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個數據分析的案例，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）
數據集可下載：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~
電商數據分析：只會環比下降3%的數據分析師還有救嗎？
本文用一個實戰案例，與大家共同探討如何撰寫一份有業務價值的分析報告
教育平臺線上課程用戶行為分析（含數據可視化處理）
此數據集來自泰迪杯個人技能賽，為企業真實數據。該作品為特等獎并獲泰迪杯，現在目前的基礎之上對其進行進一步的復盤與優化
大五人格測試數據集的探索【可視化+k-means聚類分析】
關于大五人格測試數據集的探索 本項目包含： 1.數據處理和清洗 2.數據可視化和探索性分析 3.k-means聚類分析以及結果的二維、三維可視化
針對家庭用電數據進行時序分析
以時序角度對家庭用電數據進行可視化分析
抖音用戶瀏覽行為數據分析與挖掘
瀏覽數據的用戶、作者、作品特征提取，特征數據分析、聚類，以及瀏覽行為是否點贊的二分類預測
以沈陽市產業結構與經濟增長數據為例進行灰色關聯分析
本項目以沈陽市產業結構與經濟增長數據作為例，對灰色關聯分析進行簡單的python實現與應用
訊飛算法挑戰賽-房屋租賃價格預測挑戰賽
價格是反映一定時期內房屋租賃價格水平變動趨勢和變動程度，分析預測房屋租賃價格，對于發展完善房屋租賃市場有著重要的意義
類csdn技術社區數據分析：如何刺激打賞
商分實戰：互聯網運營
某電子產品銷售數據分析報告及RFM模型
基于商家銷售情況、用戶消費情況、產品銷量情況等，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實現整個項目分析的流程，包括數據預處理、數據可視化、數據挖掘、數據建模等，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據的處理，采用統計分析及pyecharts可視化的方法，結合相關實際資料進行有價值的分析
今年就業形勢如何？全國數據分析崗招聘信息可視化
針對爬取結果的數據進行了數據可視化，正在求職或者找實習的小伙伴不要錯過哦~
對中國勞動力的發展趨勢和行業分布的觀察
基于經濟統計數據，對中國勞動力的發展趨勢、行業分布、薪酬差異、性別差異等進行初步的觀察。
時令蔬菜有哪些？針對國內農產品批發價的時間序列分析
對國內農產品批發價進行時間序列分析，發現農產品價格變化的季節性和趨勢性。涉及到的農產品品種包含5種畜禽產品、5種水果、7種水產品以及28種蔬菜。
關于【預測分析-航班延誤數據】的探索
嘗試探索航班信息與其是否延誤之間的關聯關系，并使用分類模型進行預測。
對全球貿易格局及其商品結構的初步考察
通過分析WTO和世界銀行的國際貿易數據，對全球貿易格局及其商品結構進行初步的考察。
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強企業分析
關于2021年世界五百強排行榜的探索
上海餐飲情況分析
對上海9萬條餐飲數據進行分析
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實現整個項目分析的流程，包括數據預處理、數據可視化、數據挖掘、數據建模等，用戶畫像采用自定義的LRFMP模型，并以詞云展示出來~
關于2020年各省市GDP和各省人均GDP的探索
網店訂單數量預測——基于梯度提升決策樹
為滿足網店預測訂單數量的需求，使用731天銷售數據訓練模型。模型交叉檢驗結果表明此模型能解釋訓練集96%的歷史數據；此外模型在測試集上表現良好。
【數據分析】確定關鍵行為+給渠道質量打分
1.如何利用留存數字確定關鍵行為 2.借助AHP方法，建立渠道質量評估模型，對渠道獲客的質量進行分析。
游戲APP用戶行為統計分析
某游戲APP示例數據，對用戶從下載安裝到激活注冊的數據進行統計分析
原理+代碼｜手把手教你用K-Means算法實現銀行客戶聚類
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，也可作為其他數據分析任務的前置探索(如EDA)。能夠理解K-Means的基本原理并將代碼用于實際業務案例是本文的目標
移動5G套餐潛客分析與挖掘-數據探索分析部分
通過5G用戶的共46個特征數據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（含數據可視化處理）
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分析、線上課程綜合推薦策略制定
電商-奶粉銷售數據分析&波動分析及對策&監控儀表板
通過對數據挖掘分析，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；簡歷數據監控儀表板
電商-電子產品深度分析&會員RFM分析&儀表板
對數據進行了深入的挖掘，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動態評論關系分析
通過搜集明日方舟的營收數據結合微博社區和b站動態評論區的相關數據進行比較分析，了解二者之間是否有直接關聯。
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、客觀、透明的優勢贏得了高等教育領域和社會的廣泛關注和認可，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測
阿里巴巴集團服務類商品用戶行為和品類分析
商品子集都是偏服務類的商品，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、攝影服務、餐飲、電影等，其特色是線上購買、線下服務。
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據分析+可視化
用pandas進行數據處理，pyecharts對處理后的數據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，探索二手房大數據背后的規律。
【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，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、加拿大提供互聯網隨選流媒體播放，定制DVD、藍光光碟在線出租業務。在2018年，他們發布了一份有趣的報告，顯示Netflix上的電視節目數量自2010年以來幾乎增加了兩倍。流媒體服務的電影數量自2010年以來減少了2,000多個，而其電視節目數量卻幾乎增加了兩倍。你可以通過這同一個數據集探索還能有什么其他有趣的發現。
【考研】星光不負趕路人
整理歸納歷年的考研信息 + 2021年的考研調劑 + 多組圖數據可視化
透過探探的在線社交洞察
A/B/C/D/E/F六個參數可代表APP內六個不同功能，每一行代表一組有相同行為的用戶，Action_1到Action_2記錄了由用戶數變化所代表的一步留存率。該數據來分析該APP內用戶行為特征，不同參數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據來進行分析排序， 也許能對如何分配資源帶去一點啟發。
【拼夕夕的眾怒】互聯網大廠職位評價數據分析
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
電商數據分析：只會環比下降3%的數據分析師還有救嗎？
本文用一個實戰案例，與大家共同探討如何撰寫一份有業務價值的分析報告
一個公式三指標，電商分析的破局之道
以天貓母嬰商品數據集為例，探討多維度多指標的數據該如何進行分析
大型家用電器和電子產品在線商店購買數據分析
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系進行可視化顯示
國內數據分析師求職需求分析
分析當前的數據分析師求職需求
各主要城市數據分析崗位薪資分析
對招聘信息數據的分析，了解該崗位的市場需求、行業分布、薪資水平，以便明確求職方向
【前程無憂--數據類崗位👨?🔧】--- 著重數據清洗
70000多條數據，全國各城市、各行業、各公司的招聘信息，都通過爬蟲爬取下來整合分析
共享單車數據分析【時間、空間、頻次三維度分析】
共享單車數據分析
通過對租車數據進行統計以及可視化分析，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測試數據的分析判斷新舊兩版頁面在用戶轉化上是否有顯著區別，幫助公司決定是應當采用新的頁面，還是保留老的頁面。
某品牌廣告投入分析與銷售預測
對于快消品企業，能夠對商超門店的銷售額進行精準預測，尤其是能量化自身所能控制的各種促銷因素產生的結果，是重要的數據應用。該項目統計分析某品牌各項廣告投入與銷售額之間的關系。
“泰迪杯”數據分析大賽B題 學生校園消費行為分析
數據分析和建模的方法，挖掘數據中所蘊含的信息，分析學生在校園內的學習生活行為，為改進學校服務并為相關部門的決策提供信息支持。
信貸風險評估
根據用戶的貸款信息，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據進行數據清洗以及可視化。
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據集的收集、分析，對以下問題進行初步探索：
2020大選結果解讀 - “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與公司類型—seaborn應用
本項目主要利用seaborn統計分析并可視化最容易被淘汰的行業和公司類型
扒一扒蔡徐坤微博100萬+轉發量的真假流量粉
本項目整理蔡徐坤100萬+轉發的微博《再見，“任性的”千千…》的10萬條轉發數據，并且分析蔡徐坤真假轉發流量的比例以及真假粉絲的用戶畫像
耶斯之路-Movielens/IMDB電影數據集
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測模型
經過數據清洗，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據進行細分
小紅書賣貨實力與用戶分析
假設用戶購買金額（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據模型并分析數據模型的準確性。 準確的數據模型能夠幫助預測用戶下單金額。
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，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，提出優化建議。
滴滴出行A/B測試&城市運營分析
A/B測試是互聯網企業常用的一種基于數據的產品迭代方法，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）樣本設計不同實驗水平（方案），并根據最終的數據變現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據分析外教的招聘狀況
分析外教的招聘狀況，沒經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測
預測自然流失用戶，并將即將流失的用戶的特點與篩選規則提交給運營部門
淘寶用戶行為分析
淘寶用戶行為分析2
以淘寶app平臺為數據集，通過行業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條討論數據和39987條點了star的程序員Github個人信息數據，并進行分析
對10萬條轉發吳亦凡發表《大碗寬面》微博的數據可視化
該項目分析10萬條數據中轉發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
數據挖掘、機器學習算法實習生需求分析
對“實習僧網站”招聘數據挖掘、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、樂高產地、個省份銷量分布、樂高價格高低及不同價格區間的數量、樂高種類銷量等數據集進行分析
可視化國內微信公眾號的情況
通過爬蟲獲取新榜的公眾號榜單信息，可視化：新榜指數與在看人數排行榜、平均閱讀數、當月發布文章與總文字章之比 三個維度數據
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
節令食品市場情況分析（由于數據豐度限制，使用購買人數來代替相關指標，并不能真實反映市場情況）
深圳市二手房房價分析及預測
篩選對房價有顯著影響的特征變量，對假設結論進行檢驗，確定特征變量，建立房價預測模型，并對假設情景進行模擬
2019杭州市鏈家在售房源數據可視化
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注熱度的影響。
信用卡客戶用戶畫像 及 貸款違約預測模型
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據，構建貸款違約預測模型
客戶價值分析--用python實現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
對母嬰市場銷售數據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-商品行為數據，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論文數據可視化
每日新增論文數折線圖、各期刊占比餅圖等。
電商產品評論數據情感分析
針對用戶在電商平臺上留下的評論數據，對其進行分詞、詞性標注和去除停用詞等文本預處理。基于預處理后的數據進行情感分析，并使用LDA主題模型提取評論關鍵信息，以了解用戶的需求、意見、購買原因及產品的優缺點等，最終提出改善產品的建議
運營商客戶流失分析與預測
從提出問題、理解數據、數據清洗、可視化分析、用戶流失預測、結論和建議方面進行詳細分析！
如何成為一部成功的商業電影
電影數據的可視化
奧運會數據集分析
本文是基于120年來奧運會運動員數據集的可視化分析。探索分析奧運會的熱門體育項目、得金牌數最多的國家，以及中國的在奧運會上的表現等分析。
NBA可視化與模型分析
NBA誰是歷史的王者戰隊見仁見智，經典的梅西評分法對季后賽分數及逆行排名分析，再使用對數幾率回歸做個模型，并分析內部參數分布。
麥當勞餐品營養探索
探索麥當勞產品營養成分
可視化分析TED演講數據集
2550 個TED演講視頻的相關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生重要影響。
某健身平臺會員用戶消費行為分析
數據集來源于某健身房2019年3月至2020年2月會員消費購買行為，數據集一共包含四個字段：用戶ID，購買日期，購買數量和購買金額。
北京落戶分析
從落戶數據中的公司人數、落戶分數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據分析
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展情況
本項目結合 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。
朝陽醫院2018年銷售數據
以一個醫院的銷售數據集為例，做一個數據分析整個過程的案例。
CDNow網站用戶消費行為分析
本文主要通過分析CDNow網站的用戶購買明細來分析該網站的用戶消費行為，使運營部門在營銷時更加具有針對性，從而節省成本，提升效率。
財政收入影響因素分析及預測
運用數據分析與挖掘技術對市財政收入進行分析，并對未來兩年的財政收入進行預測，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據，結合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，從而制定相應的營銷策略。
商品零售購物籃分析
購物籃分析是通過發現顧客在一次購買行為中放入購物籃中不同商品之間的關聯，研究顧客的購買行為，從而輔助零售企業制定營銷策略的一種數據分析方法。
家用熱水器用戶行為分析與事件識別
依據BP神經網絡算法構建洗浴事件識別模型，進而對不同地區的用戶的洗浴事件進行識別，然后根據識別結果比較不同客戶群的客戶使用習慣。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的111个Python数据分析实战项目，代码已跑通，数据可下载的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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