OverlordDuke的博客

数据集共有51290条数据，包含订单ID、订单日期、发货日期、运输模式、客户ID、客户名称、国家、城市、产品ID、类别、子类别、产品名称、销售额、数量、折扣、利润等信息。该数据集旨在帮助超市进行“人、货、场”分析，提升销量。项目利用Python数据分析技术，从年度销售维度、地区销售维度和用户分类维度进行了分析。分析结果存储在MySQL数据库中，并通过Flask搭建的可视化平台展示，利用Echarts进行数据可视化。在对数据进行分析可视化的基础上，加入了RFM用户分类。MySQL：用于数据持久化存储。

技术栈：Django框架用于后端开发，MySQL数据库存储数据，ECharts实现数据可视化，同时利用线性回归和LSTM模型进行数据预测。预测平台：通过历史数据对未来数据进行预测，并利用ECharts可视化工具展示历史数据，使用户能够直观地了解数据变化趋势。参数展示：系统能够展示历史数据中的各个参数，每个参数对应一个CSV文件的一列，为用户提供全面的数据参考。时间段展示：用户可以选择不同的时间段进行数据展示，灵活地查看特定时间范围内的数据情况。预测模块。

传统能耗估算方法往往依赖于专业经验和历史数据，无法实现标准化，且受制于顾问个人能力和公司历史数据的限制。因此，本项目基于提供的真实业务场景数据，完成模型的开发与优化，支持标准化能耗数据预测工作，为降本减排提供技术支持与数据保障。

股票市场波动剧烈，对于投资者而言，精准的数据预测和分类是制定明智决策的基础。本文将介绍一种基于长短时记忆网络（LSTM）的股票数据分析方法，利用Pandas进行数据处理，Flask搭建页面，实现股票爬取、数据可视化、预测、分类和推荐等功能。同时，通过Flask页面的搭建，使得这些复杂的功能能够以直观的方式呈现给用户。通过手动指定感兴趣的股票代码，我们可以灵活地获取特定股票的历史数据，为后续的数据分析和预测提供基础。基于用户的投资历史和市场趋势，推荐适合用户关注的股票，提高投资的精准性。

在当今数字化时代，电商平台上涌现出大量的用户评论数据。本文将介绍一种基于长短时记忆网络（LSTM）的电商评论情感分析方法，使用Flask进行数据展示与Sklearn进行机器学习模型构建。这不仅提供了对用户情感的深入理解，同时也为企业提供了改进产品和服务的有力工具。用户可以通过该应用手动指定爬取目标，获取相关评论数据，并对这些评论进行情感分析。本文的创新点在于用户可以手动指定爬取目标，从而定制化分析目标产品的相关评论内容数据。这一步是分析的基础，通过手动指定爬取目标，我们可以有针对性地获取感兴趣的产品评论。