生成一个对2023年度天猫双十一,美妆类产品的客户忠实度分析代码
时间: 2024-09-28 19:14:56 浏览: 19
在Python中,我们可以使用pandas库来进行数据处理,matplotlib或seaborn库进行可视化,并结合scikit-learn库进行客户忠诚度分析。这里是一个简化的代码示例,假设我们已经有了包含用户购买记录的数据集(例如DataFrame `df`),其中包含了用户的ID、购买日期和美妆产品类别等信息:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from datetime import datetime
# 假设df是这样的数据框
# user_id purchase_date product_category
# 0 user1 2023-10-15 美妆A
# 1 user2 2023-10-20 美妆B
# ...
# 定义函数计算客户忠实度
def calculate_churn(user_df, date_threshold=60):
churn_df = user_df.groupby('user_id').agg({'purchase_date': lambda x: (x.max() - x.min()).days})
churn_df['churn'] = churn_df['purchase_date'].apply(lambda x: x > date_threshold)
return churn_df
# 分析美妆类产品的客户忠实度
beauty_products = df[df['product_category'] == '美妆']
beauty_churn = calculate_churn(beauty_products)
# 绘制客户忠诚度分布
churn_counts = beauty_churn['churn'].value_counts()
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(churn_counts.index, churn_counts.values, color='blue')
plt.title('2023年天猫双十一美妆类产品客户忠诚度分析')
plt.xlabel('客户是否流失')
plt.ylabel('人数')
plt.xticks([False, True], ['未流失', '流失'])
plt.show()
# 相关问题--
1. 如何进一步改进这个分析,考虑客户的消费频率?
2. 是否需要结合其他变量(如购买金额或促销活动参与)来提高模型准确性?
3. 这个简单分析如何适应大规模实时数据流的情况?》
```
请注意,这只是一个基础示例,实际应用中可能需要更复杂的特征工程和机器学习模型来准确预测客户流失。