任务:基于”电商平台行为数据集”完成以下任务: 1.探索用户购买行为数据并用可视化展示信息; 2.寻找相似用户群体; 3.分析用户群对商品的喜好度; 4.给用户推荐商品。

针对电商平台上用户购买行为数据集的任务，可以采取以下步骤：

1. **探索用户购买行为数据**[^1]:
- 使用SQL查询提取购买率高的用户特征（如`购买率`列），这有助于理解哪些用户更可能转化成购买者。

   SELECT * FROM (SELECT user_id, ... ORDER BY 购买率 DESC) AS high_buyers LIMIT 10;

2. **用户群体相似性分析**:
- 对于购买行为相近的用户，可以通过计算他们的相似度得分（如余弦相似度）来识别潜在的相似用户群。

   WITH similarity_scores AS (
       ...
   )
   SELECT user_id, AVG(similarity_score) AS avg_similarity
   FROM similarity_scores
   GROUP BY user_id
   HAVING AVG(similarity_score) > X (设置阈值)

3. **分析用户群对商品的喜好度**:
- 对于购买数较低的用户，可以查看他们的购买率百分比以了解他们更倾向于哪种类型的购物行为。

   SELECT * FROM (SELECT user_id, ..., 购买率 FROM user_behave ORDER BY 购买数) AS low_buyers LIMIT 10;

这些数据可用于发现用户偏好，比如喜欢收藏多但购买少的商品。

4. **商品推荐**:
- 基于购买率和用户行为数据，可以采用协同过滤算法，找出与已知高购买率用户行为相似的新用户可能感兴趣的商品。

   SELECT product_id, AVG(high_buyers.购买率) AS avg_interest
   FROM high_buyers
   JOIN low_buyers ON high_buyers.user_id = low_buyers.user_id
   GROUP BY product_id
   ORDER BY avg_interest DESC
   LIMIT Y (推荐数量)

相关问题--:
1. 如何通过可视化工具展示用户购买行为数据的趋势？
2. 如何确定用户之间的相似度阈值？
3. 协同过滤算法是如何应用于商品推荐的？