数据分析作品集

端到端数据分析项目

Olist电商数据分析：留存率危机诊断与商业落地

📊 电商分析 🐍 Python 🗄️ SQL 🤖 机器学习 📈 AB测试

项目概述：基于巴西最大电商平台Olist的10万+订单数据，系统诊断用户留存危机的根本原因，从数据异常定位到商业模式反思，设计可量化的运营干预方案。

0.3%

6个月留存率

97%

仅购买一次

0.74

满意度预测AUC

425%

预警系统ROI

核心发现：

• 物流配送12天严重影响满意度（特征重要性82.7%）
• 22,230名At Risk客户面临流失，贡献23.8%历史价值
• 竞品Shopee留存率70%，Olist仅0.3%，差距悬殊

Pandas XGBoost RFM模型 Cohort分析 假设检验 Matplotlib

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SQL能力验证

SQL数据分析练习平台

🗄️ SQL 📊 数据分析 🎯 面试准备

平台概述：基于Olist电商数据集构建的交互式SQL练习平台，覆盖从基础查询到高级分析的完整技能树。

24

练习场景

3

难度层级

9

数据表关联

技能覆盖：

• 基础查询：GROUP BY聚合、多表JOIN、子查询
• 进阶分析：窗口函数、时间序列、RFM分层
• 高级技巧：Cohort留存、性能优化、复杂业务逻辑

MySQL 窗口函数 Cohort分析 查询优化

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技能矩阵

技能维度	熟练度	项目验证
SQL数据分析	⭐⭐⭐⭐⭐	24个练习场景，覆盖窗口函数、Cohort分析
Python数据处理	⭐⭐⭐⭐⭐	Pandas清洗10万+订单，9表关联
数据可视化	⭐⭐⭐⭐	Matplotlib/Seaborn，8张分析图表
机器学习	⭐⭐⭐⭐	XGBoost满意度预测，AUC 0.74
业务分析	⭐⭐⭐⭐⭐	RFM分层、留存诊断、ROI测算
AB测试设计	⭐⭐⭐⭐	实验设计框架、样本量计算

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联系方式

📧 邮箱: z1254611476@163.com
💻 GitHub: github.com/nidenuoyan