【Python数据分析项目大合集】2022年B站最全系列项目实战，建议收藏~适合练手/项目经验/毕设~全程干货讲解无废话~
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【第1集】1-认识数据并预处理（上） 译
【第2集】1-认识数据并预处理（下） 译
【第3集】2-最受欢迎的菜并可视化分析（上） 译
【第4集】2-最受欢迎的菜并可视化分析（下） 译
【第5集】3-订单消费维度分析并可视化（上） 译
【第6集】3-订单消费维度分析并可视化（中） 译
【第7集】3-订单消费维度分析并可视化（下） 译
【第8集】4-日期与时间维度进行点菜量分析（上） 译
【第9集】4-日期与时间维度进行点菜量分析（下） 译
【第12集】2-预处理-重复值、缺失值、格式调整（上） 译
【第13集】2-预处理-重复值、缺失值、格式调整（下） 译
【第14集】3-预处理-异常值处理和偏态分布 译
【第15集】4-预处理-月份列的数据规整 译
【第16集】5-数据分析-货品配送服务分析（上） 译
【第17集】5-数据分析-货品配送服务分析（下） 译
【第18集】6-数据分析-销售区域潜力分析（上） 译
【第19集】6-数据分析-销售区域潜力分析（下） 译
【第20集】7-数据分析-商品质量分析,项目总结（上） 译
【第21集】7-数据分析-商品质量分析,项目总结（下） 译
【第22集】1-项目介绍，需求分析 译
【第23集】2-导入数据,初步分析数据（上） 译
【第24集】2-导入数据,初步分析数据（下） 译
【第25集】3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)（上） 译
【第26集】3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)（中） 译
【第27集】3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)（下） 译
【第28集】4-用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计（上） 译
【第29集】4-用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计（下） 译
【第30集】5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率（上） 译
【第31集】5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率（中） 译
【第32集】5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率（下） 译
【第33集】6-用户消费行为-首购和最后一次购买分析（上） 译
【第34集】6-用户消费行为-首购和最后一次购买分析（下） 译
【第35集】7-用户分层-透视表与构建RFM模型（上） 译
【第36集】7-用户分层-透视表与构建RFM模型（下） 译
【第37集】8-用户分层-RFM模型分析并可视化（上） 译
【第38集】8-用户分层-RFM模型分析并可视化（中） 译
【第39集】8-用户分层-RFM模型分析并可视化（下） 译
【第40集】9-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1（上） 译
【第41集】9-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1（下） 译
【第42集】10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（上） 译
【第43集】10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（中） 译
【第44集】10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（下） 译
【第45集】11-用户购买周期分析（上） 译
【第46集】11-用户购买周期分析（下） 译
【第47集】12-用户生命周期分析（上） 译
【第48集】12-用户生命周期分析（下） 译
【第49集】13-用户复购率分析（上） 译
【第50集】13-用户复购率分析（下） 译
【第51集】14-用户回购率分析（上） 译
【第52集】14-用户回购率分析（下） 译
【第55集】2-每天每月销量分析（上） 译
【第56集】2-每天每月销量分析（下） 译
【第57集】3-用户购买量和金额分析-merge函数（上） 译
【第58集】3-用户购买量和金额分析-merge函数（下） 译
【第59集】4-用户2次购买门票-2（上） 译
【第60集】4-用户2次购买门票-2（下） 译
【第61集】5-用户5次以内购买门票占比分析（上） 译
【第62集】5-用户5次以内购买门票占比分析（下） 译
【第63集】6-用户复购率和复购人数分析（上） 译
【第64集】6-用户复购率和复购人数分析（下） 译
【第65集】7-用户回购率和回购人数分析（上） 译
【第66集】7-用户回购率和回购人数分析（下） 译
【第67集】8-新用户-活跃用户占比分析（上） 译
【第68集】8-新用户-活跃用户占比分析（下） 译
【第69集】9-回流用户，活跃用户分析（上） 译
【第70集】9-回流用户，活跃用户分析（下） 译
【第71集】10-用户生命周期分析（上） 译
【第72集】10-用户生命周期分析（中） 译
【第73集】10-用户生命周期分析（下） 译
【第74集】11-用户留存天数计算（上） 译
【第75集】11-用户留存天数计算（中） 译
【第76集】11-用户留存天数计算（下） 译
【第77集】12-用户留存率计算（上） 译
【第78集】12-用户留存率计算（中） 译
【第79集】12-用户留存率计算（下） 译
【第81集】O2O_优惠券使用情况分析-01-项目介绍（上） 译
【第82集】O2O_优惠券使用情况分析-01-项目介绍（下） 译
【第83集】O2O_优惠券使用情况分析-02-加载数据-数据规整处理（上） 译
【第84集】O2O_优惠券使用情况分析-02-加载数据-数据规整处理（中） 译
【第85集】O2O_优惠券使用情况分析-02-加载数据-数据规整处理（下） 译
【第86集】O2O_优惠券使用情况分析-03-是否使用优惠券消费占比分析（上） 译
【第87集】O2O_优惠券使用情况分析-03-是否使用优惠券消费占比分析（中） 译
【第88集】O2O_优惠券使用情况分析-03-是否使用优惠券消费占比分析（下） 译
【第89集】O2O_优惠券使用情况分析-04-距离和折扣率分析（上） 译
【第90集】O2O_优惠券使用情况分析-04-距离和折扣率分析（下） 译
【第91集】O2O_优惠券使用情况分析-05-过滤出持券消费人数并联合数据（上） 译
【第92集】O2O_优惠券使用情况分析-05-过滤出持券消费人数并联合数据（下） 译
【第93集】O2O_优惠券使用情况分析-06-皮尔逊相关系数分析（上） 译
【第94集】O2O_优惠券使用情况分析-06-皮尔逊相关系数分析（中） 译
【第95集】O2O_优惠券使用情况分析-06-皮尔逊相关系数分析（下） 译
【第96集】O2O_优惠券使用情况分析-07-求优惠券每天的发放量和使用量（上） 译
【第97集】O2O_优惠券使用情况分析-07-求优惠券每天的发放量和使用量（下） 译
【第98集】O2O_优惠券使用情况分析-08-优惠券发放和使用可视化分析、总结项目（上） 译
【第99集】O2O_优惠券使用情况分析-08-优惠券发放和使用可视化分析、总结项目（下） 译
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