上海市订单分析数据

数据采集：分区域读取数据库中每笔交易订单时间和订单金额。相同时间的订单以数据库内生成前后顺序排序。 Z-Score：通过计算单笔订单的支付价格与整体均值的差值再除以总体标准差得到Z-Score。环比增长：通过计算当前订单金额与前一笔订单的比值减1获得（当首行或者无前序数据返回空值）。t和 s为评分系统，当Z-Score>0.2时t为正不稳定，当0.2≥Z-Score≥-0.2时t为稳定，当Z-Score<-0.2时t为负不稳定。当环比增长>0则s=增大，当环比增长=0时 s=稳定，当s<0时s=减小。峰值区间说明：由于s是基于前一条订单做出的判断， 当前时间的s处于增加而后一条订单的s处于减少的时候则当前订单数据为区间内峰值。
数据采集：分区域读取数据库中每笔交易订单时间和订单金额。相同时间的订单以数据库内生成前后顺序排序。 Z-Score：通过计算单笔订单的支付价格与整体均值的差值再除以总体标准差得到Z-Score。环比增长：通过计算当前订单金额与前一笔订单的比值减1获得（当首行或者无前序数据返回空值）。t和 s为评分系统，当Z-Score>0.2时t为正不稳定，当0.2≥Z-Score≥-0.2时t为稳定，当Z-Score<-0.2时t为负不稳定。当环比增长>0则s=增大，当环比增长=0时 s=稳定，当s<0时s=减小。峰值区间说明：由于s是基于前一条订单做出的判断， 当前时间的s处于增加而后一条订单的s处于减少的时候则当前订单数据为区间内峰值。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含5458条上海市批发和零售业的订单数据，每日更新，以xlsx格式存储。数据通过Z-Score和环比增长算法分析订单金额的稳定性和变化趋势，用于检测峰值和评估交易动态，适用于商业智能和风险监控场景。