FSalerID
FSaleDate
FCloseDate
FOrderID
FStockNo
FStockName
FAmount
CStatus
FTotalAmount
4.2 纸牌游戏数据
以下是某款纸牌游戏的示例数据：
| FPlayer1 | FPlayer2 | FCard1 | FCard2 | FCard3 | FCard4 | FCard5 | FScore1 | FScore2 |
|———-|———-|————|————|————|————|————|———|———|
| 1 | 2 | Red King | Black Queen| White King | Purple Jack| Green Ace |20 |10 |
| 2 | 3 | Blue King | Green King | Yellow Queen| Red Queen | Black Ace |30 |15 |
4.3 社交网络数据
以下是某社交网络的示例数据：
| FUserID | FFollowID | FollowDate | FollowType |
|———–|————|————|————|
| 1 | 2 | 2020-01-01 | Follow |
| 2 | 3 | 2020-02-01 | Follow |
| 1 | 4 | 2020-03-01 | Follow |
附录
此处可以放置与数据相关的文档，如数据集说明、数据处理方法等。
以下是一个简化的示例数据集说明：
数据集说明
本数据集包含三个数据集，分别对应不同的应用场景：
- 销售数据: 包含销售订单信息，可以用于销售分析和预测。
- 纸牌游戏数据: 包含纸牌游戏中的玩家信息和得分信息，可以用于游戏分析。
- 社交网络数据: 包含社交网络中用户之间的关注关系，可以用于社交网络分析。
数据处理方法
- 销售数据：通过ETL（提取、转换和加载）过程将原始销售数据进行清洗和转换。具体操作包括：
- 从CSV文件中提取订单信息。
- 处理日期格式，将其统一转换为YYYY-MM-DD格式。
- 计算订单金额。
- 纸牌游戏数据：采用相同的方法处理纸牌游戏数据。
- 社交网络数据：将原始数据保存到数据库中进行存储和管理。
注意事项
- 数据中的字段可能存在缺失值，需要在数据处理过程中进行处理。
- 在实际应用中，可以根据需要对数据进行扩展和修改。