学习数据分析，真正拉开人与人差距的，从来不是能背多少函数、写多少单行代码。核心能力在于：拿到一份杂乱的原始数据，独立走完完整链路，把零散信息提炼成能够支撑决策的业务结论。

本次实战以全国星巴克门店数据集作为案例，采用 Python + SQL 技术栈，完整复现标准数据分析工作流：数据读取加载 → 字段探查与数据清洗 → 营业时长指标加工 → 省份门店分布统计 → 城市门店排名分析 → 地理地图可视化。

项目不止直观呈现星巴克全国门店区域布局差异，同时挖掘不同门店营业时间分布规律，还原连锁品牌选址与运营背后的数据特征。

【领取资料见文末】

整套案例覆盖数据分析项目标准闭环：

✅ 明确分析目标

✅ 原始数据清洗与预处理

✅ 自定义业务指标构建

✅ 图表方案设计与可视化

✅ 洞察提炼，输出落地结论

如果你正在学习 Python 数据分析、想要填充简历项目、搭建个人作品集，这套从原始数据直达业务洞察的实战流程，非常值得完整复盘。

完整版就不一一展示了：

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