数据整理与 SQL · case-02
分组聚合与透视表
分组聚合与透视表：解释分组、聚合和结果合并的基本过程。
面对多维明细数据，如何计算一致的分组指标并快速定位重点类别？
- 输入数据来源
- Notebook 内构造的教学示例，不来自已核实的真实企业业务数据。
- 数据性质
- 刻意构造的教学样例；部分数据特意包含缺失、离群、并列或异常现象，不代表实际运营情况。
- 图件状态
- 案例包附带的静态教学图件；本次构建未执行 Notebook。
KEY POINTS
这条内容的重点
基础 3 小时
- 解释分组、聚合和结果合并的基本过程。
- 用 pandas 计算分组指标并构造透视表。
- 计算复购率并提取组内 Top-N。
WORKFLOW
内容流程
确定分组维度
明确分组字段、聚合指标和统计口径，避免汇总层级混淆。
本步产物 分析字段与指标表。
完成聚合与透视
对照手写分组过程和 pandas 输出，生成多指标汇总与透视表。
本步产物 分组结果与透视表。
定位重点类别
计算复购率并提取组内 Top-N，检查排序和分母口径。
本步产物 重点类别结果表。
METHODS
相关方法
- 手写 groupby 与 pandas 对照
- 多指标聚合
- 透视表与热力图
- 复购率和组内 Top-N
DELIVERABLES
可获得的内容
- 分组汇总与透视表
- 复购率计算
- 组内 Top-N 结果
LIMITATIONS
适用范围与注意事项
- 输入数据来源：Notebook 内构造的教学示例，不来自已核实的真实企业业务数据。
- 数据性质：刻意构造的教学样例；部分数据特意包含缺失、离群、并列或异常现象，不代表实际运营情况。
- 图件状态：案例包附带的静态教学图件；本次构建未执行 Notebook。
- 配套 Notebook、PPT 与实训方案的公开再分发许可待核验，尚未进入公开下载包。
MATERIALS
相关资料与下载
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当前没有已批准公开的资料。待核验或私有文件不会显示。