数据分析与挖掘

大家好，我是才哥。 今天下班回家，收到朋友的提问，他在处理日期类型数据时需要获取日期和时间，但是翻车了。。那么，我们这一期的答疑解惑就来介绍一下日常数据处理中常见的时间属性获取技巧吧！

以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例。 我们先通过本案例了解下关于亲和性的一些概念和工作流程，然后再讨论一些相对更优化的处理方案。 注：该书明确说明

考虑到有的同学更习惯用Excel，那么今天我们就一起来看看分别用Excel与Python计算和预估LTV吧

最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。 这里我们用北京空气质量数据作为案例进行演示，需求是找出北京空气质量连续污染最长持续多久并确定其周期。

每一组用户构成一个同期群，参与整个试验过程。通过比较不同的同期群，你可以获知：从总体上看，关键指标的表现是否越来越好了。