适合已掌握 Python 基础、想做业务分析的人。按每天约 1 小时安排 6–10 周，围绕一份数据完成问题定义、清洗、可视化和结论；项目课只选一个案例。
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周期为学习规划估算，按所列章节和练习推进，不要求刷完整套合集；以能独立完成练习为进入下一阶段的标准。
选学提数需求、工具选择与分析思维，明确要帮助谁作出什么判断。
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练习：为一个订单或用户数据集写出分析目标、指标口径和三个问题，不先堆图表。
学习 DataFrame、导入导出、缺失值处理及可视化，保留能重复执行的处理过程。
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练习：完成清洗脚本与三张图表，注明样本范围、缺失值规则和指标计算方法。
只选一个与前述指标相关的项目，关注数据预处理、分析过程与结论表达，复杂算法可后续补学。
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练习：交付一份 Notebook 和一页结论，写明证据、局限、建议以及还需要补充的数据。
