扫地哥论道的案例列表

【1】Python数据分析类 1.1 做过35个数据分析中小型项目，涉及kaggle和飞桨的电商，支付，新零售，股票，生物，气象领域数据； 1.2 具备扎实的Python数据获取+数据清洗+数据整合+数据分析+数据可视化的数据分析经验（pandas，numpy，matpoltlib，seaborn，pyecharts，pyhive，pymysql，scikit-learn）； 1.3 熟悉面向对象编程步骤，多线程，队列，类属性，类继承，装饰器，封装，耦合，递归，自定义函数编程； 1.4 精通4个版本的数据大屏实现：Pyecharts的overlap和Page大屏+Js版的Ech...

电商零售数据RFM分析

企业服务-数据服务扫地哥论道

A.数据清洗，提取订单时间中的：年-月-日，去重，分析异常数据占比和特点；按月分组，销量最多的月份排序可视化bar图； B. 按城市分组，按购买数量求和，按数量求和排序，购买商品数量前10的城市--可视化bar图； C.计算客单价；按客户ID分组，汇总销售数量和销售额，计算用户平均消费金额和消费次数； D. pivot_table透视表计算年度退货率；计算R-F-M值，各分位数段客户消费频次，RFM的数据类型做转换，按RFM的价值取值判断价值：高和低，各用户等级的个数统计，最后可视化用户等级情况的重要度bar图和用户等级比例pie图；...

双十一淘宝化妆品销量信息分析

企业服务-数据服务扫地哥论道

A.数据清洗：处理缺失值，查看sale_count和comment_count列的众数，对宝贝标题进行分词处理，将销售额作为新的一列，转换时间列格式为datetime并作为index,计算各店铺的商品数量绘制bar图，计算各店铺品牌总销量和品牌总销售额绘制bar图，根据化妆品和护肤品销量总体占比情况和子类别销量占比绘制饼图，根据各品牌各总类的总销量绘制基于seaborn的bar图； B.根据各品牌各子类的总销量，各品牌各子类的总销售额绘制基于seaborn的bar图；根据各品牌商品的平均评论数绘制bar图，绘制各店铺价格的箱型图，绘制各品牌产品的平均价格的bar图，根据各店铺的品类销售量和销...

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