数据分析训练平台

学习如何清洗和探索电商订单数据，包括去重、处理缺失值、数据类型转换等基础操作，掌握 pandas 数据处理的常用方法。

分析用户消费行为，包括消费频次、消费金额、消费周期等指标的统计分析，绘制用户画像，了解用户群体特征。

使用关联规则分析购物篮数据，发现商品之间的关联关系，计算支持度、置信度和提升度，为商品推荐提供依据。

基于 RFM 模型（最近一次消费、消费频率、消费金额）对用户进行价值分群，识别高价值用户、潜力用户和流失用户。

分析商品销量的时间趋势和周期性，计算移动平均、季节性指数，预测未来销量，为库存管理提供数据支持。

使用 K-Means 算法对用户进行聚类分析，根据用户特征识别不同用户群体，制定差异化运营策略。

学习如何合并多个数据表（join、merge、concat），并计算综合指标，掌握 pandas 数据整合的高级技巧。

分析商品价格与利润的关系，评估价格敏感度，计算价格弹性，优化定价策略，提升整体盈利能力。

分析用户流失的特征和规律，计算流失风险评分，识别高流失风险用户，为用户留存提供数据支撑。

综合运用数据清洗、可视化、统计分析等多种分析方法，对电商数据进行全面深入的分析，形成完整的数据分析报告。