：X公司是一家专注于抖音广告投放的公司，该公司的北极星指标是ROI（ROI=GMV/成本),随着业务发展，数据量级逐日上升，数据部门决定开发一个半自动的数据处理流程,将数据入库，对大量业务数据进行结构化的存储。业务所拥有的数据来自抖音和淘宝两端的数据。
项目目的1.对已有业务数据实现半自动化数据处理流程
2.搭建能指导业务策略的数据看板
3.在本周只有成交数的情况下利用机器学习模型预测ROI，对投放策略进行精准的调整
从平台下载数据
Prep自动化处理数据入库数据
云数据库批量处理管理数据
Tableau探索分析构建专题仪表盘
数据探索&清洗&运用机器学习模型预测ROI
（以1个品牌为例）
背景：公司第一周拥有成交数数据，第二周才有所有的成交金额数据
多元线性回归 1.得出与byhe品牌ROI的相关性 2.选取相关高的变量 作为回归的自变量x 3.预测值部署（需要先将Tabpy模块打开） 4.回归系数部署 5.误差与拟合度的部署 6.特征自调的部署
投放策略
ROI高于阈值 提高出价继续放量 直到ROI低于阈值
ROI低于阈值 则调整出价和素材，优先保ROI
即有了ROI就可更精准的控制投放策略
