CDNow用户消费行为深度剖析：数据清洗与行为洞察

CDNow的用户消费行为分析项目着重于在线音乐零售平台的运营策略优化，该平台在被德国波泰尔斯曼娱乐集团公司收购后，为了提升盈利并精准投放广告，需要深入研究客户的消费行为。项目的数据分析流程主要包括以下几个步骤： 1. **项目背景** - CDNow作为音乐零售平台，其目标是通过分析用户购买记录来识别高价值消费者，提高购买率，从而增加利润。 2. **数据分析流程** - **0. 导入数据、理解数据** - 首先，使用Python的数据处理库，如pandas和numpy，导入必要的工具包，如matplotlib和seaborn，设置绘图风格和字体偏好。 - 读取数据集，包含用户ID、购买日期、购买产品数量和购买金额等字段，通过`pd.read_table`函数加载数据，并查看数据头部分。 - **1. 数据清洗** - 数据质量检查显示数据完整无缺失，但需要将购买日期（order_df）转换为日期格式，并创建新的时间序列变量，如按月度划分（month）。 - **2. 分析用户消费特征** - 通过描述性统计（如`df.describe()`）了解用户购买行为的基本特性，如平均购买产品数、波动性以及中间值和四分位数。 - **3. 用户个体消费分析** - 对每个用户的购买行为进行深入分析，可能包括单个用户购买频率、购买金额分布等，以发现用户的消费模式。 - **4. 用户消费行为分析** - 通过可视化工具（如图表）展示用户在不同时间段的购买行为，比如购买趋势、季节性模式等，以洞察消费者的购买决策因素。 - **5. 复购率、回购率分析** - 计算和理解复购率（Retention Rate，指同一用户再次购买的比例）和回购率（Repurchase Rate，指购买过一次的用户再次购买的比例），这是衡量客户忠诚度的重要指标。 在整个过程中，CDNow将运用RFM（Recency、Frequency、Monetary）模型，即最近一次购买时间（Recency）、购买频率和购买金额（Monetary），来评估用户的价值并制定相应的营销策略。通过对这些关键指标的深入分析，平台可以更好地理解客户需求，提高客户生命周期价值，并实现更有效的广告投放。