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字段说明字段字段描述t.user_log_acct用户账号t.user_site_city_id用户所在城市编号t.user_site_province_id用户所在省份编号t.user_lv_cd用户会员等级t.parent_sale_ord_id父订单号t.sale_ord_id订单号t.sale_ord_tm订单时间t.sale_ord_dt订单日期t.item_sku_id商品skut.item_name

项目描述你拥有一个超市(Supermarket Mall)。通过会员卡，你用有一些关于你的客户的基本数据，如客户ID，年龄，性别，年收入和消费分数。消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的。问题陈述：你拥有这个商场。想要了解怎么样的消费者可以很容易地聚集在一起(目标顾客)，以便可以给营销团队以灵感并相应地计划策略。数据集说明：这是一个商场，通过会员卡，收集的顾客数据。• CustomerID：顾客编号• Gender：性别• Age：年龄• Annual Income (k$

一个可视化项目背景：想了解喜欢歌手创作的歌曲中经常用到哪些词语，所以去抓取歌手的歌曲歌词生成词云做一下简单统计，然后将词云生成一张图片就可以直观地看到结果。词云也叫文字云，可以帮助我们统计文本中高频出现的词，过滤掉某些常用词（比如“作曲”“作词”），将文本中的重要关键词进行可视化# -*- coding:utf-8 -*-# 网易云音乐 通过歌手ID，生成该歌手的词云import requestsimport sysimport reimport osfrom wordcloud impo

数据说明本数据集共收集了一个月内某商城的28010条数据，包含以下字段：[‘订单编号’, ‘总金额’, ‘买家实际支付金额’, '收货地址 ', ‘订单创建时间’, '订单付款时间 ', ‘退款金额’]注意：'收货地址 '和’订单付款时间 '字段表头的末尾含有空格数据字段说明订单编号：订单编号总金额：订单总金额买家实际支付金额：总金额 - 退款金额（在已付款的情况下）。金额为0（在未付款的情况下）收货地址：各个省份订单创建时间：下单时间订单付款时间：付款时间退款金额：付款后

Jupyter Notebook 自动生成目录（超级实用）Python的Jupyter Notebook. 在使用Markdown的时候, 不可以添加目录(Table of Contents, TOC). 可别小看这个功能, 当分析数据, 有很多步骤或者结果的时候, 经常需要在各个分析或者结果之间切换, 如果靠鼠标上下翻页来寻找想要的内容, 将会非常没有效率.在 优快云 博客里面 Markd...

最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。数据分析的目的：本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。数据准备数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中

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