3.1 提出问题

分析指标：

月均消费次数
月均消费金额
客单件
消费趋势

3.2 理解数据

3.3 清洗数据

3.3.1 选择子集

3.3.2 列名重命名

3.3.3 缺失数据处理（dropna(）函数）

Python缺失值有3种：None，NA，NaN。（分析数据时，如果遇到什么错误，比如float错误，就要考虑是否为缺失值，若是，则需要处理掉）。

1. Python内置的None值；
2. pandas中，将缺失值表示 为NA，表示不可用not available；
3. 对应数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据；

None和NaN的区别：None是Python的一种数据类型（NoneType），NaN是浮点类型(float)，两个都用作空值。

3.3.4 数据类型转换

3.3.5 数据排序

3.3.6 异常值处理

3.4 构建模型

3.4.1 指标1：月均消费次数=总消费次数/月份数

3.4.2 指标2：月均消费金额=总消费金额/月份数

3.4.3 指标3：客单价=总消费金额/总消费次数

客单价（per customer transaction）：商场（超市）每位顾客平均购买商品的金额，即是平均交易金额。

3.4.3 消费趋势

最后

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最后

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