大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)培訓教程（三）統(tǒng)計與機器學習基礎(chǔ)相關(guān)性分析：用皮爾遜系數(shù)分析“用戶年齡”與“消費金額”的關(guān)聯(lián)（`df[['年齡','金額']].corr()`，數(shù)值越接近±1，相關(guān)性越強）。簡單預(yù)測：用線性回歸預(yù)測用戶消費（`fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression;model=LinearRegression().fit(X,y)`，其中`X`為年齡、性別等特征，`y`為消費金額）。五、實戰(zhàn)案例：電商用戶行為分析我們以“提升電商用戶復(fù)購率”為目標，一步步展開分析：（一）數(shù)據(jù)準備采集用戶行為日志（瀏覽、加購、下單、評價）、用戶信息（年齡、性別、地域），合并為分析數(shù)據(jù)集。（二）分析維度1.用戶活躍度：按天統(tǒng)計各用戶的行為次數(shù)，繪制折線圖（`sns.lineplot(x='日期',y='行為次數(shù)',hue='user_id',data=df)`），發(fā)現(xiàn)周末活躍度顯著高于工作日。2.轉(zhuǎn)化漏斗：計算“瀏覽→加購→下單→復(fù)購”的轉(zhuǎn)化率（如加購轉(zhuǎn)下單：`加購人數(shù)/瀏覽人數(shù)`），定位“加購→下單”環(huán)節(jié)流失率最高（需結(jié)合商品詳情頁體驗優(yōu)化）。3.用戶分層：用RFM模型（最近消費時間、消費頻率、消費金額）將用戶分為“高價值”“潛力”“沉睡”等層級，對“沉睡用戶”推送專屬優(yōu)惠券。六、進階方向與資源推薦（一）技術(shù)深化大數(shù)據(jù)框架：學習Spark（`pyspark`庫）處理億級數(shù)據(jù)，F(xiàn)link實現(xiàn)實時分析（如監(jiān)控平臺日志、實時推薦）。機器學習進階：深入學習隨機森林、XGBoost等算法，嘗試Kaggle競賽（如“泰坦尼克號生存預(yù)測”）積累經(jīng)驗。（二）資源庫書籍：《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》（WesMcKinney，Python數(shù)據(jù)處理圣經(jīng)）、《統(tǒng)計學導論》（深入淺出講解假設(shè)檢驗、置信區(qū)間）。課程：Coursera《DataScienceSpecialization》（系統(tǒng)學習數(shù)據(jù)科學全流程）、DataCamp的Python數(shù)據(jù)分析路徑（交互式練習）。社區(qū)：StackOverflow（技術(shù)問題）、Kaggle（競賽與案例）、知乎“數(shù)據(jù)分析”話題（業(yè)務(wù)場景分享）。>結(jié)語：大數(shù)據(jù)分析的核心是“從業(yè)務(wù)中來到業(yè)務(wù)中去”。基