基于Python实现电商订单的数据分析

文档+数据集+可视化源代码

数据集

• 一家全球超市4年内的电商销售订单数据

技术栈

• Python：用于数据分析和处理。
• MySQL：用于存储和管理销售订单数据的持久化存储。
• Flask：用于搭建可视化平台。
• Echarts：用于可视化数据分析结果。
• RFM分类分析：用于可视化数据分析结果。

功能

本项目利用Python数据分析技术，从以下三个维度进行了分析：

1. 年度销售维度：分析了不同年度的销售情况，包括总销售额、平均销售额等指标。
2. 地区销售维度：分析了不同地区的销售情况，包括各地区的销售额、订单数量等指标。
3. 用户分类维度：对用户进行RFM（最近一次购买时间、购买频率、购买金额）分类分析，将用户分为不同的类别，以更好地理解和利用客户数据。
   分析的结果在MySQL数据库进行了持久化存储，然后使用Flask搭建了可视化平台，通过Echarts进行可视化展示，使用户能够直观地了解数据分析的结果。

创新点

本项目的创新点在于，在对数据进行分析可视化的基础上，加入了RFM用户分类。通过RFM分析，可以更精确地将用户分为不同的类别，进一步优化营销策略和客户服务，提高销售效率和客户满意度。

下载地址：https://mbd.pub/o/aiyu/work
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