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使用Python对一份餐厅订单数据进行订单数据分析及可视化

描述性分析 定义 以组成事件的关键环节为基础，通过设置合理的指标对各环节进行量化，以达到还原事件的目的。同时可以根据科学的评价标准，发现事件发生过程中的异常。 分析目的 描述现实 What-什么事件 Who-谁参与的 When-什么时候 Where-在哪里 Why-什么原因 Result-结果是什么 发现问题—依据相应指标评判 Good-好的结果？ Bad-坏的结果？ 分析步骤—全链路描述分析方法 确定描述对象 明确业务目标，熟悉业务逻辑 分割业务环节，确定关键节点 利益关系人及

描述性分析 定义 以组成事件的关键环节为基础，通过设置合理的指标对各环节进行量化，以达到还原事件的目的。同时可以根据科学的评价标准，发现事件发生过程中的异常。 分析目的 描述现实 What-什么事件 Who-谁参与的 When-什么时候 Where-在哪里 Why-什么原因 Result-结果是什么 发现问题—依据相应指标评判 Good-好的结果？ Bad-坏的结果？ 应用 监控现状 诊断性分析 没有找到具体原因的解决方案都是假方案 定义 根据业务逻辑，通过数据寻找

七种数据分析思维技巧 1. 象限法 核心：一种策略驱动的思维方式 优点：直观清晰，能够将数据按一定的特征进行划分 应用：使用范围广、战略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理等，例： 用户分群 二维坐标系内 经典的RFM模型 软件划分 2.多维法 核心是以一种精细驱动的思维 优点：适合处理大数据，数据量越大其优越性越大 分析导向示例 用户统计维度：性别、年龄、学历 用户行为维度：注册用户、用户偏好、用户兴趣、用户流失 消费维度：消费金额、消费频率、消费水平