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8.活跃用户留存率指标核心实现（下）
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      1. 项目背景
      [2] 2.分析流程（上）
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      2.分析流程（上）
      [3] 2.分析流程（下）
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      2.分析流程（下）
      [4] 3.人货场指标体系（上）
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      3.人货场指标体系（上）
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      3.人货场指标体系（下）
      [6] 4. 基础数据初始化
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      4. 基础数据初始化
      [7] 5.基础数据预处理（上）
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      5.基础数据预处理（上）
      [8] 5.基础数据预处理（下）
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      5.基础数据预处理（下）
      [9] 6.用户基础指标之UV_PV_浏览...
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      6.用户基础指标之UV_PV_浏览深度（上）
      [10] 6.用户基础指标之UV_PV_浏览...
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      6.用户基础指标之UV_PV_浏览深度（下）
      [11] 7. 活跃用户留存率指标实现分析（...
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      7. 活跃用户留存率指标实现分析（上）
      [12] 7. 活跃用户留存率指标实现分析（...
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      [13] 8.活跃用户留存率指标核心实现（上...
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      8.活跃用户留存率指标核心实现（上）
      [14] 8.活跃用户留存率指标核心实现（下...
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      8.活跃用户留存率指标核心实现（下）
      [15] 9. 活跃用户留存率最后计算
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      [16] 10. RFM模型指标解析（上）
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      10. RFM模型指标解析（上）
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      [18] 11. RFM模型之R指标计算（上...
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      [20] 12. RFM模型之F指标计算
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      [21] 13. RFM模型之用户划分（上）
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      13. RFM模型之用户划分（上）
      [22] 13. RFM模型之用户划分（下）
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      13. RFM模型之用户划分（下）
      [23] 14.商品相关指标统计
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      14.商品相关指标统计
      [24] 15.商品品类相关指标统计
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      15.商品品类相关指标统计
      [25] 16.平台指标说明
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      16.平台指标说明
      [26] 17. 平台基础行为数据计算
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      17. 平台基础行为数据计算
      [27] 18. 行为路径分析计算（上）
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      18. 行为路径分析计算（上）
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      [29] 19. 结论解读（上）
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      19. 结论解读（上）
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      19. 结论解读（下）
      [31] 20.项目背景与目标拆解（上）
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      [33] 21. 数据清洗：数据导入与缺失数...
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      21. 数据清洗：数据导入与缺失数据处理（上）
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      21. 数据清洗：数据导入与缺失数据处理（下）
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      22.数据清洗：通过窗口函数实现数据去重
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      23.数据清洗：限定招聘地区与过滤周边岗位（上）
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