？
- 傳統零售業：包括百貨商場，超市，便利店等
- 各種專賣店
- 以普通消費者爲對象的電子商務模式，包括B2C，C2C等
- 售賣服務的也太，如火車站，汽車站，電影院，飯店，旅遊景點等
以售賣服務爲主的業態，比如手機營運商的營業廳，可能不會產生銷售額，這時候我們就可以利用日客流量爲基礎數據進行計算。其他如呼叫中心可用電話接通數的數據，電子商務網站可用訪問量數據（後續ab測試案例函數）。
源碼呈現（重點）
裏面的一些定位語句如 data[‘Fri’] 也可以根據現實需求改造成 iloc 來定位，這樣也可能更準確
import pandas as pd
import numpy as np
# 提高輸出效率庫
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell # 實現 notebook 的多行輸出
InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' #默認爲'last'
# ---------------------- 周權重指數 -----------------------------
def weightCreated(data, standard=None):
""" 傳入指定格式的數據，返回該分店的周權重表，可自定義標準 """
daily_mean = {'Mon': np.mean(data['Mon']), 'Tue': np.mean(data['Tue'])
, 'Wed': np.mean(data['Wed']), 'Thu': np.mean(data['Thu'])
, 'Fri': np.mean(data['Fri']), 'Sau': np.mean(data['Sau'])
, 'Sun': np.mean(data['Sun'])}
weight_index = ['平均日銷售額', '日銷售權重指數']
weight_columns = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sau', 'Sun']
weight = pd.DataFrame(data=daily_mean,
index=weight_index, columns=weight_columns)
weight['Total'] = np.sum(weight.loc['平均日銷售額', :])
if standard:
weight.loc['日銷售權重指數', :] = \
weight.loc['平均日銷售額', :]*standard / weight.loc['平均日銷售額', 'Total']
return weight
# 若沒有標準將銷售中銷售額最低一天的數據的日權重指數設置爲 1.0，其餘參照
base = weight.iloc[0, :].min()
weight.loc['日銷售權重指數', :] = weight.loc['平均日銷售額', :] / base
return weight
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