最近很多客户都在问数据分析有趣案例，以及{ai标题}怎么样，看来大家对数据分析有趣案例还是不太了解，所以今天我们就来好好的说说数据分析有趣案例，希望对各位有所帮助。

聊聊经典案例“啤酒与尿布”的本质:关联分析

1、经典案例“啤酒与尿布”的本质在于商品关联分析法，又称购物篮分析。该方法通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系。在超市里，啤酒和尿布常被一起售卖，是基于数据分析发现，购买尿不湿的家长以父亲为主，若同时看到啤酒，购买啤酒的概率较大，以此提高啤酒销售量。

2、在数据驱动的世界里，有一个看似寻常却充满智慧的策略——超市里的啤酒与尿不湿奇妙地相邻摆放。这个现象背后，隐藏的是商品关联分析的精妙之处，也就是我们常说的“购物篮分析”。它揭示了用户行为的深层逻辑，让商家能借此提升销售额，这就是“啤酒与尿布”案例的核心所在。

3、数据分析领域中的经典案例——“啤酒与尿布”的故事，不仅展示了购物篮分析在提高销售效率上的应用，更引出了关联分析这一分析方法的本质。这个案例背后的算法和本质，即商品关联分析法，也称为“购物篮分析”。

4、在营销领域流传着一个传奇故事，那就是啤酒与尿布的奇妙组合。这个看似不搭边的商品摆放策略，实际上揭示了商品间的强大关联性。这种现象起源于沃尔玛，他们通过购物篮分析这一独特方法，成功地将啤酒和尿布这两个看似无关的商品放在一起销售，从而实现了意想不到的销售增长。

泰坦尼克号数据分析案例实战

1、首先，我们从Titanic的训练集和测试集开始，这两个数据集在11个变量上有共同点，不同的是test集缺少Survived这一关键信息。为便于处理，我们将两者合并。接着，我们导入必要的程序包，对数据进行初步探索。

2、通过这些分析，我们可以得出在泰坦尼克号事故中，乘客的生存概率受到舱位、性别、年龄、家庭关系和票价等因素的影响。对于企业来说，选择合适的分析工具，如FineBI这样的BI软件，能更有效地进行数据分析，提升决策的准确性。在实际应用中，应结合具体业务场景选择合适的工具，以实现数据驱动的决策支持。

3、首先，我们明确了分析的目标：哪些人有更大的生存机会？数据集包含以下字段：name、sex、cabin、embarked、ticket、pclass 和 survived。其中，name、sex、cabin、embarked、ticket 为字符串类型，pclass 和 survived 为数值类型（标签）。

4、在机器学习领域，分析泰坦尼克号数据集是一个常见的实践案例，旨在通过数据挖掘和建模预测哪些乘客可能幸存下来。本文将通过分析经典案例，分享关于泰坦尼克号数据集的探索、预处理、特征工程和建模的过程。首先，我们需要导入数据集所依赖的库，例如 pandas 和 numpy，用于数据操作和科学计算。

5、案例以泰坦尼克号乘客数据为例，以下是可视化效果。首先，导入所需工具包并读取数据。数据以Excel表格形式呈现，前几列均为分类变量，最后一列用于计数或求和，即在图上显示的流量大小。接着，整理数据成三个列：父类、子类和值，通过Pandas的数据透视表方法完成此转换，然后将结果纵向合并。

分享四个经典的大数据营销案例,带你了解大数据的魅力!

1、案例一：云南白药牙膏的“大数据+明星”策略2017年，云南白药与阿里联手，借助大数据与明星效应，打造了一场别开生面的营销战役。他们洞察淘宝用户的行为习惯，特别是年轻人群体，与黄晓明和井柏然两大明星粉丝互动，通过活动让粉丝在淘宝上为偶像助力，实现了品牌曝光与粉丝转化的双重目标。

2、金融行业是大数据应用的又一重要领域，大数据用于风险评估，但数据获取的挑战仍在。理财领域，大数据作为理财工具，银行借此进行信贷分析，提升决策精准度。零售业和电商则通过大数据洞察消费者行为，优化供应链，提升用户体验。

3、百事可乐利用大数据分析签约吴莫愁 “百事可乐选择吴莫愁做代言，是通过大数据的高性能分析得出的结果。”事实上，吴莫愁一出道便颇具争议，但从大数据来分析，这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉，而不是她自身的绯闻。

4、微信营销的创新互动 从GQ实验室的图文层层揭示，到坦克SUV的生动越野解说，每个细节都精心设计，使用户沉浸其中。例如，微信科学WE大会的立体视差滑动，仿佛带你置身其中，人民日报的香港祝福音频则以创意手法触动人心。恒生中国和VORwerk福维克通过知识问答的形式，引发粉丝对品牌的好奇和参与。

经典的Excel数据分析实战案例,新手必看

1、首先，我们设定目标是找出影响生存的关键因素，如乘客的舱位、性别、船票价格和登船港口。泰坦尼克号的数据集包含姓名、性别、舱位等信息，其中年龄、票价等字段存在缺失值，我们需要进行合理的处理，如填充平均值或寻找同类型数据的均值。数据处理阶段，我们针对年龄和票价的缺失值进行了填充。

2、舱位与生存率： 显而易见，头等舱的生还率最高，而三等舱的生存率则是最低。客舱号暗示着舱位等级，三等舱部分乘客可能没有明确的客舱记录。性别与命运： 女性乘客的生还率奇迹般地超过了男性，头等舱女性几乎全员幸存，展现出性别在生存中的巨大影响。

3、除了条件判断和数据统计，数据分析还需要进行数据匹配。这时，可以使用Excel中的VLOOKUP函数。VLOOKUP函数的基本语法是：VLOOKUP（查找值，数据区域，返回列数，精确匹配）。

4、案例：计算特斯拉与WW GDP、PRC GDP、US GDP、Battery forecast、Dow Growth的相关系数和R平方，分析变量间关系。最后，CORREL函数返回相关系数，RSQ函数返回相关系数的平方，两者概念和功能不同。Excel对数据分析至关重要，掌握Excel能提升逻辑思考和解决问题的能力。

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