rohanbhowm25308/Advanced-EDA-and-Feature-Engineering

# 高级 EDA 与特征工程 针对电商销售数据的高级 EDA & 特征工程 | 这是一个端到端的数据科学项目，主要关注数据清洗、缺失值处理、异常值检测、探索性数据分析以及预测性特征工程，旨在将原始业务数据转化为适用于机器学习的数据集。 # 针对电商销售数据的高级 EDA 与特征工程 ## 概述 数据的价值取决于其质量。本项目旨在通过全面的探索性数据分析（EDA）和特征工程，将原始的电商销售数据转化为干净、结构化且适用于机器学习的数据集。 通过应用统计数据清洗技术、异常值处理和智能特征创建，本项目演示了如何为高级分析和预测建模准备真实的业务数据。 ## 项目目标 * 分析并理解原始的电商交易数据。 * 高效地识别并处理缺失值。 * 使用统计方法检测并处理异常值。 * 通过 EDA 生成有意义的可视化洞察。 * 进行特征工程以增强预测能力。 * 构建适用于机器学习应用的干净数据集。 ## 数据集亮点 该数据集包含客户购买和交易信息，包括： * 订单详情 * 客户信息 * 产品信息 * 购买数量 * 单价 * 订单总金额 * 支付方式 * 优惠券使用情况 * 推荐来源 * 订单状态信息 ## 技术栈 | 技术 | 用途 | | ---------------- | -------------------------- | | Python | 数据分析与处理 | | Pandas | 数据操作 | | NumPy | 数值计算 | | Matplotlib | 数据可视化 | | Seaborn | 统计可视化 | | Jupyter Notebook | 开发环境 | ## 探索性数据分析 使用以下方法对数据集进行了全面分析： ### ✔ 数据质量评估 * 缺失值检测 * 重复记录识别 * 数据类型验证 ### ✔ 统计分析 * 汇总统计 * 分布分析 * 相关性分析 ### ✔ 数据可视化 * 直方图 * 箱线图 * 计数图 * 相关性热力图 ## 数据清洗流程 ### 缺失值处理 通过适当的统计技术识别并处理缺失值，以保持数据的完整性。 ### 去除重复项 检测并删除重复记录，以确保数据集的一致性。 ### 异常值检测 使用 **四分位距（IQR）** 方法识别并处理异常值，从而提高数据的整体可靠性。 ## 特征工程 为了提升数据集的分析价值，创建了几个新特征： ### 平均商品价格 提供每个购买商品平均成本的洞察。 ### 购物车价值 代表客户购物车中商品的预估货币价值。 ### 优惠券使用指标 识别客户是否使用了促销折扣。 ### 订单月份 从交易日期中提取，以支持季节性趋势分析。 ## 生成的业务洞察 * 客户购买行为模式 * 流行支付方式趋势 * 订单完成和取消分析 * 优惠券使用影响 * 推荐来源有效性 * 与收入相关的观察结果 ## 项目结构 ``` Advanced-EDA-Feature-Engineering/ │ ├── dataset.xlsx ├── cleaned_dataset.csv ├── Advanced_EDA_Feature_Engineering.ipynb ├── README.md │ └── Visualizations/ ├── Histogram.png ├── Boxplot.png ├── Payment_Methods.png ├── Order_Status.png └── Correlation_Heatmap.png ``` ## 展示的核心技能 * 数据清洗 * 探索性数据分析（EDA） * 特征工程 * 统计分析 * 数据可视化 * 业务分析 * Python 编程 ## 未来增强计划 * 客户细分分析 * 销售预测模型 * 客户终身价值预测 * 推荐系统 * 使用 Streamlit 或 Power BI 开发交互式仪表板 ## 作者 ### Rohan Bhowmik 有抱负的数据科学家 | AI/ML 爱好者 | Web 开发者 热衷于利用数据科学、人工智能和机器学习来解决现实世界的业务问题，并创造有影响力的解决方案。 ## 支持 如果您认为这个项目有价值，请考虑在 GitHub 上给它一个 ⭐。 您的支持是我们持续创建更多真实世界数据科学和 AI 项目的动力。

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