黑色星期五销售 简介：该项目将分析黑色星期五的销售数据，并获得更多见解，以回答以下关键业务问题。 什么是最大售出产品 哪个产品类别的销售额最高 查找购买者的年龄段和他们的intreset乘积 寻找买家的婚姻状况 分析在销售中具有较高兴趣的性别群体 我从挑选了数据集。 目录 安装 文件类型 结果 安装 使用下面的git命令随意克隆/分叉reporsity使用克隆github仓库 $ git clone https://github.com/mathubhalan/Black-Friday-Sales.git ＃文件类型 代码文件“ SalesAnalysis.ipynb”是该项目代码的jupyter笔记本格式。 数据文件夹包含从Kaggle下载的数据集“ BlackFriday.csv”。 许可证文件包含该项目的通用GNU许可证。 SalesAnalysis.html是笔记本文件

这个数据集可以直接在Hadoop+spark上进行分析

机器学习训练数据，下载于国外机器学习平台 kaggle。 数据关于美国金县的房屋销售。包括房屋各个因素对房价的影响。 详细内容可移步至资源网址查看：https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction

配合实战使用~

淘宝网站2000多条手机销售信息，包括标题名称，手机品牌，销售价格，城市，销量，产品链接。可以做；销量分析，品牌分析，商家地点分析。价格区间分析。

数据文件以及jupyter源文件

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tableau 学习的样例数据-超市销售数据,数据量约1万条，适合学习测试使用

漂亮的EXCEL数据统计图表23销售数据可视化看板1

文章目录题目描述问题 1解析问题 2解析问题 3解析问题 4解析总结 本文基于微信群里的一个问题，感谢这位朋友提供的分享。 题目描述 假设某电商销售数据有如下几张表： Brand（品牌表） bid name 1 品牌1 Category（品类表） cid name 1 食品 Monthlysales（月度销量统计表） month bid cid paltform sales 2019-12-01 1 1 1 1000 其中， month：date 类型，存储的是每个月的第一天； bid：对应 Brand.bid； cid：对应 Cat