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電商數(shù)據(jù)可視化CONTENTS數(shù)據(jù)收集與整理###數(shù)據(jù)清洗：清洗原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。銷售數(shù)據(jù)分析用戶行為預(yù)測01數(shù)據(jù)收集與整理###數(shù)據(jù)清洗：清洗原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗流程:

包括去重、填充缺失值、處理異常值等步驟。數(shù)據(jù)清洗工具:

使用PythonPandas庫進行數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗結(jié)果:

清洗后的數(shù)據(jù)可用于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)可視化：

利用圖表展示數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)可視化可視化工具:

使用Matplotlib和Seaborn進行數(shù)據(jù)可視化。圖表類型:

包括折線圖、柱狀圖、餅圖等。數(shù)據(jù)趨勢展示:

通過圖表清晰展示銷售額變化。02銷售數(shù)據(jù)分析銷售數(shù)據(jù)分析銷售額對比：

分析不同產(chǎn)品銷售額對比。用戶行為分析：

探索用戶購買行為。銷售額對比熱銷產(chǎn)品:

分析熱銷產(chǎn)品的銷售額占比。季節(jié)性銷售:

觀察銷售額在不同季節(jié)的波動情況。用戶行為分析購買頻次:

分析用戶購買頻次的分布。購買渠道:

研究用戶偏好的購買渠道。03用戶行為預(yù)測用戶行為預(yù)測用戶趨勢預(yù)測：

利用數(shù)據(jù)預(yù)測用戶未來行為。推薦系統(tǒng)優(yōu)化：

優(yōu)化推薦系統(tǒng)提升用戶體驗。用戶趨勢預(yù)測用戶增長率:

預(yù)測未來用戶增長趨勢。購買偏好預(yù)測:

預(yù)測用戶未來購買偏好。推薦系統(tǒng)優(yōu)化個性化推薦:

提高推薦系統(tǒng)個性化程度。推薦效果評估

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