Project White - 英国礼品销售公司客户与商品分析

这是一个完整的数据分析项目，基于英国一家礼品销售公司两年内的真实交易数据，旨在通过探索性分析、客户建模和销售预测，为业务运营提出改进建议。

📊 技术栈：

• 数据存储：PostgreSQL
• 分析工具：Python, Jupyter Notebook
• 可视化：Matplotlib, Seaborn
• 模型方法：RFM 模型、Cohort 留存分析、SARIMAX 时间序列预测

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📁 项目结构

project-white/
├── docs/                      # GitHub Pages 页面内容
├── Project_White.ipynb        # 分析用 Jupyter Notebook
├── Project_White.pdf          # 分析报告 PDF 版本
├── SQL_statements.pdf         # 数据处理用 SQL 语句
├── .gitignore                 # Git 忽略文件配置
├── requirements.txt           # Python 依赖说明
└── README.md                  # 项目说明（当前文件）

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🔍 项目亮点

📦 客户分析（Customer Analysis）

• 利用 RFM 模型对客户价值进行评分
• 使用 Cohort 分析预测客户流失
• 挖掘“潜力客户”、“忠诚客户”和“需要唤醒客户”群体

🛍 商品分析（Product Analysis）

• 分析商品销售集中度、价格结构与趋势
• 构建 SARIMAX 模型进行季节性销售预测
• 提出库存优化与促销策略建议

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🌐 在线浏览报告

项目报告已通过 GitHub Pages 发布，可直接在线阅读：

👉 点击访问 Project White 网页版报告

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🛠 快速启动

如需在本地运行分析：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/antelacus/project-white.git
cd project-white

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动 Jupyter
jupyter notebook Project_White.ipynb

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📜 数据来源与授权

• 数据集来自 UCI Machine Learning Repository - Online Retail II
• 本项目遵循 MIT License 许可协议

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🙋‍♂️ 作者

项目由 @antelacus 制作，用于数据分析能力展示与公开分享。如有建议欢迎反馈或交流！