淘宝订单数据分析122523.pdf
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1、丹青不知老将至,贫贱于我如浮云。杜甫丹青不知老将至,贫贱于我如浮云。杜甫淘宝订单数据分析1、项背景:通过业常见指标对淘宝户为数据进分析,本数据集包含了2017年11252017年123之间,约百万随机户的所有为数据(包括户id、商品id、商品类、时间戳、为类型),给出优化建议。数据来源于阿云天池。2、提出问题和分析标 电商指标:3.本数据集分析维度以及相关指标【1】流量分布分析【2】为转化率分析【3】消费偏好分析【5】户价值分析三、理解数据本数据集包含了2017年11252017年123之间,有为的约百万随机户的所有为(为包括点击、购买、加购、喜欢)。数据集的组织形式和MovieLens-20
2、M类似,即数据集的每表条户为,由户ID、商品ID、商品类ID、为类型和时间戳组成,并以逗号分隔。由于原数据集共有1亿调数据记录,数据量较为庞,本次分析选取约300万条记录进分析。数据集简介:好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。中庸海纳百川,有容乃大;壁立千仞,无欲则刚。林则徐四、数据分析(1)python导excel件(数据量太,这导前300万条)import pandas as pdimport numpy as npimport osimport matplotlibos.chdir(D:UserBehavior)data=pd.read_csv(UserBehavior.csv,nrow
3、s=3000000)data=data.rename(columns=1:user_id,2268318:item_id,2520377:category_id,pv:behavior,1511544070:timestamps)(2)数据清洗#时间戳转换datatimestamps=pd.to_datetime(datatimestamps,unit=s)#unix转datetime格式dataday=datatimestamps.dt.datedatahour=datatimestamps.dt.hourprint(数据量:,data.shape0)#异常时间处理data=datadata
4、timestamps2017-11-25data=datadatatimestamps2017-12-04(3)构建模型与图表分析天行健,君子以自强不息。地势坤,君子以厚德载物。易经以家为家,以乡为乡,以国为国,以天下为天下。管子牧民#模型构建与数据分析#总pv、总uv、总平均访问量(pv/uv)uv=pd.DataFrame(data.groupby(user_id)user_id.value_counts().count()0#访问量pv=datadatabehavior=pv.count()0#访客数avgpv=pv/uv#平均访问量print(访问量:,uv,访客数:,pv,平均访问量
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