电商精准营销—数据探索与可视化代码

电商精准营销中的数据探索与可视化是通过分析用户行为、购买历史、偏好等数据，来理解客户特征并优化营销策略的过程。在这个过程中，常见的步骤包括：

1. 数据收集：从电商平台的数据库或其他来源获取用户行为数据，如浏览记录、点击流、订单信息等。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')

2. 数据清洗：处理缺失值、异常值，并整合不同数据源的数据，使其适用于分析。

data = data.dropna() # 删除缺失值

3. 数据探索：使用统计方法和可视化工具（如matplotlib、seaborn）探索数据分布和模式，例如用户购买频率、热门商品等。

import seaborn as sns
sns.countplot(data['product_category'])

4. 目标变量选择：确定影响用户购买的关键指标，可能是价格敏感度、购物时间等。

5. 可视化建模：创建交互式图表或仪表板，展示潜在的关联和趋势，帮助决策者做出营销策略调整。

import plotly.express as px
px.scatter_matrix(data[['price', 'customer_age']])