某书推广数据分析项目产品系统

本项目针对 “某农场” 在某平台的推广数据进行全流程分析，旨在解决推广效果不透明、决策缺乏数据支撑的问题。
立项原因：通过对某平台推广数据的清洗、建模与可视化，量化不同维度（时间、团长、内容）的推广效果，为后续优化推广策略、提升 ROI 提供科学依据。
行业场景：应用于互联网产品的社交媒体营销场景，帮助运营团队评估推广效果、优化内容策略、识别优质合作 KOL，提升品牌在年轻用户群体中的影响力与用户粘性。

本项目是一个基于 Python 的全流程数据分析项目，核心功能模块包括：
数据清洗模块：对原始 Excel 数据进行缺失值处理、重复值删除、异常值检测与过滤，并从文本型数据中提取关键数字指标（如阅读量、点赞评论数）。
特征工程模块：从原始数据中衍生出多个分析维度，包括时间维度（发布年月、发布星期）、内容维度（标题长度）和效果维度（互动率），为后续分析奠定基础。
多维度分析模块：
时间趋势分析：分析月度、周度的推广效果，识别流量高峰和低谷，指导发布时机选择。
KOL 绩效分析：评估不同团长的推广能力，筛选出高价值的合作对象。
内容效果分析：研究标题长度与推广效果的关系，并通过词云挖掘用户关注的核心关键词，优化内容创作。
可视化与导出模块：生成专业的分析图表（折线图、柱状图、词云图），并将所有分析结果和清洗后的数据导出到 Excel 文件，方便汇报和后续使用。

我的任务：我独立负责了本项目的全流程，从数据读取、清洗、特征工程，到多维度分析、可视化图表生成，再到最终结果的导出，确保了分析的完整性和可交付性。
技术栈与亮点：
核心技术：使用 Pandas 进行高效的数据处理与分析，Matplotlib 绘制专业的可视化图表，WordCloud 生成标题关键词词云，OpenPyXL 实现多 Sheet 的 Excel 结果导出。
实现亮点：
设计了通用的数字提取函数，能智能处理各种格式的文本数据，确保了数据的准确性。
构建了从 “原始数据” 到 “可执行策略” 的完整分析链路，输出的结论（如最佳发布时间、高价值团长）可直接指导业务决策。
解决了中文可视化的乱码问题，确保图表在汇报中清晰可用。
难点解决：针对文本型数据（如 “1000 + 阅读”），通过正则表达式精准提取数字并处理异常值，保证了分析指标的可靠性；通过双 Y 轴图表和横向柱状图等方式，解决了多指标对比的可视化难题。