Advertisement

Python解析电商交易记录 源码与数据

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供Python脚本用于解析电商交易记录，包含源代码及示例数据，帮助用户高效提取和分析购物信息。 这段文字描述了一个包含电商销售交易数据的Python分析项目。该项目详细分析了整体销售情况、地区分布（饼图）、付款时间分布（折线图）以及销售走势图（折线图）。代码中配有详细的注释，并且编写得非常简单，非常适合初学者使用。此外，该代码或流程也可作为其他数据分析任务的参考模板。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python解析电商交易记录 源码与数据
    优质
    本项目提供Python脚本用于解析电商交易记录，包含源代码及示例数据，帮助用户高效提取和分析购物信息。 这段文字描述了一个包含电商销售交易数据的Python分析项目。该项目详细分析了整体销售情况、地区分布（饼图）、付款时间分布（折线图）以及销售走势图（折线图）。代码中配有详细的注释，并且编写得非常简单，非常适合初学者使用。此外，该代码或流程也可作为其他数据分析任务的参考模板。
     
  • Android源码解析记录
    优质
    《Android源码解析记录》是一份详细的笔记集合，专注于深入剖析Android操作系统的内部工作原理和架构设计。通过这本书，读者可以掌握安卓系统的核心机制和技术细节，为开发高质量的应用程序打下坚实的基础。 《Android源码分析实录》共包含15章内容：走进Android世界、硬件抽象层详解、JNI（Java本地接口）层的解析、Android内存系统分析、Andmid虚拟机系统的深入探讨、IPC通信机制详述、Zygote进程／System进程和应用程序进程的关系剖析、Activitv组件的分析与理解、Content Provider数据存储技术的应用讲解、Broadcast（广播）系统的全面解读、多媒体系统的详细说明、电源管理系统的介绍及应用案例解析，输入系统驱动程序的实际运用场景探讨以及蓝牙系统详解和网络系统详解。
     
  • 充电与放电数据记录
    优质
    本项目专注于开发一个用户友好的应用程序，用于高效地记录和分析设备的充电及放电数据。通过详细的图表和报告，帮助用户优化电池使用效率并延长电子产品的寿命。 电池充放电数据在电池研究与工程应用中至关重要，主要用于建立精确的电池模型并进行参数识别。这些数据对于电动车、储能系统及移动设备中的电池管理具有重要作用。本段落将深入探讨电池充放电过程中的电压变化、特性以及如何分析这些关键信息。 电池充放电曲线是衡量电池性能的重要指标之一。这条曲线展示了在不同电流条件下，充电或放电过程中端电压随时间的变化情况。通过观察这些曲线的形状和特征，我们可以了解电池的内阻、自放电率及荷电状态（SOC）与电压之间的关系。 理想的充放电过程应表现为：充电时初期电压快速上升随后逐渐平缓直至达到截止电压；而放电则相反，随着电量减少电压逐步下降。在构建电池模型的过程中，端电压是一个核心参数，它不仅受化学反应的影响还受到温度、负载条件以及老化程度等因素的制约。 通过收集大量充放电数据并使用数学建模方法（如等效电路模型ECM和电化学阻抗谱EIS），研究人员能够模拟电池在各种工况下的性能表现。这些模型为优化电池管理系统提供了理论依据，帮助预测实际应用中的电池行为特征。 分析“电池充放电数据”时可以获取以下关键信息： 1. **容量测试**：通过恒流充放电试验确定电池的额定容量。 2. **循环寿命**：多次充放电后观察到的电池性能衰减情况，用以评估其耐用性。 3. **瞬态响应**：快速充电或大电流脉冲下电压的变化反映瞬态行为特性，对高功率应用尤其重要。 4. **自放电率**：长时间未使用后的容量损失速度衡量存储能力。 5. **安全性评估**：极端条件下的充放电实验有助于了解电池的安全边界和防止过充/过放导致的热失控风险。 深入分析并建模这些数据不仅能够优化设计提高性能与安全，还为故障诊断、维护策略及回收利用提供了科学依据。随着大数据及人工智能技术的进步，机器学习算法正在被用来从大量电池充放电记录中提取特征信息以预测未来行为和剩余使用寿命（SOH），这已成为当前研究的重点方向之一。
     
  • Python数据分析：TMDB电影 数据源码与数据
    优质
    本资源提供基于Python的数据分析教程及代码示例，专注于TMDB（The Movie Database）电影数据集的应用实践。适合初学者入门学习。 Python数据分析：TMDB电影数据的分析项目包括源码及数据文件。
     
  • Allstate 购买预测挑战——基于交易记录的数据集分析
    优质
    此简介探讨了在Allstate购买预测挑战中运用交易记录数据集进行深入分析的过程与方法，旨在提高预测模型的准确性。 当客户购买保险单时，他们会在购买计划之前收到多个不同承保范围的报价选项。在数据集中，这表现为一系列行记录，其中包括客户ID、客户的相关信息、关于所报政策的信息以及成本等细节。您可以通过使用有限的历史交互子集来预测最终购买的具体承保范围选择。如果能够在购物窗口早期阶段准确地预测出最终购买结果，则可以缩短整个报价过程，并且保险公司更不易失去潜在的业务机会。 提供的数据文件包括 sampleSubmission.csv、test_v2.csv 和 train.csv，用于进行相关分析和建模工作。
     
  • 电商数据分析-数据解读
    优质
    本课程专注于教授如何在电子商务环境中进行有效的数据分析与解读，帮助学员掌握从海量数据中提炼有价值信息的能力，提升决策效率。 # 订单数据分析代码说明文档 ## 概述 本代码用于对订单数据进行统计分析，并生成相应的可视化图表。主要功能包括每日订单趋势、每小时订单趋势以及各城市订单数量统计。 ## 文件结构 - `main.py`: 主程序文件，包含了数据处理函数的调用和结果展示。 - `cosmetic.py`: 包含了与化妆品相关的数据分析函数。 - `table.html`: 表格图表的 HTML 文件。 - `citys.html`: 各城市订单数量统计的 HTML 文件。 - `days.html`: 每日订单趋势图表的 HTML 文件。 - `hours.html`: 每小时订单趋势图表的 HTML 文件。 ## 数据处理函数 1. `get_table(data)`: 生成订单数据统计表格，并将结果保存为 HTML 文件。 2. `get_citys(data)`: 生成各城市订单数量统计柱状图，并将结果保存为 HTML 文件。 3. `get_days(data)`: 生成每日订单趋势折线图，并将结果保存为 HTML 文件。 4. `get_hours(data)`: 生成每小时订单趋势图表。
     
  • Python编写的电商平台数据分析系统源码及详解.zip
    优质
    本资源包含用Python开发的电商平台数据分析系统的完整源代码和详细注释说明。适合对电商数据挖掘与分析感兴趣的开发者和技术爱好者学习参考。 Python实现的电商平台数据分析系统源码+详细说明.zip 该文件包含使用Python语言开发的电商平台数据分析系统的完整源代码及详细的文档说明。
     
  • 2020年二手车交易数据（15万条记录）.xlsx
    优质
    该文件包含2020年度共计15万条详细的二手车交易记录，涵盖车型、价格、里程数及交易时间等多维度信息。 我收集了15万行的二手车交易数据，这些数据包括以下字段：SaleID、name（卖家名称）、regDate（注册日期）、model（车型）、brand（品牌）、bodyType（车身类型）、fuelType（燃料类型）、gearbox（变速箱类型）、power（动力输出）、kilometer（行驶里程）、notRepairedDamage（未修复损伤信息）、regionCode（地区编码）、seller（卖方详情）、offerType（报价类型）和creatDate、price。