关键在于理清从数据到结论的全流程：明确问题边界、盯住清洗四大信号、用最小可行结论倒推分析路径。
想用Python做完一个完整数据分析项目，关键不是学多少库，而是理清从拿到数据到交付结论的每一步该做什么、怎么验证、哪里容易踩坑。下面按真实项目推进顺序拆解核心环节，不讲概念，只说你马上能用的操作和判断依据。
很多项目卡在半路，是因为一开始没把业务目标翻译成可计算的问题。比如“提升用户留存”太模糊，要拆成：“次日留存率低于30%的用户群体中，哪些行为特征与7日内流失强相关？”
清洗不是删空值、去重就完事。重点是发现数据生成逻辑里的异常，而不是机械处理。
pd.to_numeric(..., errors='coerce')转为NaN后，再查这些行的原始上下文别一上来就做聚类或XGBoost。先用最粗粒度的方法回答核心假设，再逐层细化。
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crosstab算注册/未注册用户的7日留存率，加置信区间（statsmodels.stats.proportion.proportion_confint），看差异是否显著funnel类库（如py-funnel）或手动groupby+cumcount，看用户从点击广告到付费的各环节流失率，定位断点分析报告被忽略，往往因为结论无法直接驱动动作。交付前检查：
项目闭环不在代码跑通那一刻，而在业务方拿着你的结论开了会、改了策略、下周数据开始变动。过程中少纠结“用不用深度学习”，多问“这个结果能不能让运营明天就调整推送文案”。
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