1.【60%】项目分为哪些功能模块，对使用者来说能实现哪些功能：
该销售数据分析项目通常包括以下功能模块：
a) 数据收集与清洗：该模块用于从各种数据源（如CRM系统、电子商务平台等）中收集销售数据，并进行清洗和预处理以确保数据的准确性和完整性。
b) 数据存储与管理：该模块用于将清洗后的销售数据存储在数据库或数据仓库中，并提供相应的数据管理功能，如索引、查询和备份等。
c) 数据分析与可视化：该模块用于对销售数据进行各种统计分析和挖掘，以揭示销售趋势、客户行为以及市场机会等。同时，通过可视化手段，如图表、仪表盘等，将分析结果直观地展示给使用者，帮助其做出有效的决策。
d) 预测与建模：该模块使用机器学习和统计模型，基于历史销售数据和其他相关因素，进行销售预测和模型构建。这可以帮助企业预测销售额、优化库存管理、制定销售策略等。
e) 报告与洞察：该模块用于生成各类销售数据报告，并提供对洞察的解释和建议。使用者可以查看销售趋势、产品销售排名、客户细分等各种报告，以便更好地了解业务情况和制定战略。
通过以上功能模块，销售数据分析项目能够帮助使用者深入了解销售情况、发现潜在机会和问题，并基于数据驱动做出相应的决策和优化。
2.【40%】我负责哪些任务，使用了什么技术栈，最终达到了什么成果：
作为销售数据分析项目的工作助手，我的任务范围可能包括以下内容：
a) 数据清洗与预处理：负责对原始销售数据进行清洗、处理和转换，确保数据的准确性和一致性。可能使用的技术包括数据清洗工具、脚本编程语言（如Python或R）等。
b) 数据可视化与报表生成：负责根据使用者的需求，设计和生成各类可视化图表和报表，以直观地展示销售数据的分析结果。可能使用的技术包括数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）。
c) 数据分析与建模：协助使用者进行销售数据的统计分析、挖掘和建模工作。可能使用机器学习算法和库（如scikit-learn、TensorFlow等）等。
d) 项目管理与协作：负责项目的计划、进度跟踪和协调，与团队成员和使用者进行有效的沟通和协作，确保项目按时完成并达到预期目标。
通过以上任务的完成，可能达到的成果包括：
a) 准确、完整的销售数据：经过数据清洗和预处理的销售数据具有高质量和可信度，为后续的分析和决策提供可靠的基础。
b) 直观、易懂的数据可视化：生成的图表和报表能够清晰地展示销售数据的趋势、规律和关联性，帮助使用者快速理解和识别重要信息。
c) 深入的数据分析与洞察：通过统计分析和建模技术，揭示销售数据中隐藏的规律和特征，为业务决策提供有力支持。
d) 高效的项目管理与协作：通过良好的项目管理和协作，确保项目按时交付，并满足使用者的需求和期望。
3.【选填】有哪些难点，怎么解决的：
销售数据分析项目可能面临以下一些难点：
a) 数据质量问题：原始销售数据可能存在缺失值、异常值或重复值等问题，对数据清洗和预处理提出了挑战。为解决这个问题，可以采用数据清洗工具和算法，如缺失值填补、异常值检测和去重等方法。
b) 复杂的数据分析需求：不同的使用者可能有不同的数据分析需求，涉及到多种统计方法、机器学习算法和建模技术。解决这个问题的方法是根据具体需求，选择合适的分析工具和算法，并进行相应的数据处理和模型构建。
c) 敏感数据保护：销售数据中可能包含敏感信息，如客户隐私数据
