寫在前面：
這里整理了111個(gè)數(shù)據(jù)分析的案例，每一個(gè)都進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選，篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：
1. 有干貨：杜絕純可視化、統(tǒng)計(jì)性分析，有一定比例的講解性文字
2. 可跑通：所有代碼均經(jīng)過測(cè)試，（大概率）可以一鍵跑通（因?yàn)閹彀?，或者鏈接有效性問題，或多或少會(huì)存在個(gè)別失效情況）
數(shù)據(jù)集可下載：方便大家下載至本地仔細(xì)把玩（如果不行，請(qǐng)看我的另一篇博文）
希望這份資料可以幫到大家呀~
電商數(shù)據(jù)分析：只會(huì)環(huán)比下降3%的數(shù)據(jù)分析師還有救嗎？
本文用一個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，與大家共同探討如何撰寫一份有業(yè)務(wù)價(jià)值的分析報(bào)告
教育平臺(tái)線上課程用戶行為分析（含數(shù)據(jù)可視化處理）
此數(shù)據(jù)集來自泰迪杯個(gè)人技能賽，為企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)。該作品為特等獎(jiǎng)并獲泰迪杯，現(xiàn)在目前的基礎(chǔ)之上對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的復(fù)盤與優(yōu)化
大五人格測(cè)試數(shù)據(jù)集的探索【可視化+k-means聚類分析】
關(guān)于大五人格測(cè)試數(shù)據(jù)集的探索 本項(xiàng)目包含： 1.數(shù)據(jù)處理和清洗 2.數(shù)據(jù)可視化和探索性分析 3.k-means聚類分析以及結(jié)果的二維、三維可視化
針對(duì)家庭用電數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析
以時(shí)序角度對(duì)家庭用電數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析
抖音用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)分析與挖掘
瀏覽數(shù)據(jù)的用戶、作者、作品特征提取，特征數(shù)據(jù)分析、聚類，以及瀏覽行為是否點(diǎn)贊的二分類預(yù)測(cè)
以沈陽市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析
本項(xiàng)目以沈陽市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)作為例，對(duì)灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行簡(jiǎn)單的python實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
訊飛算法挑戰(zhàn)賽-房屋租賃價(jià)格預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽
價(jià)格是反映一定時(shí)期內(nèi)房屋租賃價(jià)格水平變動(dòng)趨勢(shì)和變動(dòng)程度，分析預(yù)測(cè)房屋租賃價(jià)格，對(duì)于發(fā)展完善房屋租賃市場(chǎng)有著重要的意義
類csdn技術(shù)社區(qū)數(shù)據(jù)分析：如何刺激打賞
商分實(shí)戰(zhàn)：互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)
某電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告及RFM模型
基于商家銷售情況、用戶消費(fèi)情況、產(chǎn)品銷量情況等，全面的分析
百貨商場(chǎng)用戶畫像描繪與價(jià)值分析
本項(xiàng)目基于Python實(shí)現(xiàn)整個(gè)項(xiàng)目分析的流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模等，用戶畫像采用自定義的LRFMP模型，并以詞云展示出來~
在新西蘭，小偷更愛什么樣的車？
本文通過對(duì)新西蘭偷車數(shù)據(jù)的處理，采用統(tǒng)計(jì)分析及pyecharts可視化的方法，結(jié)合相關(guān)實(shí)際資料進(jìn)行有價(jià)值的分析
今年就業(yè)形勢(shì)如何？全國數(shù)據(jù)分析崗招聘信息可視化
針對(duì)爬取結(jié)果的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)可視化，正在求職或者找實(shí)習(xí)的小伙伴不要錯(cuò)過哦~
對(duì)中國勞動(dòng)力的發(fā)展趨勢(shì)和行業(yè)分布的觀察
基于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)中國勞動(dòng)力的發(fā)展趨勢(shì)、行業(yè)分布、薪酬差異、性別差異等進(jìn)行初步的觀察。
時(shí)令蔬菜有哪些？針對(duì)國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)的時(shí)間序列分析
對(duì)國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)進(jìn)行時(shí)間序列分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化的季節(jié)性和趨勢(shì)性。涉及到的農(nóng)產(chǎn)品品種包含5種畜禽產(chǎn)品、5種水果、7種水產(chǎn)品以及28種蔬菜。
關(guān)于【預(yù)測(cè)分析-航班延誤數(shù)據(jù)】的探索
嘗試探索航班信息與其是否延誤之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并使用分類模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。
對(duì)全球貿(mào)易格局及其商品結(jié)構(gòu)的初步考察
通過分析WTO和世界銀行的國際貿(mào)易數(shù)據(jù)，對(duì)全球貿(mào)易格局及其商品結(jié)構(gòu)進(jìn)行初步的考察。
2020東京奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌可視化
奧運(yùn)健兒沖沖沖！中國隊(duì)yyds！
2021年世界500強(qiáng)企業(yè)分析
關(guān)于2021年世界五百強(qiáng)排行榜的探索
上海餐飲情況分析
對(duì)上海9萬條餐飲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
Fast Food Restaurants in America
你將了解到位于美國各地的 10,000 多家不同快餐店的信息，熟悉美國的快餐文化
百貨商場(chǎng)用戶畫像描繪與價(jià)值分析
本項(xiàng)目基于Python實(shí)現(xiàn)整個(gè)項(xiàng)目分析的流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模等，用戶畫像采用自定義的LRFMP模型，并以詞云展示出來~
關(guān)于2020年各省市GDP和各省人均GDP的探索
網(wǎng)店訂單數(shù)量預(yù)測(cè)——基于梯度提升決策樹
為滿足網(wǎng)店預(yù)測(cè)訂單數(shù)量的需求，使用731天銷售數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。模型交叉檢驗(yàn)結(jié)果表明此模型能解釋訓(xùn)練集96%的歷史數(shù)據(jù)；此外模型在測(cè)試集上表現(xiàn)良好。
【數(shù)據(jù)分析】確定關(guān)鍵行為+給渠道質(zhì)量打分
1.如何利用留存數(shù)字確定關(guān)鍵行為 2.借助AHP方法，建立渠道質(zhì)量評(píng)估模型，對(duì)渠道獲客的質(zhì)量進(jìn)行分析。
游戲APP用戶行為統(tǒng)計(jì)分析
某游戲APP示例數(shù)據(jù)，對(duì)用戶從下載安裝到激活注冊(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
原理+代碼｜手把手教你用K-Means算法實(shí)現(xiàn)銀行客戶聚類
聚類分析是研究分類問題的分析方法，是洞察用戶偏好和做用戶畫像的利器之一，也可作為其他數(shù)據(jù)分析任務(wù)的前置探索(如EDA)。能夠理解K-Means的基本原理并將代碼用于實(shí)際業(yè)務(wù)案例是本文的目標(biāo)
移動(dòng)5G套餐潛客分析與挖掘-數(shù)據(jù)探索分析部分
通過5G用戶的共46個(gè)特征數(shù)據(jù)分析什么樣的用戶更傾向于更換5G套餐，從而進(jìn)行潛客營(yíng)銷
教育平臺(tái)線上課程用戶行為分析（含數(shù)據(jù)可視化處理）
線上課程用戶行為探索：用戶分布、用戶活躍度、用戶流失情況、用戶參與課程情況、用戶課程推薦、收費(fèi)課程與用戶學(xué)習(xí)進(jìn)度相關(guān)分析、線上課程綜合推薦策略制定
電商-奶粉銷售數(shù)據(jù)分析&波動(dòng)分析及對(duì)策&監(jiān)控儀表板
通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘分析，對(duì)比分析尋找出門店的問題，以及建議；通過對(duì)銷量波動(dòng)尋找原因與對(duì)策；簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)監(jiān)控儀表板
電商-電子產(chǎn)品深度分析&會(huì)員RFM分析&儀表板
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的挖掘，尋找到了門店銷量起伏的原因，通過分析挖掘，找出門店的長(zhǎng)處與短板，并給予參考建議。對(duì)會(huì)員進(jìn)行了RFM分析，及儀表板制作
一線城市2020天氣分析，分析天氣差異，壞天氣的元兇
通過對(duì)4個(gè)一線城市天氣分析，探尋南北天氣差異，探尋壞天氣的元兇是什么
明日方舟營(yíng)收與社區(qū)動(dòng)態(tài)評(píng)論關(guān)系分析
通過搜集明日方舟的營(yíng)收數(shù)據(jù)結(jié)合微博社區(qū)和b站動(dòng)態(tài)評(píng)論區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，了解二者之間是否有直接關(guān)聯(lián)。
Pandas+Pyecharts | 2021中國大學(xué)綜合排名分析+可視化
軟科中國大學(xué)排以專業(yè)、客觀、透明的優(yōu)勢(shì)贏得了高等教育領(lǐng)域和社會(huì)的廣泛關(guān)注和認(rèn)可，本次將利用Python對(duì)我國大學(xué)排名和分布情況進(jìn)行一番研究。
湛江市二手房分析
基于鏈家二手房對(duì)湛江房?jī)r(jià)進(jìn)行描述性探究和建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
阿里巴巴集團(tuán)服務(wù)類商品用戶行為和品類分析
商品子集都是偏服務(wù)類的商品，涵蓋阿里巴巴集團(tuán)十個(gè)主要的商品大類，例如汽車售后服務(wù)、攝影服務(wù)、餐飲、電影等，其特色是線上購買、線下服務(wù)。
pandas + pyecharts | ADX游戲廣告投放渠道綜合分析
游戲公司廣告投放平臺(tái)分析，看看游戲公司都喜歡投放在哪些平臺(tái)
Pandas+Pyecharts | 北京某平臺(tái)二手房數(shù)據(jù)分析+可視化
用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，pyecharts對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析市面上二手房各項(xiàng)基本特征及房源分布情況，探索二手房大數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。
【B站美食視頻圖鑒】干飯人干飯魂干飯都是人上人
B站美食視頻的財(cái)富密碼究竟是什么？快點(diǎn)跟著小編去看一看吧
近期基金漲幅 ，附爬蟲源碼
分析可視化歷近一周近一月等漲幅基金數(shù)，分析可視化各類型基金
京東某商品比價(jià)分析
從京東上以輸入關(guān)鍵詞的形式定向爬取了100頁商品信息，做該商品的價(jià)格分析
2000至2020年Netflix影視劇分析
Netflix是一家美國公司，在美國、加拿大提供互聯(lián)網(wǎng)隨選流媒體播放，定制DVD、藍(lán)光光碟在線出租業(yè)務(wù)。在2018年，他們發(fā)布了一份有趣的報(bào)告，顯示Netflix上的電視節(jié)目數(shù)量自2010年以來幾乎增加了兩倍。流媒體服務(wù)的電影數(shù)量自2010年以來減少了2,000多個(gè)，而其電視節(jié)目數(shù)量卻幾乎增加了兩倍。你可以通過這同一個(gè)數(shù)據(jù)集探索還能有什么其他有趣的發(fā)現(xiàn)。
【考研】星光不負(fù)趕路人
整理歸納歷年的考研信息 + 2021年的考研調(diào)劑 + 多組圖數(shù)據(jù)可視化
透過探探的在線社交洞察
A/B/C/D/E/F六個(gè)參數(shù)可代表APP內(nèi)六個(gè)不同功能，每一行代表一組有相同行為的用戶，Action_1到Action_2記錄了由用戶數(shù)變化所代表的一步留存率。該數(shù)據(jù)來分析該APP內(nèi)用戶行為特征，不同參數(shù)值變化對(duì)留存率的影響等。
寶潔銷售資源投入分析
如何在資源有限的情況下最有效的投入從而提升消費(fèi)額呢？ 我們需要了解哪些資源投入對(duì)消費(fèi)額的影響是最大的。 通過使用寶潔公司的銷售數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析排序， 也許能對(duì)如何分配資源帶去一點(diǎn)啟發(fā)。
【拼夕夕的眾怒】互聯(lián)網(wǎng)大廠職位評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析
知乎上，大家都怎么形容拼多多，情感傾向 王太虛wary的視頻，大家都怎么評(píng) 對(duì)不同的公司offer，大家看法有何不同 知乎上對(duì)各大廠工作體驗(yàn)比較
電商數(shù)據(jù)分析：只會(huì)環(huán)比下降3%的數(shù)據(jù)分析師還有救嗎？
本文用一個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，與大家共同探討如何撰寫一份有業(yè)務(wù)價(jià)值的分析報(bào)告
一個(gè)公式三指標(biāo)，電商分析的破局之道
以天貓母嬰商品數(shù)據(jù)集為例，探討多維度多指標(biāo)的數(shù)據(jù)該如何進(jìn)行分析
大型家用電器和電子產(chǎn)品在線商店購買數(shù)據(jù)分析
分析用戶消費(fèi)情況及品牌情況，可視化消費(fèi)變化趨勢(shì)，從用戶個(gè)體層面利用RFM用戶分冊(cè)分析各類用戶差異
利用PageRank算法分析希拉里郵件中的人物關(guān)系
使用PageRank算法計(jì)算希拉里郵箱中人物的PR值，并將大于PR閾值的重要人物的關(guān)系進(jìn)行可視化顯示
國內(nèi)數(shù)據(jù)分析師求職需求分析
分析當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析師求職需求
各主要城市數(shù)據(jù)分析崗位薪資分析
對(duì)招聘信息數(shù)據(jù)的分析，了解該崗位的市場(chǎng)需求、行業(yè)分布、薪資水平，以便明確求職方向
【前程無憂--數(shù)據(jù)類崗位?????】--- 著重?cái)?shù)據(jù)清洗
70000多條數(shù)據(jù)，全國各城市、各行業(yè)、各公司的招聘信息，都通過爬蟲爬取下來整合分析
共享單車數(shù)據(jù)分析【時(shí)間、空間、頻次三維度分析】
共享單車數(shù)據(jù)分析
通過對(duì)租車數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)以及可視化分析，對(duì)單車運(yùn)營(yíng)維護(hù)團(tuán)隊(duì)提出改善性意見
電商頁面A/B測(cè)試Python分析
希望通過對(duì)于一次AB測(cè)試數(shù)據(jù)的分析判斷新舊兩版頁面在用戶轉(zhuǎn)化上是否有顯著區(qū)別，幫助公司決定是應(yīng)當(dāng)采用新的頁面，還是保留老的頁面。
某品牌廣告投入分析與銷售預(yù)測(cè)
對(duì)于快消品企業(yè)，能夠?qū)ι坛T店的銷售額進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，尤其是能量化自身所能控制的各種促銷因素產(chǎn)生的結(jié)果，是重要的數(shù)據(jù)應(yīng)用。該項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)分析某品牌各項(xiàng)廣告投入與銷售額之間的關(guān)系。
“泰迪杯”數(shù)據(jù)分析大賽B題 學(xué)生校園消費(fèi)行為分析
數(shù)據(jù)分析和建模的方法，挖掘數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的信息，分析學(xué)生在校園內(nèi)的學(xué)習(xí)生活行為，為改進(jìn)學(xué)校服務(wù)并為相關(guān)部門的決策提供信息支持。
信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
根據(jù)用戶的貸款信息，分析其違約的可能性
豆瓣讀書分析
書籍是人類進(jìn)步和文明的重要標(biāo)志之一。 此項(xiàng)目對(duì)六萬多條豆瓣讀書的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以及可視化。
漫客棧全類型漫畫爬?。?000部漫畫）
python爬蟲爬取的分類排行榜，并進(jìn)行各分類劃分，清晰明了看清國內(nèi)各大型漫畫分布
美國大選選情分析
本報(bào)告旨在通過對(duì)各類數(shù)據(jù)集的收集、分析，對(duì)以下問題進(jìn)行初步探索：
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2020大選結(jié)果解讀 - “拜登到底贏了多少？”
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得票歸因 - “拜登贏在哪里？”
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選前民調(diào)及大選歷史分析 - “為什么拜登贏了？”
淘寶李子柒螺螄粉店鋪及評(píng)論分析
通過爬蟲獲取店鋪及評(píng)論信息，包括評(píng)論的正負(fù)反饋進(jìn)行可視化分析
近年來最容易被淘汰的行業(yè)與公司類型—seaborn應(yīng)用
本項(xiàng)目主要利用seaborn統(tǒng)計(jì)分析并可視化最容易被淘汰的行業(yè)和公司類型
扒一扒蔡徐坤微博100萬+轉(zhuǎn)發(fā)量的真假流量粉
本項(xiàng)目整理蔡徐坤100萬+轉(zhuǎn)發(fā)的微博《再見，“任性的”千千…》的10萬條轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，并且分析蔡徐坤真假轉(zhuǎn)發(fā)流量的比例以及真假粉絲的用戶畫像
耶斯之路-Movielens/IMDB電影數(shù)據(jù)集
什么樣題材的電影評(píng)分會(huì)相對(duì)較高（較低）；電影時(shí)長(zhǎng)對(duì)評(píng)分是否有影響；不同年代什么類型電影較受歡迎
（房天下）二手房爬蟲、整體情況分析以及房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型
經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，篩選對(duì)房?jī)r(jià)有顯著影響的特征變量，探索蘭州二手房整體情況，建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型
客戶細(xì)分 —— k-means 聚類分析
利用k-means 聚類的方法學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分
小紅書賣貨實(shí)力與用戶分析
假設(shè)用戶購買金額（revenue）為因變量， 其它六個(gè)變量為自變量， 探尋不同特征的人群對(duì)總購買金額的貢獻(xiàn)大小， 幫助企業(yè)定位消費(fèi)人群并在營(yíng)銷推廣等方面做出更好決策。 綜合所有變量建立多線性數(shù)據(jù)模型并分析數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性。 準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型能夠幫助預(yù)測(cè)用戶下單金額。
小紅書銷售情況分析
從不同維度分析探究顧客累積購買金額的影響因素
淘寶廣告投放效果分析
實(shí)現(xiàn)淘寶展示廣告精準(zhǔn)投放，提高廣告投放效果。思路：從CPC和CPA出發(fā)，按渠道，時(shí)間，目標(biāo)用戶三個(gè)方向找出具有廣告投放效果好的特征，提出優(yōu)化建議。
滴滴出行A/B測(cè)試&城市運(yùn)營(yíng)分析
A/B測(cè)試是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)常用的一種基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品迭代方法，它的主要思想是在控制其他條件不變的前提下對(duì)不同（或同一、同質(zhì)）樣本設(shè)計(jì)不同實(shí)驗(yàn)水平（方案），并根據(jù)最終的數(shù)據(jù)變現(xiàn)來判斷自變量對(duì)因變量的影響
對(duì)英語外教與本土老師招聘數(shù)據(jù)分析外教的招聘狀況
分析外教的招聘狀況，沒經(jīng)驗(yàn)沒學(xué)歷的外教為啥能拿1.4W+的高薪？
棋牌游戲用戶流失預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)自然流失用戶，并將即將流失的用戶的特點(diǎn)與篩選規(guī)則提交給運(yùn)營(yíng)部門
淘寶用戶行為分析
淘寶用戶行為分析2
以淘寶app平臺(tái)為數(shù)據(jù)集，通過行業(yè)的指標(biāo)對(duì)淘寶用戶行為進(jìn)行分析，從而探索淘寶用戶的行為模式，具體指標(biāo)包括：日PV和日UV分析，付費(fèi)率分析，復(fù)購行為分析，漏斗流失分析和用戶價(jià)值RFM分析。
大膽，都是哪些程序員在反對(duì)996？！
本項(xiàng)目收集了Github熱門項(xiàng)目996.ICU中Issues頁面的10037條討論數(shù)據(jù)和39987條點(diǎn)了star的程序員Github個(gè)人信息數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析
對(duì)10萬條轉(zhuǎn)發(fā)吳亦凡發(fā)表《大碗寬面》微博的數(shù)據(jù)可視化
該項(xiàng)目分析10萬條數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)發(fā)該條微博的真假比例，以及大家對(duì)于這首歌的情感傾向如何
數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)習(xí)生需求分析
對(duì)“實(shí)習(xí)僧網(wǎng)站”招聘數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)習(xí)崗位信息進(jìn)行分析
淘寶天貓樂高的銷售情況
從樂高銷量、樂高產(chǎn)地、個(gè)省份銷量分布、樂高價(jià)格高低及不同價(jià)格區(qū)間的數(shù)量、樂高種類銷量等數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析
可視化國內(nèi)微信公眾號(hào)的情況
通過爬蟲獲取新榜的公眾號(hào)榜單信息，可視化：新榜指數(shù)與在看人數(shù)排行榜、平均閱讀數(shù)、當(dāng)月發(fā)布文章與總文字章之比 三個(gè)維度數(shù)據(jù)
電商用戶畫像標(biāo)簽（上）
基于一個(gè)月的淘寶用戶行為，給用戶打標(biāo)簽 此項(xiàng)目為上部，包含用戶屬性標(biāo)簽和用戶行為標(biāo)簽
電商用戶畫像標(biāo)簽（下）
包括用戶個(gè)性化標(biāo)簽、用戶偏好標(biāo)簽、群體偏好標(biāo)簽，涉及到TF-IDF算法、余弦相似度算法
【A/B測(cè)試】支付寶營(yíng)銷策略效果分析
以支付寶營(yíng)銷活動(dòng)為例，通過廣告點(diǎn)擊率指標(biāo)比較兩組營(yíng)銷策略的廣告投放效果。
B2C粽子市場(chǎng)分析
節(jié)令食品市場(chǎng)情況分析（由于數(shù)據(jù)豐度限制，使用購買人數(shù)來代替相關(guān)指標(biāo)，并不能真實(shí)反映市場(chǎng)情況）
深圳市二手房房?jī)r(jià)分析及預(yù)測(cè)
篩選對(duì)房?jī)r(jià)有顯著影響的特征變量，對(duì)假設(shè)結(jié)論進(jìn)行檢驗(yàn)，確定特征變量，建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型，并對(duì)假設(shè)情景進(jìn)行模擬
2019杭州市鏈家在售房源數(shù)據(jù)可視化
探索地理位置、單價(jià)、面積、房屋朝向、戶型、樓層位置等因素對(duì)購房者關(guān)注熱度的影響。
信用卡客戶用戶畫像 及 貸款違約預(yù)測(cè)模型
1. 剝離出信用卡用戶畫像，分析群體特征； 2.通過貸款信息及交易信息等數(shù)據(jù)，構(gòu)建貸款違約預(yù)測(cè)模型
客戶價(jià)值分析--用python實(shí)現(xiàn)RFM模型
將客戶進(jìn)行價(jià)值分類，涉及到K-means的運(yùn)用
天貓訂單綜合分析
分析訂單轉(zhuǎn)化率、銷量趨勢(shì)、地域分布等
【案例】母嬰市場(chǎng)銷售情況分析
對(duì)母嬰市場(chǎng)銷售數(shù)據(jù)集進(jìn)行探索性可視化分析
客戶購買影響指標(biāo)分析
建立分類模型，輸出特征的重要度，用于判斷哪些特征對(duì)最后的購買影響較大。
電商用戶行為可視化分析
電商平臺(tái)的用戶-商品行為數(shù)據(jù)，脫敏字段對(duì)用戶的行為進(jìn)行分析，包括日常行為和活動(dòng)時(shí)的行為
COVID-19論文數(shù)據(jù)可視化
每日新增論文數(shù)折線圖、各期刊占比餅圖等。
電商產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析
針對(duì)用戶在電商平臺(tái)上留下的評(píng)論數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和去除停用詞等文本預(yù)處理?；陬A(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，并使用LDA主題模型提取評(píng)論關(guān)鍵信息，以了解用戶的需求、意見、購買原因及產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)等，最終提出改善產(chǎn)品的建議
運(yùn)營(yíng)商客戶流失分析與預(yù)測(cè)
從提出問題、理解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、可視化分析、用戶流失預(yù)測(cè)、結(jié)論和建議方面進(jìn)行詳細(xì)分析！
如何成為一部成功的商業(yè)電影
電影數(shù)據(jù)的可視化
奧運(yùn)會(huì)數(shù)據(jù)集分析
本文是基于120年來奧運(yùn)會(huì)運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)集的可視化分析。探索分析奧運(yùn)會(huì)的熱門體育項(xiàng)目、得金牌數(shù)最多的國家，以及中國的在奧運(yùn)會(huì)上的表現(xiàn)等分析。
NBA可視化與模型分析
NBA誰是歷史的王者戰(zhàn)隊(duì)見仁見智，經(jīng)典的梅西評(píng)分法對(duì)季后賽分?jǐn)?shù)及逆行排名分析，再使用對(duì)數(shù)幾率回歸做個(gè)模型，并分析內(nèi)部參數(shù)分布。
麥當(dāng)勞餐品營(yíng)養(yǎng)探索
探索麥當(dāng)勞產(chǎn)品營(yíng)養(yǎng)成分
可視化分析TED演講數(shù)據(jù)集
2550 個(gè)TED演講視頻的相關(guān)信息的可視化探索與分析。
【人力資源可視化分析】為何公司員工過早離職??？
分析為何公司員工過早離職，找出哪些因素會(huì)對(duì)員工的離職產(chǎn)生重要影響。
某健身平臺(tái)會(huì)員用戶消費(fèi)行為分析
數(shù)據(jù)集來源于某健身房2019年3月至2020年2月會(huì)員消費(fèi)購買行為，數(shù)據(jù)集一共包含四個(gè)字段：用戶ID，購買日期，購買數(shù)量和購買金額。
北京落戶分析
從落戶數(shù)據(jù)中的公司人數(shù)、落戶分?jǐn)?shù)和落戶年齡三個(gè)方面進(jìn)行具體分析
天貓雙十一美妝銷售數(shù)據(jù)分析
分析美妝品牌的銷售類別、銷售分布情況以及消費(fèi)者關(guān)注度、雙十一購買高峰時(shí)間等
深入分析近三年以來各大城市發(fā)展情況
本項(xiàng)目結(jié)合 matplotlib 可視化來做分析，以直觀的方式展示各大城市從2015到2017年的變化情況，并加與文字說明。
朝陽醫(yī)院2018年銷售數(shù)據(jù)
以一個(gè)醫(yī)院的銷售數(shù)據(jù)集為例，做一個(gè)數(shù)據(jù)分析整個(gè)過程的案例。
CDNow網(wǎng)站用戶消費(fèi)行為分析
本文主要通過分析CDNow網(wǎng)站的用戶購買明細(xì)來分析該網(wǎng)站的用戶消費(fèi)行為，使運(yùn)營(yíng)部門在營(yíng)銷時(shí)更加具有針對(duì)性，從而節(jié)省成本，提升效率。
財(cái)政收入影響因素分析及預(yù)測(cè)
運(yùn)用數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)對(duì)市財(cái)政收入進(jìn)行分析，并對(duì)未來兩年的財(cái)政收入進(jìn)行預(yù)測(cè)，希望能夠幫助政府合理地控制財(cái)政收支
航空公司客戶價(jià)值分析
航空公司客戶價(jià)值分析2
使用航空公司客戶數(shù)據(jù)，結(jié)合RFM模型，采用K-Means聚類算法，對(duì)客戶進(jìn)行分群，比較不同類別客戶的價(jià)值，從而制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。
商品零售購物籃分析
購物籃分析是通過發(fā)現(xiàn)顧客在一次購買行為中放入購物籃中不同商品之間的關(guān)聯(lián)，研究顧客的購買行為，從而輔助零售企業(yè)制定營(yíng)銷策略的一種數(shù)據(jù)分析方法。
家用熱水器用戶行為分析與事件識(shí)別文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-778037.html
依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建洗浴事件識(shí)別模型，進(jìn)而對(duì)不同地區(qū)的用戶的洗浴事件進(jìn)行識(shí)別，然后根據(jù)識(shí)別結(jié)果比較不同客戶群的客戶使用習(xí)慣。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-778037.html
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