写在前面：
这里整理了111个数据分析的案例，每一个都进行了严格的筛选，筛选标准如下：
1. 有干货：杜绝纯可视化、统计性分析，有一定比例的讲解性文字
2. 可跑通：所有代码均经过测试，（大概率）可以一键跑通（因为库包更新，或者链接有效性问题，或多或少会存在个别失效情况）
数据集可下载：方便大家下载至本地仔细把玩（如果不行，请看我的另一篇博文）
希望这份资料可以帮到大家呀~
本文用一个实战案例，与大家共同探讨如何撰写一份有业务价值的分析报告
此数据集来自泰迪杯个人技能赛，为企业真实数据。该作品为特等奖并获泰迪杯，现在目前的基础之上对其进行进一步的复盘与优化
关于大五人格测试数据集的探索 本项目包含： 1.数据处理和清洗 2.数据可视化和探索性分析 3.k-means聚类分析以及结果的二维、三维可视化
以时序角度对家庭用电数据进行可视化分析
浏览数据的用户、作者、作品特征提取，特征数据分析、聚类，以及浏览行为是否点赞的二分类预测
本项目以沈阳市产业结构与经济增长数据作为例，对灰色关联分析进行简单的python实现与应用
价格是反映一定时期内房屋租赁价格水平变动趋势和变动程度，分析预测房屋租赁价格，对于发展完善房屋租赁市场有着重要的意义
商分实战：互联网运营
基于商家销售情况、用户消费情况、产品销量情况等，全面的分析
本项目基于Python实现整个项目分析的流程，包括数据预处理、数据可视化、数据挖掘、数据建模等，用户画像采用自定义的LRFMP模型，并以词云展示出来~
本文通过对新西兰偷车数据的处理，采用统计分析及pyecharts可视化的方法，结合相关实际资料进行有价值的分析
针对爬取结果的数据进行了数据可视化，正在求职或者找实习的小伙伴不要错过哦~
基于经济统计数据，对中国劳动力的发展趋势、行业分布、薪酬差异、性别差异等进行初步的观察。
对国内农产品批发价进行时间序列分析，发现农产品价格变化的季节性和趋势性。涉及到的农产品品种包含5种畜禽产品、5种水果、7种水产品以及28种蔬菜。
尝试探索航班信息与其是否延误之间的关联关系，并使用分类模型进行预测。
通过分析WTO和世界银行的国际贸易数据，对全球贸易格局及其商品结构进行初步的考察。
奥运健儿冲冲冲！中国队yyds！
关于2021年世界五百强排行榜的探索
对上海9万条餐饮数据进行分析
Fast Food Restaurants in America
你将了解到位于美国各地的 10,000 多家不同快餐店的信息，熟悉美国的快餐文化
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为满足网店预测订单数量的需求，使用731天销售数据训练模型。模型交叉检验结果表明此模型能解释训练集96%的历史数据；此外模型在测试集上表现良好。
1.如何利用留存数字确定关键行为 2.借助AHP方法，建立渠道质量评估模型，对渠道获客的质量进行分析。
某游戏APP示例数据，对用户从下载安装到激活注册的数据进行统计分析
聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。能够理解K-Means的基本原理并将代码用于实际业务案例是本文的目标
通过5G用户的共46个特征数据分析什么样的用户更倾向于更换5G套餐，从而进行潜客营销
线上课程用户行为探索：用户分布、用户活跃度、用户流失情况、用户参与课程情况、用户课程推荐、收费课程与用户学习进度相关分析、线上课程综合推荐策略制定
通过对数据挖掘分析，对比分析寻找出门店的问题，以及建议；通过对销量波动寻找原因与对策；简历数据监控仪表板
对数据进行了深入的挖掘，寻找到了门店销量起伏的原因，通过分析挖掘，找出门店的长处与短板，并给予参考建议。对会员进行了RFM分析，及仪表板制作
通过对4个一线城市天气分析，探寻南北天气差异，探寻坏天气的元凶是什么
通过搜集明日方舟的营收数据结合微博社区和b站动态评论区的相关数据进行比较分析，了解二者之间是否有直接关联。
Pandas+Pyecharts | 2021中国大学综合排名分析+可视化
软科中国大学排以专业、客观、透明的优势赢得了高等教育领域和社会的广泛关注和认可，本次将利用Python对我国大学排名和分布情况进行一番研究。
基于链家二手房对湛江房价进行描述性探究和建立模型进行预测
商品子集都是偏服务类的商品，涵盖阿里巴巴集团十个主要的商品大类，例如汽车售后服务、摄影服务、餐饮、电影等，其特色是线上购买、线下服务。
pandas + pyecharts | ADX游戏广告投放渠道综合分析
游戏公司广告投放平台分析，看看游戏公司都喜欢投放在哪些平台
Pandas+Pyecharts | 北京某平台二手房数据分析+可视化
用pandas进行数据处理，pyecharts对处理后的数据进行可视化分析市面上二手房各项基本特征及房源分布情况，探索二手房大数据背后的规律。
B站美食视频的财富密码究竟是什么？快点跟着小编去看一看吧
分析可视化历近一周近一月等涨幅基金数，分析可视化各类型基金
从京东上以输入关键词的形式定向爬取了100页商品信息，做该商品的价格分析
Netflix是一家美国公司，在美国、加拿大提供互联网随选流媒体播放，定制DVD、蓝光光碟在线出租业务。在2018年，他们发布了一份有趣的报告，显示Netflix上的电视节目数量自2010年以来几乎增加了两倍。流媒体服务的电影数量自2010年以来减少了2,000多个，而其电视节目数量却几乎增加了两倍。你可以通过这同一个数据集探索还能有什么其他有趣的发现。
整理归纳历年的考研信息 + 2021年的考研调剂 + 多组图数据可视化
A/B/C/D/E/F六个参数可代表APP内六个不同功能，每一行代表一组有相同行为的用户，Action_1到Action_2记录了由用户数变化所代表的一步留存率。该数据来分析该APP内用户行为特征，不同参数值变化对留存率的影响等。
如何在资源有限的情况下最有效的投入从而提升消费额呢？ 我们需要了解哪些资源投入对消费额的影响是最大的。 通过使用宝洁公司的销售数据来进行分析排序， 也许能对如何分配资源带去一点启发。
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分析用户消费情况及品牌情况，可视化消费变化趋势，从用户个体层面利用RFM用户分册分析各类用户差异
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分析当前的数据分析师求职需求
对招聘信息数据的分析，了解该岗位的市场需求、行业分布、薪资水平，以便明确求职方向