clownAdam的博客

员工绩效数据分析：公司提供了员工绩效数据文件employee_performance.csv，包含字段：employee_id（员工ID）、department（部门）、performance_score（绩效分数，0 - 100分）、years_of_service（工作年限）。通过以上SQL查询，您可以完成员工绩效数据的分析，帮助更好地理解各部门和不同工作年限员工的绩效表现。

商品销售关联分析：有一个商品销售关联数据文件product_association.csv，每行记录一次购物篮中的商品组合，格式为product1,product2,product3,…例如一行数据可能是apple,banana,milk。通过以上代码，您可以完成商品销售关联分析，挖掘出频繁购买的商品组合及其关联规则，帮助优化商品推荐和库存管理。

交通流量数据分析：某城市交通部门提供了交通流量数据文件traffic_flow.csv，包含字段：intersection_id（路口ID）、timestamp（时间戳，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS）、vehicle_count（车流量）。通过以上代码，您可以完成交通流量数据的分析并可视化结果，帮助更好地理解交通流量分布和高峰时段。

酒店预订数据分析：酒店提供了预订数据文件hotel_bookings.csv，包含字段：booking_id（预订ID）、customer_name（客户姓名）、check_in_date（入住日期，格式YYYY-MM-DD）、check_out_date（退房日期，格式YYYY-MM-DD）、room_type（房间类型）、total_price（总房价）。通过以上代码，您可以完成酒店预订数据的分析并可视化结果，帮助更好地理解预订趋势和客户行为。

销售区域业绩对比：有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv，包含字段：region（销售区域）、product_category（产品类别）、sales_amount（销售金额）。

股票数据分析：给定一个股票交易数据文件stock_data.csv，包含字段：date（日期，格式YYYY-MM-DD）、open_price（开盘价）、close_price（收盘价）、high_price（最高价）、low_price（最低价）、volume（成交量）。通过以上代码，您可以完成股票数据的分析并可视化结果，帮助更好地理解股票价格趋势和波动情况。

用户行为数据分析：某应用程序记录了用户行为数据user_actions.csv，包含字段：user_id（用户ID）、action_type（行为类型，如"login"、“click”、"purchase"等）、action_time（行为发生时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS）。

天气数据统计：提供了一个城市一年的天气数据文件weather_data.csv，字段有：date（日期，格式YYYY-MM-DD）、max_temperature（最高温度，单位：℃）、min_temperature（最低温度，单位：℃）、precipitation（降水量，单位：mm）。

学生成绩分析：有一个学生成绩文件scores.csv，包含字段：student_id（学生ID）、math_score（数学成绩）、english_score（英语成绩）、science_score（科学成绩）。同时会显示一个柱状图，展示各等级学生人数的分布情况。

电商销售数据处理与分析：某电商平台提供了一份销售数据文件sales_data.csv，包含以下字段：order_id（订单ID）、customer_id（客户ID）、product_name（产品名称）、quantity（购买数量）、price（产品单价）、order_date（订单日期，格式为YYYY-MM-DD）。你可以将上述代码保存为Python脚本并运行，确保。