111个Python数据分析实战项目，代码已跑通，数据可下载
寫在前面：
這里整理了111個數(shù)據(jù)分析的案例，每一個都進行了嚴格的篩選，篩選標準如下：
1. 有干貨：杜絕純可視化、統(tǒng)計性分析，有一定比例的講解性文字
2. 可跑通：所有代碼均經(jīng)過測試，（大概率）可以一鍵跑通（因為庫包更新，或者鏈接有效性問題，或多或少會存在個別失效情況）
數(shù)據(jù)集可下載：方便大家下載至本地仔細把玩（如果不行，請看我的另一篇博文）
希望這份資料可以幫到大家呀~
電商數(shù)據(jù)分析：只會環(huán)比下降3%的數(shù)據(jù)分析師還有救嗎？
本文用一個實戰(zhàn)案例，與大家共同探討如何撰寫一份有業(yè)務(wù)價值的分析報告
教育平臺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)集來自泰迪杯個人技能賽，為企業(yè)真實數(shù)據(jù)。該作品為特等獎并獲泰迪杯，現(xiàn)在目前的基礎(chǔ)之上對其進行進一步的復(fù)盤與優(yōu)化
大五人格測試數(shù)據(jù)集的探索【可視化+k-means聚類分析】
關(guān)于大五人格測試數(shù)據(jù)集的探索 本項目包含： 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
針對家庭用電數(shù)據(jù)進行時序分析
以時序角度對家庭用電數(shù)據(jù)進行可視化分析
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贊的二分類預(yù)測
以沈陽市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)為例進行灰色關(guān)聯(lián)分析
本項目以沈陽市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)作為例，對灰色關(guān)聯(lián)分析進行簡單的python實現(xiàn)與應(yīng)用
訊飛算法挑戰(zhàn)賽-房屋租賃價格預(yù)測挑戰(zhàn)賽
價格是反映一定時期內(nèi)房屋租賃價格水平變動趨勢和變動程度，分析預(yù)測房屋租賃價格，對于發(fā)展完善房屋租賃市場有著重要的意義
類csdn技術(shù)社區(qū)數(shù)據(jù)分析：如何刺激打賞
商分實戰(zhàn)：互聯(lián)網(wǎng)運營
某電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)分析報告及RFM模型
基于商家銷售情況、用戶消費情況、產(chǎn)品銷量情況等，全面的分析
百貨商場用戶畫像描繪與價值分析
本項目基于Python實現(xiàn)整個項目分析的流程，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？
本文通過對新西蘭偷車數(shù)據(jù)的處理，采用統(tǒng)計分析及pyecharts可視化的方法，結(jié)合相關(guān)實際資料進行有價值的分析
今年就業(yè)形勢如何？全國數(shù)據(jù)分析崗招聘信息可視化
針對爬取結(jié)果的數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)可視化，正在求職或者找實習的小伙伴不要錯過哦~
對中國勞動力的發(fā)展趨勢和行業(yè)分布的觀察
基于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對中國勞動力的發(fā)展趨勢、行業(yè)分布、薪酬差異、性別差異等進行初步的觀察。
時令蔬菜有哪些？針對國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價的時間序列分析
對國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價進行時間序列分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價格變化的季節(jié)性和趨勢性。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，并使用分類模型進行預(yù)測。
對全球貿(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)，對全球貿(mào)易格局及其商品結(jié)構(gòu)進行初步的考察。
2020東京奧運會獎牌可視化
奧運健兒沖沖沖！中國隊yyds！
2021年世界500強企業(yè)分析
關(guān)于2021年世界五百強排行榜的探索
上海餐飲情況分析
對上海9萬條餐飲數(shù)據(jù)進行分析
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
百貨商場用戶畫像描繪與價值分析
本項目基于Python實現(xiàn)整個項目分析的流程，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——基于梯度提升決策樹
為滿足網(wǎng)店預(yù)測訂單數(shù)量的需求，使用731天銷售數(shù)據(jù)訓練模型。模型交叉檢驗結(jié)果表明此模型能解釋訓練集96%的歷史數(shù)據(jù)；此外模型在測試集上表現(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)量評估模型，對渠道獲客的質(zhì)量進行分析。
游戲APP用戶行為統(tǒng)計分析
某游戲APP示例數(shù)據(jù)，對用戶從下載安裝到激活注冊的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析
原理+代碼｜手把手教你用K-Means算法實現(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際業(yè)務(wù)案例是本文的目標
移動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，從而進行潛客營銷
教育平臺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、收費課程與用戶學習進度相關(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&波動分析及對策&監(jiān)控儀表板
通過對數(shù)據(jù)挖掘分析，對比分析尋找出門店的問題，以及建議；通過對銷量波動尋找原因與對策；簡歷數(shù)據(jù)監(jiān)控儀表板
電商-電子產(chǎn)品深度分析&會員RFM分析&儀表板
對數(shù)據(jù)進行了深入的挖掘，尋找到了門店銷量起伏的原因，通過分析挖掘，找出門店的長處與短板，并給予參考建議。對會員進行了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4個一線城市天氣分析，探尋南北天氣差異，探尋壞天氣的元兇是什么
明日方舟營收與社區(qū)動態(tài)評論關(guān)系分析
通過搜集明日方舟的營收數(shù)據(jù)結(jié)合微博社區(qū)和b站動態(tài)評論區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行比較分析，了解二者之間是否有直接關(guān)聯(lián)。
Pandas+Pyecharts | 2021中國大學綜合排名分析+可視化
軟科中國大學排以專業(yè)、客觀、透明的優(yōu)勢贏得了高等教育領(lǐng)域和社會的廣泛關(guān)注和認可，本次將利用Python對我國大學排名和分布情況進行一番研究。
湛江市二手房分析
基于鏈家二手房對湛江房價進行描述性探究和建立模型進行預(yù)測
阿里巴巴集團服務(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，涵蓋阿里巴巴集團十個主要的商品大類，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分析，看看游戲公司都喜歡投放在哪些平臺
Pandas+Pyecharts | 北京某平臺二手房數(shù)據(jù)分析+可視化
用pandas進行數(shù)據(jù)處理，pyecharts對處理后的數(shù)據(jù)進行可視化分析市面上二手房各項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站美食視頻的財富密碼究竟是什么？快點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，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六個參數(shù)可代表APP內(nèi)六個不同功能，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額呢？ 我們需要了解哪些資源投入對消費額的影響是最大的。 通過使用寶潔公司的銷售數(shù)據(jù)來進行分析排序， 也許能對如何分配資源帶去一點啟發(fā)。
【拼夕夕的眾怒】互聯(lián)網(wǎng)大廠職位評價數(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 對不同的公司offer，大家看法有何不同 知乎上對各大廠工作體驗比較
電商數(shù)據(jù)分析：只會環(huán)比下降3%的數(shù)據(jù)分析師還有救嗎？
本文用一個實戰(zhàn)案例，與大家共同探討如何撰寫一份有業(yè)務(wù)價值的分析報告
一個公式三指標，電商分析的破局之道
以天貓母嬰商品數(shù)據(jù)集為例，探討多維度多指標的數(shù)據(jù)該如何進行分析
大型家用電器和電子產(chǎn)品在線商店購買數(shù)據(jù)分析
分析用戶消費情況及品牌情況，可視化消費變化趨勢，從用戶個體層面利用RFM用戶分冊分析各類用戶差異
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
對招聘信息數(shù)據(jù)的分析，了解該崗位的市場需求、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👨?🔧】--- 著重數(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【時間、空間、頻次三維度分析】
共享單車數(shù)據(jù)分析
通過對租車數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計以及可視化分析，對單車運營維護團隊提出改善性意見
電商頁面A/B測試Python分析
希望通過對于一次AB測試數(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
對于快消品企業(yè)，能夠?qū)ι坛T店的銷售額進行精準預(yù)測，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。該項目統(tǒng)計分析某品牌各項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 學生校園消費行為分析
數(shù)據(jù)分析和建模的方法，挖掘數(shù)據(jù)中所蘊含的信息，分析學生在校園內(nèi)的學習生活行為，為改進學校服務(wù)并為相關(guān)部門的決策提供信息支持。
信貸風險評估
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
書籍是人類進步和文明的重要標志之一。 此項目對六萬多條豆瓣讀書的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗以及可視化。
漫客棧全類型漫畫爬取（3000部漫畫）
python爬蟲爬取的分類排行榜，并進行各分類劃分，清晰明了看清國內(nèi)各大型漫畫分布
美國大選選情分析
本報告旨在通過對各類數(shù)據(jù)集的收集、分析，對以下問題進行初步探索：
2020大選結(jié)果解讀 - “拜登到底贏了多少？”
得票歸因 - “拜登贏在哪里？”
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論分析
通過爬蟲獲取店鋪及評論信息，包括評論的正負反饋進行可視化分析
近年來最容易被淘汰的行業(yè)與公司類型—seaborn應(yīng)用
本項目主要利用seaborn統(tǒng)計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分會相對較高（較低）；電影時長對評分是否有影響；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價預(yù)測模型
經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，篩選對房價有顯著影響的特征變量，探索蘭州二手房整體情況，建立房價預(yù)測模型
客戶細分 —— k-means 聚類分析
利用k-means 聚類的方法學習對數(shù)據(jù)進行細分
小紅書賣貨實力與用戶分析
假設(shè)用戶購買金額（revenue）為因變量， 其它六個變量為自變量， 探尋不同特征的人群對總購買金額的貢獻大小， 幫助企業(yè)定位消費人群并在營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)模型的準確性。 準確的數(shù)據(jù)模型能夠幫助預(yù)測用戶下單金額。
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
實現(xiàn)淘寶展示廣告精準投放，提高廣告投放效果。思路：從CPC和CPA出發(fā)，按渠道，時間，目標用戶三個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測試&城市運營分析
A/B測試是互聯(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不同（或同一、同質(zhì)）樣本設(shè)計不同實驗水平（方案），并根據(jù)最終的數(shù)據(jù)變現(xiàn)來判斷自變量對因變量的影響
對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)驗沒學歷的外教為啥能拿1.4W+的高薪？
棋牌游戲用戶流失預(yù)測
預(yù)測自然流失用戶，并將即將流失的用戶的特點與篩選規(guī)則提交給運營部門
淘寶用戶行為分析
淘寶用戶行為分析2
以淘寶app平臺為數(shù)據(jù)集，通過行業(yè)的指標對淘寶用戶行為進行分析，從而探索淘寶用戶的行為模式，具體指標包括：日PV和日UV分析，付費率分析，復(fù)購行為分析，漏斗流失分析和用戶價值RFM分析。
大膽，都是哪些程序員在反對996？！
本項目收集了Github熱門項目996.ICU中Issues頁面的10037條討論數(shù)據(jù)和39987條點了star的程序員Github個人信息數(shù)據(jù)，并進行分析
對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，以及大家對于這首歌的情感傾向如何
數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法實習生需求分析
對“實習僧網(wǎng)站”招聘數(shù)據(jù)挖掘、機器學習的實習崗位信息進行分析
淘寶天貓樂高的銷售情況
從樂高銷量、樂高產(chǎn)地、個省份銷量分布、樂高價格高低及不同價格區(qū)間的數(shù)量、樂高種類銷量等數(shù)據(jù)集進行分析
可視化國內(nèi)微信公眾號的情況
通過爬蟲獲取新榜的公眾號榜單信息，可視化：新榜指數(shù)與在看人數(shù)排行榜、平均閱讀數(shù)、當月發(fā)布文章與總文字章之比 三個維度數(shù)據(jù)
電商用戶畫像標簽（上）
基于一個月的淘寶用戶行為，給用戶打標簽 此項目為上部，包含用戶屬性標簽和用戶行為標簽
電商用戶畫像標簽（下）
包括用戶個性化標簽、用戶偏好標簽、群體偏好標簽，涉及到TF-IDF算法、余弦相似度算法
【A/B測試】支付寶營銷策略效果分析
以支付寶營銷活動為例，通過廣告點擊率指標比較兩組營銷策略的廣告投放效果。
B2C粽子市場分析
節(jié)令食品市場情況分析（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，并不能真實反映市場情況）
深圳市二手房房價分析及預(yù)測
篩選對房價有顯著影響的特征變量，對假設(shè)結(jié)論進行檢驗，確定特征變量，建立房價預(yù)測模型，并對假設(shè)情景進行模擬
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、面積、房屋朝向、戶型、樓層位置等因素對購房者關(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)測模型
客戶價值分析--用python實現(xiàn)RFM模型
將客戶進行價值分類，涉及到K-means的運用
天貓訂單綜合分析
分析訂單轉(zhuǎn)化率、銷量趨勢、地域分布等
【案例】母嬰市場銷售情況分析
對母嬰市場銷售數(shù)據(jù)集進行探索性可視化分析
客戶購買影響指標分析
建立分類模型，輸出特征的重要度，用于判斷哪些特征對最后的購買影響較大。
電商用戶行為可視化分析
電商平臺的用戶-商品行為數(shù)據(jù)，脫敏字段對用戶的行為進行分析，包括日常行為和活動時的行為
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)品評論數(shù)據(jù)情感分析
針對用戶在電商平臺上留下的評論數(shù)據(jù)，對其進行分詞、詞性標注和去除停用詞等文本預(yù)處理。基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行情感分析，并使用LDA主題模型提取評論關(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)缺點等，最終提出改善產(chǎn)品的建議
運營商客戶流失分析與預(yù)測
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、結(jié)論和建議方面進行詳細分析！
如何成為一部成功的商業(yè)電影
電影數(shù)據(jù)的可視化
奧運會數(shù)據(jù)集分析
本文是基于120年來奧運會運動員數(shù)據(jù)集的可視化分析。探索分析奧運會的熱門體育項目、得金牌數(shù)最多的國家，以及中國的在奧運會上的表現(xiàn)等分析。
NBA可視化與模型分析
NBA誰是歷史的王者戰(zhàn)隊見仁見智，經(jīng)典的梅西評分法對季后賽分數(shù)及逆行排名分析，再使用對數(shù)幾率回歸做個模型，并分析內(nèi)部參數(shù)分布。
麥當勞餐品營養(yǎng)探索
探索麥當勞產(chǎn)品營養(yǎng)成分
可視化分析TED演講數(shù)據(jù)集
2550 個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，找出哪些因素會對員工的離職產(chǎn)生重要影響。
某健身平臺會員用戶消費行為分析
數(shù)據(jù)集來源于某健身房2019年3月至2020年2月會員消費購買行為，數(shù)據(jù)集一共包含四個字段：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)、落戶分數(shù)和落戶年齡三個方面進行具體分析
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者關(guān)注度、雙十一購買高峰時間等
深入分析近三年以來各大城市發(fā)展情況
本項目結(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)
以一個醫(yī)院的銷售數(shù)據(jù)集為例，做一個數(shù)據(jù)分析整個過程的案例。
CDNow網(wǎng)站用戶消費行為分析
本文主要通過分析CDNow網(wǎng)站的用戶購買明細來分析該網(wǎng)站的用戶消費行為，使運營部門在營銷時更加具有針對性，從而節(jié)省成本，提升效率。
財政收入影響因素分析及預(yù)測
運用數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)對市財政收入進行分析，并對未來兩年的財政收入進行預(yù)測，希望能夠幫助政府合理地控制財政收支
航空公司客戶價值分析
航空公司客戶價值分析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，對客戶進行分群，比較不同類別客戶的價值，從而制定相應(yīng)的營銷策略。
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別
依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建洗浴事件識別模型，進而對不同地區(qū)的用戶的洗浴事件進行識別，然后根據(jù)識別結(jié)果比較不同客戶群的客戶使用習慣。
總結(jié)
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