探索京东订单数据

餐厅订单数据的数据，挺适合你想搞清楚每天到底卖了啥、卖得好不好。用Python搭配pandas去拆分订单表，做个柱状图啥的方便。嗯，如果你对电商感兴趣，也能参考别人的案例。比如用Python把销售额按日期分组，再用matplotlib画图，响应也快，代码也简单。注意哦，文件名最好统一，像orders.csv，免得路径乱掉。想学更多，还可以看看下面几个资源，比较有参考价值。

订单数据的代码我用过几个，这套还挺顺手的。文件结构清晰，功能也比较实用，尤其适合你想快速看清电商平台的订单趋势。每天多少单、哪个小时最热、哪个城市下单多，几下就能看出来，图表也挺直观。main.py是主程序，调用的函数分散在不同文件里，比如cosmetic.py是专门化妆品类的，用起来比较灵活。

详细分析了xx平台的订单数据，主要涵盖订单时间、省份（收货地址）等维度，同时分析了销售量、销售额、退款金额、退货率、成交率以及地区分布和下单时间趋势。

本次练习的数据包括用户id、订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、支付金额、渠道ID、平台类型、订单时间、支付时间和退款数据，共500条。通过操作这些数据，可以熟练掌握Excel和csv文件的处理技巧。

Flink CDC 在京东的探索与实践，挺值得一看。如果你对实时数据有兴趣，Flink CDC 的应用场景和优化实践能给你多启发。它被广泛应用于京东的核心业务，比如订单交易、商智黄金眼、实时风控等。通过实时捕获和数据库中的增量数据，Flink CDC 实现了数据的高效分发和。比如，京东自研的 Fregata 系统能自动感知数据库变更，支持多种操作和告警能力，适合大规模数据场景。Flink CDC 在技术架构上的布局也全面，从 MySQL、Hive、ElasticSearch 到 Iceberg 等组件都涉及其中，支持多样化的数据流和高可用性设计。如果你想深入了解如何进行增量数据以及如何优化 F

简单验证 原理: 将数据集划分为训练集（例如 2/3 数据）和测试集（例如 1/3 数据）。 变形: 随机子选样（参见图 15.4）。 操作流程: 加载数据集（例如 Iris 数据集）。 使用“Split Data”操作符将数据划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集。 将训练集输入“Decision Tree”决策树模型进行训练。 将测试集输入“Apply Model”应用模型，应用训练好的模型。 使用“Performance”性能测试操作符评估模型在测试集上的准确性（参见图 15.5）。 K-次交叉验证 原理: 将数据集分为 k 个子集，轮流使用其中 k-1 个子集进行训练，剩余

利用C# WinForm技术创建和管理数据库及其表格。

模仿京东商城的网站体验

销售数据的清单格式，整理得挺清楚的，字段也比较标准，像商品 ID、销售时间、地区这些常用维度都有，直接拿来跑数据模型都省事不少。 字段结构挺适合做分类预测、聚类那类应用，比如你想根据地区和时间预测热销品类，跑个RandomForest啥的，还挺方便。尤其适合刚上手pandas或者Spark的同学练手。 数据量级也比较友好，不会卡机器。跑个Spark测试集或Hadoop练习都能 hold 住。你也可以顺手用Tableau或者Power BI做个可视化，看看各地销售分布，也蛮有意思。 哦对了，它和一些数据挖掘教程是配套的，像数据挖掘培训材料、Spark 销售测试数据那几篇，风格都接近，连字段名都差