基于大数据技术的TMall订单数据商业分析代码

基于大数据技术对天猫(TMall)订单数据进行商业分析，通常涉及以下几个步骤的Python代码示例：

1. **数据导入**:

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('TmallAnalysis').getOrCreate()
tmall_orders = spark.read.format('csv') \
            .option('header', 'true') \
            .option('inferSchema', 'true') \
            .load('path_to_your_tmall_order_data')

这里假设数据是以CSV格式存储的。

2. **数据预处理**:

# 数据清洗，如缺失值处理、异常值检查
tmall_orders = tmall_orders.dropna() \
                   .filter(tmall_orders['order_date'] > '某个日期范围')

# 数据转换，例如将类别字段编码为数值
tmall_orders = tmall_orders.withColumnEncoded('category_column', ...)

3. **数据分析**:

# 订单量统计
monthly_orders = tmall_orders.groupBy('order_month').count()

# 用户行为分析，如最活跃用户、购买频率最高的商品等
popular_users = tmall_orders.groupBy('user_id').agg({'total_amount': 'sum'})

# 购买趋势分析
sales_by_product = tmall_orders.groupBy('product_id').agg({'total_amount': 'sum'}).sort(desc('total_amount'))

4. **可视化展示结果**:

import matplotlib.pyplot as plt
monthly_orders.plot(kind='bar')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('订单数')
plt.title('每月订单分布')
plt.show()