基于python的天猫用户数据集及可视化分析

基于Python的天猫用户数据集通常包含用户的购物行为、浏览记录、偏好信息等大量数据，这类数据集常常用于市场研究、用户画像、推荐系统等领域。数据分析步骤可能包括数据清洗、数据探索、特征工程以及数据可视化。

首先，你会使用pandas库加载数据，例如读取CSV文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('tmall_user_data.csv')

然后，你可以对数据进行预处理，如检查缺失值、异常值，并进行适当填充或删除：

data.isnull().sum()  # 查看缺失值情况
data.describe()  # 数据摘要统计

接下来，利用matplotlib或seaborn库绘制图表，展示用户活跃度、购买频率、商品类别偏好等：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data['purchase_frequency'], bins=10)  # 按购买频次分组的直方图

sns.boxplot(x='category', y='total_spent', data=data)  # 商品类别与消费金额的箱线图

为了深入理解用户行为模式，可以创建用户聚类、关联规则挖掘，甚至构建预测模型，比如使用scikit-learn库进行K-means聚类或协同过滤：

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(data[['age', 'income']])
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 对发现的相关商品进行推荐
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
rules = apriori(data['basket_items'], min_support=0.01, use_colnames=True)