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《7 万条天猫订单数据分析》案例内含代码+数据集
处理方式 ：离线处理
技术栈： 清洗 pandas + 分析 pandas + 可视化 (jupyter notebook + pyecharts)
数据集：
# 《7 万条天猫订单数据分析》案例
## 内容概要
本案例将介绍如何使用 pandas 进行数据清洗、分析，并利用 pyecharts 进行可视化，对包含 7 万条天猫订单数据的数据集进行深入分析。通过对订单数据的处理和分析，可以揭示订单趋势、用户行为等信息，为商家提供决策支持。
## 适用人群
- 数据分析师
- 数据科学家
- 数据工程师
- 对数据分析感兴趣的学习者
## 使用场景及目标
使用场景：
- 电商企业想要了解订单数据的销售情况、用户行为等信息
- 数据分析师想要通过实际案例学习数据清洗、分析和可视化技术
目标：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等，保证数据质量
- 数据分析：分析订单数量、销售额、用户购买行为等指标
- 可视化展示：利用 pyecharts 创建各种图表，直观展示分析结果
## 其他说明
- **技术栈**：本案例采用 pandas 进行数据处理和分析，使用 jupyter notebook 进行代码编写和展示，利用 pyecharts 进行数据可视化。
- **数据集**：数据集包含 7 万条天猫订单数据，包括订单号、商品信息、购买时间、购买用户等字段，用于展示数据分析的全流程。
通过本案例，读者可以学习到如何利用 Python 中常用的数据处理和分析库进行实际数据分析项目，从数据清洗到可视化展示，全面掌握数据分析的方法和技巧。希望本案例能够帮助读者更深入地了解数据分析领域的应用和实践。
