Python数据分析关键在于理清“数据来源→清洗→分析→业务支撑”主线，明确含指标、时间、异常、目的的清晰目标，优先使用内部数据源，清洗需还原业务逻辑，分析重分组对比与趋势拆解，结论须转化为可执行业务建议。
做Python数据分析项目，关键不是写多少代码，而是理清“数据从哪来→怎么清理→如何分析→结论怎么支撑业务”这条主线。跳过任一环节，报告再漂亮也难落地。
很多新手一打开Jupyter就急着导入pandas，结果跑完发现：分析维度和业务问题对不上，图表好看但没人能看懂。建议先用一句话写下核心目标，比如：“找出上季度复购率下降20%的主要原因”。这句话要包含指标（复购率）、时间（上季度）、异常（下降20%）、目的（归因）。目标定了，后续每步操作才有判断标准——这列要不要留？这个异常值该删还是深挖？都靠它锚定。
真实项目中，80%的数据来自内部系统（如MySQL、CSV导出、BI平台API），而非公开网页。爬虫耗时长、易失效、常被封，只在没有其他途径时才考虑。实操建议：
pd.read_sql()连内网数据库，比保存成Excel再读更可靠空值、重复、格式错，表面是技术问题，本质是业务断点。例如订单表里“支付时间”为空，可能代表未支付订单，直接删会漏掉重要转化漏斗环节；用户年龄为0或999，大概率是脱敏占位符，应标记为“未知”而非按数值处理。清洗时多问一句：这个值在现实中对应什么状态？业务方会怎么理解它？
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df.info()和df.describe(include='all')快速摸清数据“脾气”value_counts(dropna=False)看空值占比和异常取值datetime并设为索引，方便后续按周/月聚合业务问题很少需要XGBoost，多数靠groupby().agg() + 可视化就能定位根因。比如分析销售额下滑，可按“地区×产品线×渠道”三层交叉，再叠加时间趋势线，往往一眼看出是华东区某款新品在抖音渠道转化骤降。重点不是算法多炫，而是让差异“看得见、说得清、改得了”。
crosstab()快速看两个分类变量的关系，比如用户等级 vs 是否退款
结论不是数据结果的复述，而是对业务动作的建议。比如“华东区A产品抖音ROI低于均值35%”，后面紧跟“建议暂停该产品在抖音的信息流投放，同步排查落地页跳出率”。数据到结论之间，缺的从来不是代码，是站在业务视角多想一层。
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