电商双11美妆数据分析

1、初步了解

2.2 缺失值处理

通过上面观察数据发现sale_count,comment_count 存在缺失值,先观察存在缺失值的行的基本情况

2.3 数据挖掘寻找新的特征

给出各个关键词的分类类别

由title新生成两列类别

对是否是男性专用进行分析并新增一列

对每个产品总销量新增销售额这一列

相关推荐
SelectDB4 小时前
从 StarRocks 走向 Apache Doris:如何实现引擎平滑替换与架构升级?
大数据·数据库·数据分析
总要学点什么6 小时前
第79篇:数据可视化-模拟迁徙效果——把三十条航线画成会飞的弧
3d·信息可视化·数据挖掘·数据分析·gis·webgl·cesium
Apok'7 小时前
零基础学Python量化(1):研究大纲与流程
python·机器学习·金融·数据挖掘·数据分析
benchmark_cc8 小时前
如何为 QuantDash Python SDK 编写一个最小化的连接验证脚本?
python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
STLearner9 小时前
KDD 2026 | (2月轮)时空数据(Spatial-Temporal)论文总结时空【下】(人群移动,城市科学(资源调度,)
大数据·人工智能·python·深度学习·机器学习·语言模型·数据挖掘
效率工作实验室12 小时前
商业智能报告趋势解析:标准化报告为何正被个性化分析取代
数据分析·agent·商业智能报告·标准化报告·个性化分析
钱工的门窗技术笔记13 小时前
铝木复合门窗中木材的角色分类与界面可分解性:结构判定、失效路径与维护设计
网络·物联网·数据分析
机器学习之心13 小时前
电池SOH估计和RUL预测,五个时间特征 + 基于GPR高斯过程回归的锂电池健康状态估计和剩余寿命预测
人工智能·数据挖掘·回归·锂电池健康状态估计·剩余寿命预测
benchmark_cc1 天前
量化开发中,什么时候应该停止手动下载股票数据?
python·数据分析·pandas·量化交易·1024程序员节·股票数据·quantdash
fastjson_1 天前
可视化工具 — DataGear
数据分析