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前言：数据是新的石油，但未被提炼的石油只是“脏泥巴”

作为一个开发者或运营，你是否经常面临这样的窘境：
老板甩给你一个几百兆的 CSV 文件：“小王，去分析一下为什么上个月销售额跌了？”

你打开文件，几十万行密密麻麻的数字，看得头晕眼花。用 Excel 做透视表？卡死。用肉眼看？看不出规律。
痛点：我们不缺数据，缺的是让数据“开口说话”的能力。

今天，带大家用 Python (Pandas + Seaborn) 打通一套**“数据清洗 -> 洞察分析 -> 策略输出”**的闭环。我们将从一份模拟的杂乱销售记录中，挖出提升 30% 业绩的关键线索。

💡 核心技术栈：Pandas(清洗),Seaborn(可视化),Matplotlib(绘图)

一、 我们的目标：从“一团乱麻”到“一张作战图”

我们将模拟一份电商销售数据，涵盖：订单日期、产品类别、销售区域、销售额、利润等。

分析路径图解：