Adidas虚拟电商数据深度洞察与可视化分析项目

项目概述

本项目基于和鲸社区50万条高仿真电商订单数据集，构建“数据清洗-多维度建模-可视化洞察-业务落地”的全链路分析框架，通过精细化数据挖掘揭示消费行为规律，为运动品牌电商精细化运营提供数据驱动决策支撑。
数据集网盘链接: https://pan.baidu.com/s/16-0PWDKZ190CYL0iSSr_Yw?pwd=c6dm 提取码: c6dm
data analysis中是数据分析Python代码源文件，使用Jupyter notebook平台创建
chart文件夹中为数据分析后得到的可视化图表

技术栈与方法论

• 数据工程：Pandas 实现高效数据清洗（缺失值/重复值校验、异常值截断处理）与特征工程
• 可视化体系：Pyecharts 构建地理空间热力图、时间序列趋势图、用户分层饼图等多维度可视化矩阵
• 分析模型：集成 RFM 用户价值分层模型、消费行为归因分析、商品生命周期价值评估等方法论

核心分析模块

1. 时空消费洞察：省份级消费热力分布映射区域市场潜力，小时/日级时间序列拆解下单规律
2. 商品价值分析：全面分析电商销售数据，计算总GMV，客单价等总体指标，构建品类-子类-单品三级销售漏斗，定位核心盈利品类与TOP热销单品
3. 用户画像建模：基于性别/年龄维度解析消费偏好，结合 RFM 模型实现8维用户分层（核心高价值用户/流失用户等）
4. 业务价值转化：输出可落地的运营策略建议（商品备货、用户激活、区域营销资源分配）

产出物与应用场景

• 可交互 HTML 可视化图表（地区分布、销量趋势、用户分层等）
• 完整分析报告（含数据结论、模型解读、业务建议）
• 应用场景：电商数据分析教学案例、运动品牌运营决策参考、数据挖掘方法论实践模板