商业运营分析

要解决什么问题

运营和数据分析里，很多常见任务——客户分层、留存、购物篮关联、销售预测、A/B 检验——往往默认依赖 numpy、pandas 或 scikit-learn。在受限环境（仅标准库、不能装科学计算栈）或需要读透算法实现时，黑盒调用并不合适。本技能把 10 类商业分析流程拆成可独立调用的能力，算法从零实现，便于对照业务口径做改造。

核心能力与工作方式

覆盖从客户到收入、从预测到实验的完整链路：

• 客户与价值：rfm_customer_analysis 计算 R/F/M 并做 K-Means 聚类与价值等级；customer_lifetime_value_prediction 用 BG/NBD 简化模型估 CLV。
• 行为与留存：cohort_retention_analysis 做队列分组、留存矩阵与趋势；churn_prediction 用逻辑回归 + 梯度下降 + L2 正则做流失预测。
• 交易与收入：market_basket_analysis 完整 Apriori、关联规则与提升度；revenue_segmentation_analysis 多维拆解与 Pareto ABC。
• 预测与决策：sales_forecast_arima 自实现 ARIMA（Yule-Walker、AIC）；kpi_dashboard_data 算达成率、环比、同比与预警阈值；ab_test_analyzer 做 Welch t 检验、Cohen's d 与功效分析。
• 输出：business_report_generator 汇总执行摘要、关键发现与建议。

依赖仅限 Python 标准库（math、statistics、collections、datetime 等），无外部包。

适用边界与注意点

这是教学与轻量分析向的实现，不是替代生产级 ML 平台：大数据量、复杂特征工程或需要 sklearn 生态的模型时，应换用专业栈。K-Means、ARIMA、Apriori 等对参数与数据质量敏感，上线前需结合业务样本做校验；A/B 与统计检验结论仍依赖实验设计与样本量是否满足假设。