基于Python的电商用户行为分析实战
需积分: 0 16 浏览量
更新于2024-08-05
8
收藏 335KB DOCX 举报
电商用户行为分析---Python
电商用户行为分析是电商平台中非常重要的一部分,它可以帮助电商平台更好地理解用户的行为,以提高用户体验和增加销售额。Python 是一种广泛应用于数据分析的编程语言,在电商用户行为分析中扮演着重要的角色。
**数据分析**
数据分析是电商用户行为分析的核心部分。在本项目中,我们使用Python 对淘宝电商用户真实行为数据进行数据分析。数据分析的目的是为了挖掘数据中的隐藏信息,了解用户的行为模式和偏好。
**数据源**
数据来自阿里巴巴天池的UserBehavior.csv,这个数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为。数据集的每一行表示一条用户行为,由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成,并以逗号分隔。
**数据清洗**
数据清洗是数据分析的第一步骤。在本项目中,我们使用Python 的相关模块,如 NumPy、Pandas、Seaborn 和 Matplotlib,对数据进行清洗和处理。首先,我们导入相关模块,然后设置中文编码和负号的正常显示。接着,我们对数据进行列重命名,以便更好地理解数据。最后,我们对数据进行重复值处理和缺失值处理,以确保数据的质量。
**AARRR 模型**
AARRR 模型是电商用户行为分析中常用的模型,它可以帮助我们了解用户的行为模式和偏好。AARRR 模型的五个阶段分别是:
1. Acquisition(获取):用户如何获取产品信息?
2. Activation(激活):用户如何激活产品?
3. Retention(留存):用户如何留存?
4. Referral(推荐):用户如何推荐产品?
5. Revenue(收入):用户如何产生收入?
**RFM 模型**
RFM 模型是电商用户行为分析中另一个常用的模型,它可以帮助我们了解用户的行为模式和偏好。RFM 模型的三个维度分别是:
1. Recency(最近一次行为):用户最近一次行为是什么时候?
2. Frequency(频率):用户的行为频率是多少?
3. Monetary(金额):用户的消费金额是多少?
**数据可视化**
数据可视化是电商用户行为分析的最后一步骤。在本项目中,我们使用 Seaborn 和 Matplotlib 对数据进行可视化,以便更好地展示数据中的信息。数据可视化可以帮助我们更好地了解用户的行为模式和偏好,从而提高用户体验和增加销售额。
电商用户行为分析---Python 是电商平台中非常重要的一部分,它可以帮助电商平台更好地理解用户的行为,以提高用户体验和增加销售额。Python 是一种广泛应用于数据分析的编程语言,在电商用户行为分析中扮演着重要的角色。
2023-11-16 上传
2023-10-19 上传
2023-09-02 上传
2024-07-10 上传
2023-06-02 上传
2023-06-06 上传
2024-07-11 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_56942132
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命