python数据分析上万条的实战案例

数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理 （1）选择子集 在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。

获取数据源后，我们着手进行电商数据分析，涉及12项关键指标，如订单时间、编号和产品信息等。 数据的基石是准确无误，我们首先进行数据嗅探，通过Python库导入数据并进行描述性分析，确保数据质量和一致性。