电商-门店可视化与顾客分组-约500行（pyecharts地图可视化、KMeans聚类、大屏可视化）.rar

### 知识点详细解读 本项目名为“电商-门店可视化与顾客分组”，旨在通过数据可视化和机器学习算法对电商门店的顾客进行分析和分组。项目使用Python编程语言，利用了pyecharts库实现地图可视化，KMeans算法进行聚类分析，以及大屏可视化技术。源码经过严格测试，确保其正常运行，但仅供学习和交流使用，不得用于商业目的。 项目中包含了多个关键文件，分别是uniqlo1.csv、uniqlo2.csv、uniqlo.csv这三个数据文件，这些文件可能包含了优衣库门店相关的销售数据、顾客数据等。通过这些数据文件的分析，可以对顾客进行分组，并基于地理位置进行可视化展示。 项目还包括了大屏展示相关文件，如大屏展示1.html、test.html，这些文件可能是用于展示最终分析结果的网页文件。使用大屏展示技术，可以使得数据更加直观和易于理解，特别适合在商业环境或会议中展示分析成果。 此外，项目中的.ipynb文件通常指的是Jupyter Notebook文件，它们是用于数据科学和机器学习的交互式计算环境，文件中可能记录了数据分析和机器学习模型的训练过程。这些.ipynb文件提供了可视化的代码单元格，允许用户在同一个文件中组合代码执行、可视化结果和解释性文本。 优衣库门店可视化与顾客拜访数据分组.ipynb文件很可能包含了数据处理、数据可视化以及KMeans聚类分析的核心代码。用户可以在这个笔记本中运行代码，观察数据处理的每一步结果，并通过可视化图表来分析顾客的分布和行为特征。 chart_config.json文件可能是用于配置图表显示设置的JSON文件，JSON文件格式广泛用于配置信息的存储，以键值对的方式组织数据，易于读写。通过修改该文件中的配置项，用户可以改变图表的颜色、样式、数据标签等属性，以满足不同的展示需求。 这个项目集成了数据处理、机器学习和可视化技术，为研究电商门店的顾客分组提供了有力的工具和平台。通过对门店和顾客数据的分析，可以更好地理解顾客行为，为电商策略的制定和优化提供数据支持。