案例介绍
A.数据清洗，提取订单时间中的：年-月-日，去重，分析异常数据占比和特点；按月分组，销量最多的月份排序可视化bar图；
B. 按城市分组，按购买数量求和，按数量求和排序，购买商品数量前10的城市--可视化bar图；
C.计算客单价；按客户ID分组，汇总销售数量和销售额，计算用户平均消费金额和消费次数；
D. pivot_table透视表计算年度退货率；计算R-F-M值，各分位数段客户消费频次，RFM的数据类型做转换，按RFM的价值取值判断价值：高和低，各用户等级的个数统计，最后可视化用户等级情况的重要度bar图和用户等级比例pie图；
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