项目目标：
构建数据清洗与处理流程
实现关键指标的可视化展示
提供可交互的数据分析仪表盘

核心功能模块：
数据采集与清洗
使用Pandas读取CSV文件并进行缺失值处理
对异常值进行识别与修正
数据标准化处理（如归一化、分箱）

数据分析：
用户行为分析（点击率、停留时长、转化率）
销售趋势分析（按日/周/月统计）
用户画像构建（基于RFM模型）
可视化展示
使用Matplotlib和Seaborn生成静态图表
使用Plotly构建交互式图表
集成Flask框架实现Web端展示

项目成果与价值
交付成果：
完整的数据分析报告（含图表与结论）
可运行的Web分析平台（部署在Heroku或本地服务器）
实际价值：
帮助业务部门快速定位用户流失原因
支持营销策略的制定与优化
提升数据驱动决策的能力

项目截图与链接（示例）
截图说明：
图1：用户行为热力图（显示不同时间段的活跃度）
图2：销售趋势折线图（按月份统计销售额）
图3：用户画像雷达图（展示RFM评分分布