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写在前面

—— 理论联系实践，综合运用Pandas技能，完成你的第一个数据分析项目

经过前面一系列的学习，我们已经掌握了 Python 编程基础以及 Pandas 库的核心知识，包括数据结构 (Series, DataFrame)、数据读取与写入、索引与选取、数据清洗、合并连接、分组聚合、排序排名以及常用统计分析方法。理论学习固然重要，但 将所学知识应用于实际问题 才是检验学习成果、提升实战能力的关键。 正所谓 “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。

本篇博客将带你进入一个真实的（模拟）数据分析场景：电商销售数据分析。 我们将扮演一位电商数据分析师的角色，利用前面学到的 Pandas 技能，对一份模拟的电商销售数据集进行 端到端 (End-to-End) 的分析，从数据加载、清洗、整理，到探索性分析、指标计算，最终得出一些有价值的业务洞察。

为什么选择电商销售数据分析案例？

• 场景通用，易于理解： 电商是