数据分析专项名称:分析23初级会计各班型在23考季跨专业转化情况 目的:分析出跨专业转化的用户在初级考前考后的学习情况,刻画用户画像,写出项目分析框架和数据分析思路,分析出用户复购前要达到什么学习强度才会复购,并写出代码
时间: 2024-03-18 18:41:51 浏览: 16
1. 项目分析框架
- 数据收集:收集用户在考季期间的学习行为数据,包括学习时长、学习进度、学习内容等。
- 数据清洗:对收集到的数据进行去重、缺失值处理等。
- 数据分析:分析跨专业转化用户的学习情况,包括学习时长、学习进度、学习内容等,刻画用户画像。
- 结果呈现:撰写分析报告,包括数据分析思路、分析结果、结论、建议等。
2. 数据分析思路
- 学习情况分析:分析跨专业转化用户的学习时长、学习进度、学习内容等,在初级考前和考后的学习情况进行对比分析,以了解用户的学习情况。
- 用户画像分析:通过对用户的学习情况、学习兴趣、学习习惯等进行分析,刻画用户画像,以了解用户的需求和特点。
- 复购分析:分析用户完成初级考后的购买情况,以及购买前的学习强度,探究用户复购的关键因素。
3. 代码实现
以下是Python代码示例,仅供参考:
```
# 数据收集和清洗
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据
df.drop_duplicates(inplace=True) # 去重
df.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
# 学习情况分析
import matplotlib.pyplot as plt
before_exam = df[df['exam_time'] == 'before'] # 初级考前数据
after_exam = df[df['exam_time'] == 'after'] # 初级考后数据
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
axs[0, 0].hist(before_exam['study_time']) # 绘制学习时长直方图
axs[0, 0].set_title('Study Time Before Exam')
axs[0, 1].hist(after_exam['study_time']) # 绘制学习时长直方图
axs[0, 1].set_title('Study Time After Exam')
axs[1, 0].hist(before_exam['study_progress']) # 绘制学习进度直方图
axs[1, 0].set_title('Study Progress Before Exam')
axs[1, 1].hist(after_exam['study_progress']) # 绘制学习进度直方图
axs[1, 1].set_title('Study Progress After Exam')
plt.show()
# 用户画像分析
interests = before_exam['interests'].str.split(',').explode().str.strip() # 切分兴趣标签
interests_count = interests.value_counts() # 统计兴趣标签数量
interests_count.plot(kind='bar', figsize=(10, 8)) # 绘制兴趣标签数量条形图
plt.title('Interests Analysis')
plt.show()
# 复购分析
after_exam_purchased = after_exam[after_exam['is_purchased'] == True] # 购买用户数据
before_exam_purchased = before_exam[before_exam['user_id'].isin(after_exam_purchased['user_id'])] # 复购用户数据
before_exam_purchased_mean = before_exam_purchased.groupby('user_id').mean() # 计算复购用户的平均学习情况
before_exam_purchased_mean.plot(kind='scatter', x='study_time', y='study_progress', figsize=(10, 8)) # 绘制复购用户学习情况散点图
plt.title('Repurchase Analysis')
plt.show()
```
以上代码仅为示例,具体实现根据具体数据情况和分析需求进行编写。