1.前言 RFM模型即"R"——Recency（最近一次消費(fèi)時(shí)間）、"F"——Frequency（一段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)頻次）、"M"——（一段時(shí)間內(nèi)消...
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用Python實(shí)現(xiàn)RFM模型——互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶分層必備技巧 -
python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——鏈家上海二手房數(shù)據(jù)分析（一）1.數(shù)據(jù)爬取 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1zaTqNY2eCzGyYzesDw0LPw提取碼：5h8d鏈接是我自行在...
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python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——拉勾網(wǎng)數(shù)據(jù)分析職位（一）
本項(xiàng)目的數(shù)據(jù)來(lái)源是2019年拉勾網(wǎng)——上海的數(shù)據(jù)分析崗位的信息 首先第一步：爬取數(shù)據(jù) 爬取的代碼就不貼上來(lái)了，有很多種，本人的爬蟲(chóng)水平僅限于Be...
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python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——拉勾網(wǎng)數(shù)據(jù)分析職位（二）接著上一篇的內(nèi)容，接下來(lái)分析下公司行業(yè)背景的數(shù)量分布 3.2 公司行業(yè)分布情況 原數(shù)據(jù)中行業(yè)分布，有些公司用、代替了,作為分隔符，所以需要用上面...
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python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——臺(tái)北101門(mén)票銷(xiāo)售情況（一）分析內(nèi)容 針對(duì)臺(tái)北101門(mén)票的銷(xiāo)售情況數(shù)據(jù)，做一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析 每天的銷(xiāo)售量 銷(xiāo)售量最高和最低日期分布 游客購(gòu)買(mǎi)次數(shù)密度 游客購(gòu)買(mǎi)次數(shù)百分比 ...
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python數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——臺(tái)北101門(mén)票銷(xiāo)售情況（二）用戶分層 緊接著上一篇文章，現(xiàn)在我們來(lái)分析下不同用戶（游客）的分層： 建立一個(gè)數(shù)據(jù)透視表，并先將所有的NAN值改成0，購(gòu)買(mǎi)過(guò)2次及以上的游客統(tǒng)統(tǒng)...
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