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      [2] 1-认识数据并预处理(下)
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      [3] 2-最受欢迎的菜并可视化分析(上)
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      [4] 2-最受欢迎的菜并可视化分析(下)
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      [5] 3-订单消费维度分析并可视化(上)
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      [6] 3-订单消费维度分析并可视化(中)
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      [7] 3-订单消费维度分析并可视化(下)
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      13:02
      [8] 4-日期与时间维度进行点菜量分析(...
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      12:19
      [9] 4-日期与时间维度进行点菜量分析(...
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      [10] 5-项目总结
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      [11] 1-需求分析
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      09:26
      [12] 2-预处理-重复值、缺失值、格式调...
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      14:56
      [13] 2-预处理-重复值、缺失值、格式调...
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      15:02
      [14] 3-预处理-异常值处理和偏态分布
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      [15] 4-预处理-月份列的数据规整
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      [16] 5-数据分析-货品配送服务分析(上...
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      [17] 5-数据分析-货品配送服务分析(下...
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      [18] 6-数据分析-销售区域潜力分析(上...
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      [19] 6-数据分析-销售区域潜力分析(下...
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      [20] 7-数据分析-商品质量分析,项目总...
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      [21] 7-数据分析-商品质量分析,项目总...
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      [22] 1-项目介绍,需求分析
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      [23] 2-导入数据,初步分析数据(上)
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      [24] 2-导入数据,初步分析数据(下)
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      [25] 3-数据预处理,用户整体消费分析(...
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      [26] 3-数据预处理,用户整体消费分析(...
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      [27] 3-数据预处理,用户整体消费分析(...
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      [28] 4-用户个体消费分析-消费金额与次...
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      [29] 4-用户个体消费分析-消费金额与次...
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      [30] 5-用户个体消费分析-消费金额分布...
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      [31] 5-用户个体消费分析-消费金额分布...
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      [32] 5-用户个体消费分析-消费金额分布...
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      [33] 6-用户消费行为-首购和最后一次购...
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      [34] 6-用户消费行为-首购和最后一次购...
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      [35] 7-用户分层-透视表与构建RFM模...
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      [36] 7-用户分层-透视表与构建RFM模...
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      [37] 8-用户分层-RFM模型分析并可视...
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      [38] 8-用户分层-RFM模型分析并可视...
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      [39] 8-用户分层-RFM模型分析并可视...
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      [40] 9-用户分层-新用户,活跃用户,回...
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      [41] 9-用户分层-新用户,活跃用户,回...
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      [50] 13-用户复购率分析(下)
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      [53] 15-项目总结
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      [55] 2-每天每月销量分析(上)
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      [56] 2-每天每月销量分析(下)
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      [59] 4-用户2次购买门票-2(上)
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      [60] 4-用户2次购买门票-2(下)
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      [61] 5-用户5次以内购买门票占比分析(...
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      [62] 5-用户5次以内购买门票占比分析(...
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      [65] 7-用户回购率和回购人数分析(上)
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      [75] 11-用户留存天数计算(中)
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      10:50
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      [87] O2O_优惠券使用情况分析-03-...
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      [90] O2O_优惠券使用情况分析-04-...
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      [91] O2O_优惠券使用情况分析-05-...
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      [94] O2O_优惠券使用情况分析-06-...
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      [95] O2O_优惠券使用情况分析-06-...
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