项目二：电商全链路数据分析
案例介绍
技术栈：MySQL、Python(Pandas)、RFM模型、关联规则(Apriori)
我负责的工作：
- 数据提取：MySQL多表关联查询
- 数据清洗：处理空值、重复值、异常值
- 建模分析：RFM用户分层、ABC商品分类、关联规则挖掘
- 可视化输出：柱状图、饼图、热力图
核心分析结论：
【渠道获客】抖音ROI最高(3.2)，小红书获客成本最低(8.5元)
【用户分层】12%重要价值用户贡献52%销售额，复购率是普通用户3.2倍
【商品组合】A类商品15款贡献70%销售额，坚果+肉脯组合购买237次
【营销效果】限时秒杀ROI最高(4.5)，高活跃用户占18%贡献45%订单
可交付成果：
- 清洗后的数据文件(.csv)
- 分析报告(PDF)
- 可视化图表(PNG)
- Python代码(可复用)
项目二：电商全链路数据分析
案例介绍
本项目基于某电商平台真实数据，完成渠道获客、用户分层、商品组合、营销效果四个维度的全链路分析。
技术栈：MySQL、Python(Pandas)、RFM模型、关联规则(Apriori)
我负责的工作：
- 数据提取：MySQL多表关联查询
- 数据清洗：处理空值、重复值、异常值
- 建模分析：RFM用户分层、ABC商品分类、关联规则挖掘
- 可视化输出：柱状图、饼图、热力图
核心分析结论：
【渠道获客】抖音ROI最高(3.2)，小红书获客成本最低(8.5元)
【用户分层】12%重要价值用户贡献52%销售额，复购率是普通用户3.2倍
【商品组合】A类商品15款贡献70%销售额，坚果+肉脯组合购买237次
【营销效果】限时秒杀ROI最高(4.5)，高活跃用户占18%贡献45%订单
可交付成果：
- 清洗后的数据文件(.csv)
- 分析报告(PDF)
- 可视化图表(PNG)
- Python代码(可复用)
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