订单数据分析

探索京东订单数据

本项目深入挖掘京东订单数据，分析用户消费行为，洞察市场趋势，为商家经营决策提供数据支持。

Hive 3 2024-05-12

xx平台订单数据的详细分析

详细分析了xx平台的订单数据，主要涵盖订单时间、省份（收货地址）等维度，同时分析了销售量、销售额、退款金额、退货率、成交率以及地区分布和下单时间趋势。

统计分析 0 2024-08-26

订单数据（python——day19-Excel，csv文件操作练习）

本次练习的数据包括用户id、订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、支付金额、渠道ID、平台类型、订单时间、支付时间和退款数据，共500条。通过操作这些数据，可以熟练掌握Excel和csv文件的处理技巧。

统计分析 2 2024-07-12

订单管理系统的源码需求分析

订单管理系统已编译并可直接运行，包含完整的数据源。文档附有详尽的需求分析、逻辑设计以及数据字典。

MySQL 2 2024-07-16

CDR数据分析

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

Access 2 2024-05-15

大数据分析

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

数据挖掘 0 2024-10-12

数据分析数据集

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

算法与数据结构 7 2024-05-01

手机销售数据分析

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

统计分析 9 2024-04-30

Python 数据分析概述

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

数据挖掘 4 2024-05-01

大数据分析代码

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

spark 4 2024-05-13