本实训一共涉及四个任务模块，共八个子任务：
1.学生将从需求推荐出发，通过购物篮分析发现消费者在购物过程中具有关联性的商品；
2.通过提取消费者加购的数据，对消费者最感兴趣商品的加购情况进行预测；
3.通过商品销量数据并结合购物篮分析结果，选择畅销品及其关联商品进行提前配货优化；
4.通过聚类分析对订单分批进行优化；
5.通过对畅销商品的平均损坏程度排序，选择需要加强包装的商品；
6.通过Dijkstra算法计算用户配送点的最短路径距离；
7.通过jieba分词对用户的商品评论分析，获取其情感趋势；
8.对用户留存数据进行决策树模型建模，对其进行测试和评分，并输出决策树可视化结果。
