电商用户行为数据分析产品系统

对电商用户行为数据进行清洗、统计与可视化，分析用户活跃时段、消费偏好与复购率，输出完整分析报告。

本项目包含数据导入与清洗、用户行为统计、消费偏好分析、可视化报告四大功能模块。可批量导入电商用户行为CSV/Excel原始数据，完成缺失值填充、重复数据删除、异常值过滤；支持按时间维度统计用户活跃时段、下单频次，按商品类别分析消费偏好与复购率，最终生成折线图、柱状图、热力图等可视化图表，输出完整分析报告，帮助快速洞察用户行为规律。

我独立负责全流程开发，包括需求分析、数据处理、代码编写与结果可视化。技术栈采用Python + pandas + numpy + matplotlib/seaborn，通过pandas完成数据清洗与统计计算，利用matplotlib绘制多维度分析图表，实现从原始数据到可解读报告的闭环。项目亮点是自动化处理流程，可一键复用代码处理同类数据集，高效解决电商数据统计需求。