【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~-10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（下）-网易公开课

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10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（下）

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[1] 1-认识数据并预处理（上）

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1-认识数据并预处理（上）

[2] 1-认识数据并预处理（下）

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1-认识数据并预处理（下）

[3] 2-最受欢迎的菜并可视化分析（上）

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2-最受欢迎的菜并可视化分析（上）

[4] 2-最受欢迎的菜并可视化分析（下）

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2-最受欢迎的菜并可视化分析（下）

[5] 3-订单消费维度分析并可视化（上）

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3-订单消费维度分析并可视化（上）

[6] 3-订单消费维度分析并可视化（中）

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3-订单消费维度分析并可视化（中）

[7] 3-订单消费维度分析并可视化（下）

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3-订单消费维度分析并可视化（下）

[8] 4-日期与时间维度进行点菜量分析（...

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4-日期与时间维度进行点菜量分析（上）

[9] 4-日期与时间维度进行点菜量分析（...

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4-日期与时间维度进行点菜量分析（下）

[10] 5-项目总结

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5-项目总结

[11] 1-需求分析

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1-需求分析

[12] 2-预处理-重复值、缺失值、格式调...

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2-预处理-重复值、缺失值、格式调整（上）

[13] 2-预处理-重复值、缺失值、格式调...

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2-预处理-重复值、缺失值、格式调整（下）

[14] 3-预处理-异常值处理和偏态分布

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3-预处理-异常值处理和偏态分布

[15] 4-预处理-月份列的数据规整

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4-预处理-月份列的数据规整

[16] 5-数据分析-货品配送服务分析（上...

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5-数据分析-货品配送服务分析（上）

[17] 5-数据分析-货品配送服务分析（下...

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5-数据分析-货品配送服务分析（下）

[18] 6-数据分析-销售区域潜力分析（上...

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6-数据分析-销售区域潜力分析（上）

[19] 6-数据分析-销售区域潜力分析（下...

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6-数据分析-销售区域潜力分析（下）

[20] 7-数据分析-商品质量分析,项目总...

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7-数据分析-商品质量分析,项目总结（上）

[21] 7-数据分析-商品质量分析,项目总...

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7-数据分析-商品质量分析,项目总结（下）

[22] 1-项目介绍，需求分析

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1-项目介绍，需求分析

[23] 2-导入数据,初步分析数据（上）

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2-导入数据,初步分析数据（上）

[24] 2-导入数据,初步分析数据（下）

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2-导入数据,初步分析数据（下）

[25] 3-数据预处理,用户整体消费分析(...

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3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)（上）

[26] 3-数据预处理,用户整体消费分析(...

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3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)（中）

[27] 3-数据预处理,用户整体消费分析(...

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3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)（下）

[28] 4-用户个体消费分析-消费金额与次...

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4-用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计（上）

[29] 4-用户个体消费分析-消费金额与次...

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4-用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计（下）

[30] 5-用户个体消费分析-消费金额分布...

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5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率（上）

[31] 5-用户个体消费分析-消费金额分布...

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5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率（中）

[32] 5-用户个体消费分析-消费金额分布...

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5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率（下）

[33] 6-用户消费行为-首购和最后一次购...

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6-用户消费行为-首购和最后一次购买分析（上）

[34] 6-用户消费行为-首购和最后一次购...

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6-用户消费行为-首购和最后一次购买分析（下）

[35] 7-用户分层-透视表与构建RFM模...

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7-用户分层-透视表与构建RFM模型（上）

[36] 7-用户分层-透视表与构建RFM模...

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7-用户分层-透视表与构建RFM模型（下）

[37] 8-用户分层-RFM模型分析并可视...

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8-用户分层-RFM模型分析并可视化（上）

[38] 8-用户分层-RFM模型分析并可视...

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8-用户分层-RFM模型分析并可视化（中）

[39] 8-用户分层-RFM模型分析并可视...

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8-用户分层-RFM模型分析并可视化（下）

[40] 9-用户分层-新用户，活跃用户，回...

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07:55

9-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1（上）

[41] 9-用户分层-新用户，活跃用户，回...

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07:56

9-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1（下）

[42] 10-用户分层-新用户，活跃用户，...

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14:08

10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（上）

[43] 10-用户分层-新用户，活跃用户，...

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14:13

10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（中）

[44] 10-用户分层-新用户，活跃用户，...

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10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2（下）

[45] 11-用户购买周期分析（上）

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10:06

11-用户购买周期分析（上）

[46] 11-用户购买周期分析（下）

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10:05

11-用户购买周期分析（下）

[47] 12-用户生命周期分析（上）

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14:10

12-用户生命周期分析（上）

[48] 12-用户生命周期分析（下）

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14:14

12-用户生命周期分析（下）

[49] 13-用户复购率分析（上）

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10:22

13-用户复购率分析（上）

[50] 13-用户复购率分析（下）

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13-用户复购率分析（下）

[51] 14-用户回购率分析（上）

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14:52

14-用户回购率分析（上）

[52] 14-用户回购率分析（下）

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21:33

14-用户回购率分析（下）

[53] 15-项目总结

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15-项目总结

[54] 1-背景介绍

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1-背景介绍

[55] 2-每天每月销量分析（上）

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13:40

2-每天每月销量分析（上）

[56] 2-每天每月销量分析（下）

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13:47

2-每天每月销量分析（下）

[57] 3-用户购买量和金额分析-merg...

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13:36

3-用户购买量和金额分析-merge函数（上）

[58] 3-用户购买量和金额分析-merg...

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13:41

3-用户购买量和金额分析-merge函数（下）

[59] 4-用户2次购买门票-2（上）

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10:59

4-用户2次购买门票-2（上）

[60] 4-用户2次购买门票-2（下）

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11:04

4-用户2次购买门票-2（下）

[61] 5-用户5次以内购买门票占比分析（...

995播放

09:20

5-用户5次以内购买门票占比分析（上）

[62] 5-用户5次以内购买门票占比分析（...

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09:22

5-用户5次以内购买门票占比分析（下）

[63] 6-用户复购率和复购人数分析（上）

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12:17

6-用户复购率和复购人数分析（上）

[64] 6-用户复购率和复购人数分析（下）

1365播放

12:16

6-用户复购率和复购人数分析（下）

[65] 7-用户回购率和回购人数分析（上）

1381播放

14:59

7-用户回购率和回购人数分析（上）

[66] 7-用户回购率和回购人数分析（下）

617播放

15:04

7-用户回购率和回购人数分析（下）

[67] 8-新用户-活跃用户占比分析（上）

672播放

15:00

8-新用户-活跃用户占比分析（上）

[68] 8-新用户-活跃用户占比分析（下）

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15:05

8-新用户-活跃用户占比分析（下）

[69] 9-回流用户，活跃用户分析（上）

1237播放

13:03

9-回流用户，活跃用户分析（上）

[70] 9-回流用户，活跃用户分析（下）

843播放

13:11

9-回流用户，活跃用户分析（下）

[71] 10-用户生命周期分析（上）

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11:23

10-用户生命周期分析（上）

[72] 10-用户生命周期分析（中）

798播放

11:31

10-用户生命周期分析（中）

[73] 10-用户生命周期分析（下）

1229播放

11:17

10-用户生命周期分析（下）

[74] 11-用户留存天数计算（上）

1170播放

10:09

11-用户留存天数计算（上）

[75] 11-用户留存天数计算（中）

1170播放

10:15

11-用户留存天数计算（中）

[76] 11-用户留存天数计算（下）

595播放

10:05

11-用户留存天数计算（下）

[77] 12-用户留存率计算（上）

1166播放

10:50

12-用户留存率计算（上）

[78] 12-用户留存率计算（中）

1076播放

11:02

12-用户留存率计算（中）

[79] 12-用户留存率计算（下）

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10:44

12-用户留存率计算（下）

[80] 13-项目总结

699播放

05:16

13-项目总结

[81] O2O_优惠券使用情况分析-01-...

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08:48

O2O_优惠券使用情况分析-01-项目介绍（上）

[82] O2O_优惠券使用情况分析-01-...

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08:55

O2O_优惠券使用情况分析-01-项目介绍（下）

[83] O2O_优惠券使用情况分析-02-...

778播放

14:34

O2O_优惠券使用情况分析-02-加载数据-数据规整处理（上）

[84] O2O_优惠券使用情况分析-02-...

748播放

14:41

O2O_优惠券使用情况分析-02-加载数据-数据规整处理（中）

[85] O2O_优惠券使用情况分析-02-...

1478播放

14:30

O2O_优惠券使用情况分析-02-加载数据-数据规整处理（下）

[86] O2O_优惠券使用情况分析-03-...

1090播放

12:16

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）

[87] O2O_优惠券使用情况分析-03-...

651播放

12:17

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）

[88] O2O_优惠券使用情况分析-03-...

728播放

12:19

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）

[89] O2O_优惠券使用情况分析-04-...

662播放

08:10

O2O_优惠券使用情况分析-04-距离和折扣率分析（上）

[90] O2O_优惠券使用情况分析-04-...

1216播放

08:13

O2O_优惠券使用情况分析-04-距离和折扣率分析（下）

[91] O2O_优惠券使用情况分析-05-...

1395播放

11:43

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）

[92] O2O_优惠券使用情况分析-05-...

1113播放

11:43

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）

[93] O2O_优惠券使用情况分析-06-...

1455播放

11:02

O2O_优惠券使用情况分析-06-皮尔逊相关系数分析（上）

[94] O2O_优惠券使用情况分析-06-...

584播放

11:13

O2O_优惠券使用情况分析-06-皮尔逊相关系数分析（中）

[95] O2O_优惠券使用情况分析-06-...

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11:01

O2O_优惠券使用情况分析-06-皮尔逊相关系数分析（下）

[96] O2O_优惠券使用情况分析-07-...

780播放

14:19

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）

[97] O2O_优惠券使用情况分析-07-...

1371播放

14:19

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）

[98] O2O_优惠券使用情况分析-08-...

772播放

12:01

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）

[99] O2O_优惠券使用情况分析-08-...

941播放

12:07

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）