部分数据来源：ChatGPT

引言

        在电商行业，对销售趋势和优惠价格分布进行分析是非常有用的，因为它可以帮助企业更好地了解市场需求和产品受欢迎程度，以制定更好的营销策略和价格策略。在此篇文章中，我将向大家展示如何使用Python分析电商数据中的销售趋势和优惠价格分布。

本文将分为两部分。首先，我们将了解如何分析电商数据中每天和每月的销售额趋势，并使用Seaborn绘制销售额趋势图。然后，我们将分析优惠价格分布，并使用Seaborn绘制分布图。

我将使用一个包含有五个字段的示例数据集。每行表示一次销售记录，包含product_name、sale_date、price、discount和sale_amount五个字段，分别表示产品名称、销售日期、销售价格、折扣和销售额。

以下是示例数据集中的一部分数据：

product_name,sale_date,price,discount,sale_amount
Product A,2022-01-01,30.00,0.20,600.00
Product B,2022-01-02,40.00,0.10,400.00
Product C,2022-01-03,50.00,0.25,1000.00
Product D,2022-01-04,35.00,0.15,700.00
Product E,2022-01-05,45.00,0.30,450.00
Product A,2022-01-06,30.00,0.20,300.00
Product B,2022-01-07,40.00,0.10,800.00
Product C,2022-01-08,50.00,0.25,1250.00
Product D,2022-01-09