# ecommerce_analysis

**Repository Path**: phoenixsser/ecommerce_analysis

## Basic Information

- **Project Name**: ecommerce_analysis
- **Description**: 京东电商分析
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-01
- **Last Updated**: 2025-08-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 项目名称  
<!-- 替换为你的项目名称，例如：用户行为分析与预测 -->
**数据分析/机器学习项目：用户行为分析与预测**

---

## 项目概述
<!-- 简短描述项目目标和背景 -->
本项目旨在通过分析用户行为数据（如点击、购买记录），构建预测模型，识别高价值用户并优化推荐策略。数据来源于 [数据源名称/链接]（如 Kaggle、公司数据库等）。

**关键成果**：
- 清洗并处理了 10 万条用户行为数据
- 可视化用户活跃时段分布
- 训练 XGBoost 模型预测用户购买概率（准确率 85%）

---

## 数据集
<!-- 说明数据来源和字段含义 -->
**数据来源**：  
[示例链接](https://www.kaggle.com/datasets/example)（或本地文件 `data/raw_data.csv`）

**主要字段**：
| 字段名       | 类型   | 描述                 |
|--------------|--------|----------------------|
| `user_id`    | string | 用户唯一标识         |
| `event_time` | datetime | 行为发生时间         |
| `event_type` | string | 行为类型（点击/购买） |
| `item_id`    | string | 商品ID               |

---

## 技术栈
<!-- 列出项目依赖的库和工具 -->
```plaintext
# 核心依赖（与 requirements.txt 一致）
pandas>=1.3.0       # 数据处理
numpy>=1.21.0       # 数值计算
matplotlib>=3.4.0   # 数据可视化
seaborn>=0.11.0     # 高级可视化
scikit-learn>=1.0.0 # 机器学习模型
xgboost>=1.6.0      # 梯度提升树（可选）