学生校园消费行为深度分析报告（含KMeans聚类）

资源摘要信息:"python数据分析：学生校园消费行为分析（pandas+matplotlib+kmeans）" 知识点详细说明： 一、数据分析基础 1. Python语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，尤其在数据科学领域因其简洁易读而备受青睐。 2. Pandas库：Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它基于NumPy构建，旨在使“关系”或“标签”数据更容易操作。 3. Matplotlib库：Matplotlib是Python的一个2D绘图库，用于生成各种静态、动态、交互式的图表和可视化图形。 二、数据分析过程 1. 数据清洗：在数据分析中，首先需要对数据进行清洗，包括筛选、合并、去除噪声等，以确保数据质量。 2. 数据探索：对清洗后的数据进行探索性分析，包括三餐分布、工作日和非工作日的就餐频次等。 3. 数据可视化：利用可视化图表展示分析结果，如饼图、折线图、柱状图等，以便更直观地理解数据。 三、消费行为分析 1. 食堂就餐分析：通过对校园卡消费数据的分析，提取各个食堂的消费数据并合并同一地点同一时间的就餐记录。进一步分析学生在不同时间段（早、午、晚三餐）的就餐情况。 2. 学生消费行为：计算总消费次数、总消费金额和总人数，以分析人均消费次数和金额。同时，分析不同性别和专业的学生消费情况，并通过柱状图展示各专业男生和女生的人均消费。 四、聚类分析 1. 特征构建与标准化：构建特征包括早餐、午餐和晚餐的平均每餐消费额，以及月就餐次数。对特征进行标准化处理，以消除量纲差异。 2. 聚类中心确定：使用轮廓系数法确定聚类中心数，轮廓系数是一种评估聚类有效性的指标，其值介于-1到1之间。 3. 聚类模型构建：采用KMeans算法进行聚类分析，并将聚类标签添加到数据中。KMeans是一种迭代算法，用于将数据集分为K个类。 4. 聚类结果可视化：使用雷达图展示不同学生群体的特征，通过可视化方式呈现出聚类分析的结果。 五、应用意义 此分析能够帮助学校管理者了解学生的就餐习惯和消费特征，发现不同群体间的消费差异，从而为食堂管理和服务改进提供数据支持。 六、代码与文件 1. 源代码文件：文件名“实战案例：学生校园消费行为分析.ipynb”，这是一个Jupyter Notebook格式的源代码文件，用于执行和展示数据分析过程。 2. 图表文件： - “三餐分布饼图.png”：展示学生三餐就餐分布的饼图。 - “各个专业男生女生人均消费柱状图.png”：显示不同专业男生和女生的人均消费情况。 - “工作日和非工作日食堂就餐曲线图.png”：展示工作日和非工作日的食堂就餐频次变化。 七、数据文件 - “data2.xlsx”和“data1.xlsx”：这两个文件可能包含了用于分析的原始数据。 - “tmp2”、“tmp”、“tmp1”：这些临时文件可能是数据分析过程中的中间产物，用于存储数据处理过程中的数据快照或结果。 通过以上知识点的详细说明，我们可以看到这份材料涉及了从数据分析到结果可视化的完整流程，包括了数据分析的重要环节和工具的应用。此外，通过对学生校园消费行为的分析，我们还能了解到如何利用这些分析结果为实际应用提供决策支持。