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24.基于四段式提示词框架的通用销量趋势分析流程
第一章、综述
在电商平台如淘宝和天猫中，销售数据是评估市场表现、预测未来趋势的重要依据。本文将探讨如何利用电商记插件与AI提示词框架来处理和分析淘宝天猫店铺的商品销量数据。该方法通过四个部分的AI提示词，结合Python、SQL和Vega-Lite工具，帮助企业家、电商从业者深入分析销量变化趋势，找出增长最显著的商品，并绘制趋势图。
电商记交互式文档
1. 电商记插件采集数据
首先，通过电商记插件，用户可以轻松地采集淘宝天猫店铺内的宝贝列表数据，包括商品标题、销量、价格、店铺信息等。在交互式文档的第一个HTML单元格，提供了一个链接，指向采集流程页面。这一链接的作用是指引用...…
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23.分析淘宝天猫店铺新品销量趋势
在电商分析领域，销售数据是了解市场动态和优化运营决策的关键。对于淘宝和天猫店铺的运营者来说，能够深入了解新品宝贝在不同时间段内的销量变化趋势，显得尤为重要。这不仅帮助他们识别哪些宝贝正在增长，哪些则可能面临销量下降的风险，同时还能够优化库存、调整营销策略。
本文将基于一个数据分析项目，详细讲解如何通过SQL查询、数据转换与可视化，识别出淘宝天猫店铺中销量增长显著的宝贝，并使用Vega-Lite生成折线图来展示其销量趋势。
引言
我们将描述一个应用案例，基于从淘宝天猫店铺中采集的新品宝贝列表数据（参看前文），重点聚焦在近三天内每个宝贝的销量变化。通过SQL查询将来自不同天的数据连...…
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21.淘宝天猫新品宝贝数据分析
在电商竞争日益激烈的今天，掌握数据分析已成为商家在淘宝天猫平台上脱颖而出的关键。随着平台新品宝贝数量的激增，如何从海量商品中获取有价值的竞争情报，并根据市场趋势调整策略，已成为每个卖家必备的技能。在本文中，我们将带您深入了解如何通过对淘宝天猫“新品”宝贝的数据采集和分析，优化您的产品策略，并提高销量。
1. 淘宝天猫新品宝贝数据采集概述
1.1 数据采集的重要性
淘宝天猫平台上每日发布的新品宝贝数量庞大，覆盖了各个行业领域。通过系统化的宝贝数据采集，商家能够了解竞争对手的产品布局、定价策略和销售状况，从而制定更有针对性的营销计划。数据采集不仅帮助商家洞察市场需求，还能为后续的产品优...…
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20. 案例分析：利用世界银行人口数据集进行东亚地区人口增长研究
引言
在现代商业分析中，数据的收集、处理和可视化是至关重要的。尤其是当你需要从复杂的数据集中提取有用的信息时，AI提示词和Python代码可以显著提高效率。本文将展示如何通过AI提示词生成Python代码来加载和分析大陆洲人口数据，并通过VegaLite进行可视化。我们将深入探讨AI提示词的设计和使用，帮助您更好地理解如何优化数据分析过程，尤其是针对不熟悉代码的商业分析师。
问题描述
在进行全球人口趋势分析时，数据可视化是帮助我们从复杂数据中提取有用信息的关键工具。然而，在处理涉及多个大陆洲的全球人口数据时，现有的图表展示方式仍然存在一些问题。特别是在涉及30个大陆洲分区的情况...…
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19. 案例分析：利用世界银行人口数据集进行北美地区人口增长研究
第一部分、案例分析：利用世界银行人口数据集进行北美地区人口增长研究
作为一名在Global Demographic Analysis Center（全球人口分析中心，简称GDAC）工作的研究人员，假设您希望对北美地区的人口增长趋势进行深入研究。本文将引导您通过世界银行开放数据平台（World Bank Open Data）获取相关数据，并利用电商记交互式文档进行分析和可视化。
一、数据集概览
世界银行开放数据平台（World Bank Open Data）提供了全球各国从1960年到2023年的人口数据。这些数据依据联合国人口司《世界人口展望：2024年修订版》、各国国家统...…
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18. 四段式提示词框架实现通用的数据清洗流程
在数据分析的世界中，数据清洗是最基础也是最关键的一步。无论是电商平台、金融数据，还是任何其他领域的数据，未经清洗的数据都可能引发误导性的分析结果。因此，了解如何高效地清洗数据，对商业分析师来说至关重要。
本文将介绍一个通用的四段式提示词模板，向商业分析师展示如何实现自动化无需人工编码的数据清洗流程。这个流程不仅可以提高数据分析的准确性，还能帮助你节省时间、提升效率。我们将从技术的角度出发，结合实际案例，逐步引导你掌握如何利用这一模板完成数据清洗任务。
打开交互式文档示例
四段式提示词框架
目录
什么是数据清洗？
四段式提示词模板概述
如何使用四段式提示词模板...…
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17.从CSV数据上传到数据分析报告的全流程解析
在数据科学和数据分析领域，利用AI进行数据处理已成为一项必备技能。本文将以电商记的交互式文档为例，详细讲解如何利用DeekSeek、Python、JavaScript和HTML等多种语言协同工作，从上传CSV文件开始，到数据清洗、数据聚合、最终生成数据分析报告的完整过程。
本文将重点介绍以下几个关键点：
数据上传与HTML交互：如何通过前端界面上传CSV文件并进行初始化配置。
数据预处理与过滤：利用Pandas对CSV数据进行清洗和过滤，确保数据质量。
数据聚合与分析：通过分组统计实现数据的年度聚合，便于趋势分析。
生成数据报告：使用第三方库自动生成数据分析...…
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