用Python写一段电商平台行为分析基于“订单表”“用户表”“用户购买信息表”“用户评论表”“用户行为表”完成以下任务: 探索用户购买行为数据并用可视化展示信息; 寻找相似用户群体; 分析用户群对商品的喜好度; 给用户推荐商品。

为了完成上述电商平台行为分析任务，我们可以使用Python结合pandas、matplotlib和seaborn等数据分析库来处理数据和进行可视化。首先，我们需要读取并整理各个表的数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
orders_df = pd.read_csv('order_table.csv')
users_df = pd.read_csv('user_table.csv')
purchase_info_df = pd.read_csv('purchase_info.csv')
reviews_df = pd.read_csv('review_table.csv')
behavior_df = pd.read_csv('user_behavior_table.csv')

# 合并相关数据
user_data = pd.merge(users_df, orders_df, on='user_id')  # 用户基本信息 + 订单关联
user_purchase = pd.merge(user_data, purchase_info_df, on='product_id')  # 用户购买记录
user_reviews = pd.merge(user_data, reviews_df, on='user_id')  # 用户评价记录
user_behavior = pd.merge(user_purchase, behavior_df, on='user_id')  # 行为数据

# 探索用户购买行为
purchase_summary = user_behavior.groupby(['user_id', 'product_id'])['quantity'].sum().reset_index()
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='product_id', y='quantity', hue='user_id', data=purchase_summary)
plt.title('用户购买量分布')
plt.xlabel('产品ID')
plt.ylabel('购买数量')
plt.show()

# 寻找相似用户群体
from sklearn.cluster import KMeans
similarity_matrix = cosine_similarity(user_behavior.drop_duplicates(subset=['user_id']).pivot_table(index='user_id', columns='product_id', values='quantity'))
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(similarity_matrix)
cluster_labels = kmeans.labels_
sns.scatterplot(x=user_behavior['product_id'], y=user_behavior['quantity'], hue=cluster_labels)
plt.title('用户群体聚类')
plt.show()

# 分析用户群对商品的喜好度
grouped_preferences = user_behavior.groupby(by=kmeans.labels_).agg({'quantity': ['mean', 'count']})
print(grouped_preferences)

# 给用户推荐商品
# 使用协同过滤算法或者内容推荐（如基于用户的浏览历史、搜索关键词）
# 可能需要安装 Surprise 或其他推荐系统库