数据层面：本次股票数据集完整无缺失，通过时间排序、特征构造完成时序数据预处理，满足建模要求；可视化层面：完成均线、K 线、成交量、涨跌幅多维度可视化，清晰还原股票行情规律；模型层面线性回归结合多特征，预测误差更小，适合该场景下的股价短期预测；ARIMA 经典时序模型，仅依靠历史序列也能实现高精度预测，通用性更强；业务层面：模型可实现短期股价预测，但股票行情受政策、消息、市场情绪等多重因素影响，本结

技术层面：完整实现了数据清洗→可视化分析→特征工程→标准化→K-Means 聚类全链路数据分析流程，掌握 LRFM 模型与无监督聚类在业务中的落地用法；业务层面：通过数据量化用户价值，实现精细化用户分层，告别粗放式营销，为电商精准运营提供数据支撑；拓展方向：可增加用户地域、商品品类特征做多维度聚类，也可结合分类算法构建用户流失预测模型。