企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
从中得到有效的企业政策趋势及特点，同时给不同类型企业提供分门别类的政策信息。
根据重庆市的政策数据分析得到不同行业发展建议
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预测消费者行为是企业在竞争中取得优势的关键所在。通过预测消费者的购买行为、需求变化、市场趋势等，企业可以更好地调整自己的产品、服务、市场营销策略，提高竞争力。
预测消费者行为的重要性主要体现在以下几个方面：
提高销售额：通过预测消费者行为，企业可以更好地了解消费者需求，提供更符合消费者需求的产品和服务，从而提高销售额。
提高客户满意度：通过预测消费者行为，企业可以更好地了解消费者需求，提供更符合消费者需求的产品和服务，从而提高客户满意度。
降低运营成本：通过预测消费者行为，企业可以更好地了解消费者需求，优化产品和服务的供应链，从而降低运营成本。
提高竞争力：通过预测消费者行为，企业可以更好地了解市场趋势，调整自己的产品、服务、市场营销策略，从而提高竞争力。
特征转换
把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征举例如下：
销售日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把日期转变成到年份，月份，日，周伪变量。
产品特征。从产品信息表里面可以得到款式，颜色，质地以及这款产品是否是限量版等。然而并没有这些变量。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。
以上例举的只是部分特征。
构造
数据中字段的展示：
技术细节
Xingyu Lan
基于APP的用户数据分析
本研究是基于以APP用户数据，探讨各个变量对用户是否会下单购买课程的影响。并对已有用户数据的用户是否会下单购买产品进行预测。
解决方案
任务/目标
利用已知数据预测用户是否会下单购买APP产品。
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数据源准备
利用已知数据预测用户是否会下单购买APP产品。利用已知数据预测用户是否会下单购买APP产品。有用户信息表 (user_info.csv) ，用户登录情况表(login_day.csv)，用户访问统计表(visit_info.csv)，用户下单表(result.csv)，利用数据对用户行为进行数据统计与分析：
在数据预处理时进行缺失值分析。分析结果如下：
对于缺失值，我选择多重插补法进行缺失值进行3次插补。
特征转换
数据中有部分分类变量的字段，我根据不同变量的特性进行数值化。
数据可视化
ANN 神经网络预测用户是否购买产品
关于作者
Xingyu Lan
在此对Xingyu Lan对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他专注机器学习、数据采集、数据分析、爬虫领域。擅长Python、SPSS、MATLAB、Excel。
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