给定一组数据，对数据进行探索性分析，并生成一份报告。


数据集：某电商公司的用户订单记录
对于给定的电商订单记录数据集，我们首先可以进行以下探索性分析：
1. 数据概览：包括数据集大小、特征数量、数据类型等。
2. 缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，如果有缺失值需要进行处理。
3. 数据可视化：绘制图表探索数据分布情况，如直方图、散点图等。
4. 数据清洗：处理异常值、重复值、错误值等数据问题。
5. 特征工程：通过特征工程处理数据，如特征提取、特征选择等。
6. 探索性分析：探索数据中存在的规律、趋势、异常值等。
7. 分析结果总结：总结探索性分析结果，提出建议，并生成报告。

报告应该包括数据概览、探索性分析结果、可视化图表以及分析结论和建议等。对于电商订单记录数据集，可以关注的特征包括订单编号、订单金额、订单时间、用户ID等。通过分析这些特征，可以探索用户消费习惯、订单金额分布、订单时间规律等。最后，根据分析结果提出建议，如针对消费习惯推荐商品、优化订单支付流程等。