운영 최적화 분석 실습

# 필요한 라이브러리들을 import 하세요
# pandas, numpy, matplotlib.pyplot, seaborn
# datetime에서 datetime, timedelta
# sklearn에서 train_test_split, LinearRegression, RandomForestRegressor
# sklearn.metrics에서 mean_squared_error, r2_score
# sklearn.preprocessing에서 LabelEncoder
# warnings를 ignore 설정하세요

# 한글 폰트와 그래프 스타일을 설정하세요
# matplotlib의 폰트를 'DejaVu Sans'로 설정
# seaborn 스타일을 'seaborn-v0_8'로 설정

# "=== 운영 최적화 분석 실습 ===" 출력

# 1. 다음 4개 CSV 파일을 로딩하세요:
# - olist_orders_dataset.csv → orders_df
# - olist_order_items_dataset.csv → order_items_df  
# - olist_order_payments_dataset.csv → payments_df
# - olist_sellers_dataset.csv → sellers_df

# 각 데이터프레임의 shape을 출력하여 확인하세요