基于Python的数据分析课程设计(包含22页报告)
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简介：
本课程为基于Python编程语言的数据分析实践教程，涵盖数据处理、清洗及可视化等内容，并附有详细的22页研究报告。
基于Python的数据分析-课程设计（包含22页的设计报告）
1. 需求分析
1.1 可行性分析
1.2 功能需求分析
2 数据源的获取、读取与数据预处理
2.1 读取数据
2.2 加载数据文件
2.3 提取数据
2.3.1 根据业务需要提取数据，例如只提取2020年的相关记录。
2.3.2 在提取过程中剔除与实际业务流程不一致的数据以及支付时间间隔过长的异常情况。
2.3.3 清理掉订单金额或支付金额为负数等不符合常规逻辑的数据。
3 数据分析、处理
3.1 数据清洗
3.1.1 对orderID进行清理，确保每笔交易都有唯一的标识符。
3.1.2 处理goodsID以保证所有商品信息的准确性和一致性。
3.1.3 清洗chanelID来确认每个渠道的有效性及唯一性。
3.1.4 对platformtype字段进行清洗，确保平台类型数据的一致性和正确性。
3.1.5 清理支付相关的信息，保证payment字段的准确性。
3.2 数据规整
3.3 完成数据处理后查看最终结果
4 分析数据及可视化
4.1 对整体运营情况进行分析。
4.2 研究各月份GMV（商品交易总额）和成交额的趋势变化。
4.3 从流量渠道来源角度进行深入剖析，了解不同推广方式的效果。
4.4 探讨用户在一周七天中的哪一天下单最多，以识别出业务高峰期。
4.5 分析每天的不同时段内用户的活跃度及订单量分布情况。
4.6 对客户群体的行为特征做进一步研究。
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