办公小浣熊Office Raccoon 2.0智能助手：帮助我真正实现数据处理工作中的降本、增效、提质

办公小浣熊Office Raccoon 2.0智能助手：帮助我真正实现数据处理工作中的降本、增效、提质

简介

办公小浣熊基于大语言模型的数据分析工具，帮助用户简化数据分析过程，提高工作效率，快速获取数据洞察力，通过自然语言描述数据分析需求，自动将复杂数据转化为直接可用的分析结果，支持多种常见的数据文件格式(xlsx、xls、csv、txt、json等)用户可以轻松导入数据进行分析，具备强大的数据分析能力：数据清洗、数据运算、比较分析、趋势分析、预测性分析以及可视化展示等，满足财务分析、商业分析、销售预测、市场分析、宏观分析等多个应用场景的需求。

功能介绍

办公小浣熊 Office Raccoon 2.0功能介绍：

• 数据清洗：缺失值处理、去除重复值、数据类型转换、数据格式处理等
• 数据解读：描述性统计、趋势识别、比较与差异分析、异常值与离群点识别、关联分析、预测和推断等
• 数据可视化：柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、箱形图等
• 数据建模：回归模型、分类模型、聚类模型、时间序列模型等
• 趋势预测：时间序列分析 、回归分析、季节性分解、平滑方法等
• 智能分析(AI)：数据和文档中提取关键信息，生成直观的摘要和简介，执行复杂的数据分析、处理和可视化展示(支持上传格式excel/word/ppt/txt/csv/json/pdf/sql/图片)

使用背景

我作为企业电商运营人员经常需要分析电商交易数据，并持续监控与优化电商平台的运营效果，上个月我们团队需要针对电商交易数据进行了深入分析的需求，目的是了解用户的购买行为、消费偏好从而制定更加精准有效的运营策略，需要处理的数据量庞大且复杂，包括用户的浏览记录、购买记录、订单状态、产品类别、交易金额等多个维度。如果仅依靠传统的人工分析方法，不仅耗时耗力，而且容易出错，难以保证分析的准确性和时效性。

因此，我利用小浣熊帮我进行数据分析，包括数据清洗、整理、分析，生成直观易懂的图表和报告等步骤，分析电商数据集用户的购买行为、消费偏好以及产品类别的销售情况，找出影响销售业绩的关键因素，并据此制定针对性的运营策略。

操作步骤

1、办公小浣熊2.0官网体验链接

 https://www.xiaohuanxiong.com/officev2

2、上传需要处理的数据文件(xlsx、xls、csv、txt、json等)

3、选择需要分析的数据文件，输入需要分析的要求包含对数据的分析方向，分析结果等(文件限制单个20MB)可以输入多维度的分析方向，进行细节化的追问来满足自己的业务需求

企业电商交易数据集分析

背景

如下我需要对电商交易数据集进行全面的复盘，需要针对交易订单、用户行为、产品表现以及购买路径等多个维度进行分析，旨在深入了解交易订单的构成、用户群体的特征、产品的销售情况以及用户从浏览到购买的完整路径，从而制定更加精准的营销策略和运营决策。

利用小浣熊复盘企业电商交易数据集，通过数据分析来洞察交易订单、用户分析、产品分析、购买路径分析等方面的关键信息，直观清晰了解交易订单的详细信息，包括订单状态分布、订单数量时间趋势等，以评估交易的效率和稳定性。同时，还需要对用户群体进行深入分析，包括用户年龄分布、用户性别比例等，以了解用户群体的特征和偏好。

前提准备

前提准备数据源

数据分析

步骤1：读取并检查数据

1.1 读取 orders.csv 文件

登录后复制

import pandas as pd

# 设置显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)

# 读取 orders.csv 文件
orders_path = '/mnt/data/orders.csv'
orders_df = pd.read_csv(orders_path)

# 显示前几行数据
orders_df.head()

• 1.
• 2.
• 3.
• 4.
• 5.
• 6.
• 7.
• 8.
• 9.
• 10.
• 11.

1.2 读取 products_old.csv 文件