电商领域会员数据分析项目实战代码

在电商领域的会员数据分析项目中，实战代码通常涉及到数据清洗、数据处理、用户行为分析以及预测模型的应用。以下是一个简单的Python示例，使用Pandas库对会员数据进行初步处理：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# 加载数据
data = pd.read_csv('member_data.csv')

# 数据清洗
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 将日期时间列转换为统一格式
data['join_date'] = pd.to_datetime(data['join_date'])
data['purchase_date'] = pd.to_datetime(data['purchase_date'])

# 计算会员活跃度（如：最近一次购买时间与当前日期差）
data['activity'] = (datetime.now() - data['purchase_date']).dt.days

# 分析常用商品类别
top_categories = data['product_category'].value_counts().head(10)

# 用户消费频率计算
data['purchase_frequency'] = data.groupby('user_id')['purchase_amount'].transform('count')

# 相关性分析
correlation_matrix = data[['activity', 'purchase_frequency', 'total_spent']].corr()

# 基于历史行为预测未来购买行为（例如使用线性回归或机器学习算法）
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data[['activity', 'purchase_frequency']]
y = data['next_purchase']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()  # 或者用更复杂的模型
model.fit(X_train, y_train)

# 结果展示
print("Top categories:")
print(top_categories)
print("\nCorrelation matrix:")
print(correlation_matrix)

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