Python天猫订单数据与日化商品销售数据RFM模型应用可视化分析
在电商行业快速发展的背景下，订单数据与商品销售数据已成为企业优化运营、提升效益的核心资产。通过对这些数据的深度分析，不仅能挖掘销售趋势、地区消费差异，还能精准识别客户价值，为业务决策提供数据支撑。作为数据科学家，我们在过往的电商客户咨询项目中发现，许多企业虽积累了大量数据，但缺乏系统的分析方法，难以将数据转化为实际运营策略——这正是本次分析报告的核心出发点。
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R语言改进关联规则挖掘Apriori在超市销售数据可视化
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。
R语言二手车汽车销售数据可视化探索：预处理、平滑密度图、地理空间可视化
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R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
Python用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。
Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
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数据挖掘：香水电商销售策略分析
就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。
