示例项目：销售数据分析

本示例展示数据分析项目的完整结构和文档模板

项目概述

项目名称：2024年Q1销售数据分析

目标：分析Q1销售数据，找出销售趋势、识别热销产品、发现潜在问题，为Q2销售策略提供数据支持。

交付形式：分析报告（PDF）+ 可视化图表 + 数据处理脚本

项目结构

sales_analysis/
├── data/
│   ├── raw/                 # 原始销售数据
│   ├── processed/           # 清洗后数据
│   └── output/              # 分析结果
├── notebooks/
│   ├── 01_eda.ipynb         # 数据探索
│   ├── 02_cleaning.ipynb    # 数据清洗
│   └── 03_analysis.ipynb    # 分析建模
├── src/
│   ├── cleaning.py          # 数据清洗脚本
│   ├── analysis.py          # 分析脚本
│   └── visualization.py     # 可视化脚本
├── docs/
│   ├── requirements.md      # 需求文档
│   ├── data_dictionary.md   # 数据字典
│   └── tasks.md             # 任务清单
├── output/
│   ├── figures/             # 图表输出
│   └── report.pdf           # 最终报告
├── requirements.txt
└── README.md

技术栈

• Python 3.10+
• Pandas, Polars（数据处理）
• Matplotlib, Seaborn, Plotly（可视化）
• Jupyter Notebook（探索分析）

运行方式

Copy# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行数据清洗
python src/cleaning.py

# 运行分析
python src/analysis.py

# 生成可视化
python src/visualization.py

时间线

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• 数据字典
• 任务清单