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- 用戶名（至少3個字符）
- 郵箱（需要驗證格式）
- 密碼（至少8位，包含大小寫字母和數字）
使用React和Tailwind CSS實現，需要包含表單驗證和提交處理。

2. React組件開發

Claude能夠根據需求生成完整的React組件代碼。以下是一個銷售數據可視化組件的示例：

import React, { useState, useEffect } from 'react';

import { LineChart, Line, XAxis, YAxis, Tooltip, Legend, ResponsiveContainer } from 'recharts';



const SalesChart = () => {

  const [data, setData] = useState([]);



  useEffect(() => {

    const fetchData = async () => {

      const response = await fetch('/api/sales');

      const salesData = await response.json();

      setData(salesData);

    };

    fetchData();

  }, []);



  return (

    

      月度銷售趨勢


      

        

          

          

          

          

          

          

        

      

    


  );

};



export default SalesChart;

3. Python數據處理

Claude在數據分析方面也表現出色，能夠生成高效的數據處理腳本。例如，處理銷售數據的分析腳本：

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import datetime



def analyze_sales_data(file_path):

    df = pd.read_csv(file_path)

    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

    df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce')



    monthly_sales = df.groupby(df['date'].dt.strftime('%Y-%m'))

                     .agg({

                         'sales': 'sum',

                         'orders': 'count',

                         'customer_id': 'nunique'

                     })

                     .rename(columns={

                         'customer_id': 'unique_customers'

                     })



    monthly_sales['sales_mom'] = monthly_sales['sales'].pct_change() * 100

    monthly_sales['avg_order_value'] = monthly_sales['sales'] / monthly_sales['orders']



    sales_std = monthly_sales['sales'].std()

    sales_mean = monthly_sales['sales'].mean()

    monthly_sales['is_anomaly'] = np.abs(monthly_sales['sales'] - sales_mean) > 2 * sales_std



    return monthly_sales



if __name__ == "__main__":

    sales_data = analyze_sales_data('sales_data.csv')

    print(sales_data)