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Python数据分析实例项目演示合集
第19任务： 15.3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)(Av342367652,P15).mp4
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任务列表
第1任务： 上阶段考核通过卡点
第2任务： 资料文档下载
第3任务： 1.1-认识数据并预处理(Av342367652,P1).mp4
第4任务： 2.2-最受欢迎的菜并可视化分析(Av342367652,P2).mp4
第5任务： 3.3-订单消费维度分析并可视化(Av342367652,P3).mp4
第6任务： 4.4-日期与时间维度进行点菜量分析(Av342367652,P4).mp4
第7任务： 5.5-项目总结(Av342367652,P5).mp4
第8任务： 6.1-需求分析(Av342367652,P6).mp4
第9任务： 每日作业
第10任务： 7.2-预处理-重复值、缺失值、格式调整(Av342367652,P7).mp4
第11任务： 8.3-预处理-异常值处理和偏态分布(Av342367652,P8).mp4
第12任务： 9.4-预处理-月份列的数据规整(Av342367652,P9).mp4
第13任务： 10.5-数据分析-货品配送服务分析(Av342367652,P10).mp4
第14任务： 11.6-数据分析-销售区域潜力分析(Av342367652,P11).mp4
第15任务： 12.7-数据分析-商品质量分析,项目总结(Av342367652,P12).mp4
第16任务： 13.1-项目介绍，需求分析(Av342367652,P13).mp4
第17任务： 14.2-导入数据,初步分析数据(Av342367652,P14).mp4
第18任务： 每日作业
第19任务： 15.3-数据预处理,用户整体消费分析(按月)(Av342367652,P15).mp4
第20任务： 16.4-用户个体消费分析-消费金额与次数描述统计(Av342367652,P16).mp4
第21任务： 17.5-用户个体消费分析-消费金额分布与贡献率(Av342367652,P17).mp4
第22任务： 18.6-用户消费行为-首购和最后一次购买分析(Av342367652,P18).mp4
第23任务： 19.7-用户分层-透视表与构建RFM模型(Av342367652,P19).mp4
第24任务： 每日作业
第25任务： 20.8-用户分层-RFM模型分析并可视化(Av342367652,P20).mp4
第26任务： 21.9-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析1(Av342367652,P21).mp4
第27任务： 22.10-用户分层-新用户，活跃用户，回流用户的流失分析2(Av342367652,P22).mp4
第28任务： 23.11-用户购买周期分析(Av342367652,P23).mp4
第29任务： 24.12-用户生命周期分析(Av342367652,P24).mp4
第30任务： 每日作业
第31任务： 25.13-用户复购率分析(Av342367652,P25).mp4
第32任务： 26.14-用户回购率分析(Av342367652,P26).mp4
第33任务： 27.15-项目总结(Av342367652,P27).mp4
第34任务： 28.1-背景介绍(Av342367652,P28).mp4
第35任务： 29.2-每天每月销量分析(Av342367652,P29).mp4
第36任务： 30.3-用户购买量和金额分析-merge函数(Av342367652,P30).mp4
第37任务： 31.4-用户2次购买门票-2(Av342367652,P31).mp4
第38任务： 每日作业
第39任务： 32.5-用户5次以内购买门票占比分析(Av342367652,P32).mp4
第40任务： 33.6-用户复购率和复购人数分析(Av342367652,P33).mp4
第41任务： 34.7-用户回购率和回购人数分析(Av342367652,P34).mp4
第42任务： 35.8-新用户-活跃用户占比分析(Av342367652,P35).mp4
第43任务： 36.9-回流用户，活跃用户分析(Av342367652,P36).mp4
第44任务： 每日作业
第45任务： 37.10-用户生命周期分析(Av342367652,P37).mp4
第46任务： 38.11-用户留存天数计算(Av342367652,P38).mp4
第47任务： 39.12-用户留存率计算(Av342367652,P39).mp4
第48任务： 40.13-项目总结(Av342367652,P40).mp4
第49任务： 每日作业
