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在數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的推動(dòng)下，消費(fèi)者的購買能力和消費(fèi)觀念呈現(xiàn)不斷升級和變遷的趨勢。用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)的爆炸式增長，為我們提供了尋找潛在價(jià)值信息的機(jī)會(huì)。

本研究使用了阿里巴巴提供的淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集，含近400萬條記錄。對于數(shù)據(jù)集中存在的一些異常數(shù)據(jù)，我們利用Python進(jìn)行了預(yù)處理，獲取了清晰、有效的信息。通過構(gòu)建用戶行為與商品信息的結(jié)構(gòu)化分析并實(shí)施可視化探索，我們對PV、UV等流量指標(biāo)，以及用戶對商品的偏好、用戶行為模式和流量標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行了詳細(xì)的可視化解析。我們采用了電商分析的主要思路，如漏斗模型、日ARPPU、日ARPU、付費(fèi)率、復(fù)購率和留存率等電商關(guān)鍵指標(biāo)?；谶@些分析結(jié)果，我們?yōu)樯碳液推脚_(tái)提供了具有實(shí)用價(jià)值的策略，以推動(dòng)有效的市場營銷活動(dòng)。

我們采用了K-Means聚類和RFM模型用戶等級劃分的方法，把用戶劃分為新客戶、明星客戶、次要客戶、流失客戶四個(gè)類別。針對這四類客戶，我們實(shí)施了不同的市場營銷策略，以進(jìn)一步優(yōu)化我們的市場營銷計(jì)劃和電商方案。最后，我們把用戶的四種行為（點(diǎn)擊、收藏、加入購物車和購買）拓展為四個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。最終，我們采用了機(jī)器學(xué)習(xí)中的邏輯回歸模型，對用戶的購買行為進(jìn)行預(yù)測分析。模型在準(zhǔn)確率上達(dá)到了98%的優(yōu)秀表現(xiàn)，顯示了良好的預(yù)測效果。

1.1研究意義

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步的腳步不停，帶動(dòng)全球電子商務(wù)得以突飛猛進(jìn)，此種趨勢也使電子商務(wù)成為人們采購物品的主要選擇。淘寶，作為中國電子商務(wù)巨頭之一，其覆蓋人群廣泛，用戶規(guī)模龐大，因此對其用戶行為數(shù)據(jù)的搜集與剖析對改進(jìn)淘寶業(yè)務(wù)決策極其重要。

此處省略......

1.2研究目的

（1）分析淘寶用戶行為數(shù)據(jù)

（2）探究用戶行為與商品銷售之間的關(guān)系

（3）提供深入的用戶畫像和商品銷售趨勢分析

（4）為淘寶提供業(yè)務(wù)決策支持

此處省略......

1.3研究意義

（1）提高平臺(tái)用戶體驗(yàn)

（2）優(yōu)化商品策略

（3）優(yōu)化推薦系統(tǒng)

（4）為淘寶提供決策支持

（5）推動(dòng)電商產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

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2.研究過程

2.1總體研究路線

2.2數(shù)據(jù)介紹

本文研究數(shù)據(jù)選取的是，基于阿里巴巴天池大賽提供的一個(gè)開源數(shù)據(jù)集，可作為大數(shù)據(jù)用戶行為可視化分析問題的研究，也可以用于大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化分析和數(shù)據(jù)分析算法的實(shí)踐數(shù)據(jù)。

其中包含所有的用戶行為數(shù)據(jù)：用戶ID，商品ID，商品類目ID，行為類型，時(shí)間戳。

本數(shù)據(jù)集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之間的，但是存在少量的臟數(shù)據(jù)，在設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)的時(shí)候需要進(jìn)一步的對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理和清洗，保證數(shù)據(jù)集可以便于后續(xù)的結(jié)構(gòu)化分析與數(shù)據(jù)分析算法實(shí)現(xiàn)。

表 1 數(shù)據(jù)字段屬性介紹

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析軟件和編程語言有Excel、SQL、R、SAS以及Python，其中不同的工具額編程語言適用于不同的業(yè)務(wù)場景，此處省略......

2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成和歸約等處理，使得數(shù)據(jù)更加適合進(jìn)行后續(xù)分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以消除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、缺失、異常和重復(fù)等問題，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少誤差，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供更可靠的基礎(chǔ)。

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圖 2 數(shù)據(jù)缺失值和異常值探索

在檢查完數(shù)據(jù)的缺失值和異常值之后，需要對數(shù)據(jù)有一個(gè)時(shí)間維度上的把控，因?yàn)楸狙芯康囊粋€(gè)重要的數(shù)據(jù)分析思維，就是通過時(shí)間上的一些指標(biāo)探索不同時(shí)間下的行為，流量指標(biāo)的分布等情況。

利用Pandas的to_datetime()方法對時(shí)間戳轉(zhuǎn)換為實(shí)際的時(shí)間數(shù)值，然后我們就需要對其進(jìn)行數(shù)據(jù)字段的一個(gè)擴(kuò)充了，因?yàn)闀r(shí)間它是一個(gè)包含多種信息的字段，我們可以分解為年、月、日、周、小時(shí)、分鐘等字段。

然后按照year字段進(jìn)行分組，對用戶ID進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)數(shù)量查看是否存在偏移的時(shí)間維度下的數(shù)據(jù)。

圖 4 時(shí)間維度分布探索

本身選取的數(shù)據(jù)是2017年的數(shù)據(jù)集，其中包括11月25-12月3日的行為數(shù)據(jù)，這時(shí)候發(fā)現(xiàn)存在不在范圍內(nèi)的時(shí)間數(shù)據(jù)，這時(shí)候需要自己進(jìn)行一個(gè)約束處理，將時(shí)間范圍約束到這個(gè)周期內(nèi)，方便后續(xù)的一個(gè)分析與實(shí)現(xiàn)

圖 5 數(shù)據(jù)天數(shù)分布情況

發(fā)現(xiàn)都是正常的之后，我們對數(shù)據(jù)的一個(gè)基本的預(yù)處理也就完成了，這樣有利于后續(xù)我們分析的一個(gè)準(zhǔn)確率和可解釋性，不會(huì)給我們的分析過程造成過多的干擾。

2.4用戶數(shù)據(jù)分析與實(shí)現(xiàn)

2.4.1用戶整體行為分析

此處省略......

此處省略......

2.4.2用戶每日行為分析

分析2017-11-25 00:00:00～2017-12-03 23:59:59期間的用戶每一天的行為，設(shè)計(jì)PV、UV以及均值、人均訪問次數(shù)、人均訪問次數(shù)均值、付費(fèi)率、付費(fèi)率均值、人均購買次數(shù)、人均購買次數(shù)均值。

自進(jìn)入12月開始，訪問次數(shù)和人數(shù)逐漸上升，且在12-02，當(dāng)天達(dá)到峰值，訪問次數(shù)約48w次、人數(shù)約3.5W人，購買量1w件左右；此外，在進(jìn)入12之后，每日的數(shù)據(jù)基本上大于等于均值。

付費(fèi)率=付費(fèi)人數(shù)/總?cè)藬?shù)，此處省略......

在這一階段的時(shí)期，用戶不僅僅點(diǎn)擊了和瀏覽了商品而且還購買了商品此處省略......

2.4.3用戶每時(shí)行為分析

這里我們通過時(shí)間維度進(jìn)行一個(gè)用戶的探索，旨在利用一天中小時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作，對同一個(gè)時(shí)間維度下的進(jìn)行對應(yīng)的分析展示，其中包括每日分析的指標(biāo)。

05-10點(diǎn)：人們逐漸醒來開始上班，利用路程時(shí)間訪問app，訪問人數(shù)和次數(shù)都在持續(xù)上升；10-17點(diǎn)：人們工作時(shí)間，利用空閑時(shí)間訪問app，訪問人數(shù)和此處省略......

2.4.3用戶對商品品類的選擇

根據(jù)淘寶用戶行為數(shù)據(jù)分析，不同商品類別的瀏覽量和購買量存在明顯的差異。一些熱門的商品類別，如服裝、鞋包配飾、手機(jī)數(shù)碼等，擁有較高的瀏覽此處省略......

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2.4.4用戶行為每日分布

這里選取了收藏、加購物車、購買的行為，按照每日的一個(gè)分布情況進(jìn)行可視化探索。

這里將點(diǎn)擊行為沒有加入對比中，原因是點(diǎn)擊數(shù)量比此處省略......

2.4.5總訪問量和總成交量對比（每日）

在以小時(shí)為單位的訪問量成交量時(shí)間變化圖中，此處省略......

2.4.6一周內(nèi)pv、uv變化

周內(nèi)周一到周四pv、uv數(shù)量增加，周此處省略......

2.4.7日ARPPU、日ARPU

日ARPPU指的是日均付費(fèi)用戶收此處省略......

圖 14 日ARPPU、日ARPU

2.4.8復(fù)購時(shí)間消費(fèi)間隔次數(shù)

復(fù)購時(shí)間、消費(fèi)間隔和次數(shù)是衡量一個(gè)電商此處省略......

通過上述的可視化，我們可以大致的了解用戶復(fù)購的頻率在3次左右，那么應(yīng)該針對性的對復(fù)購率比較低的用戶進(jìn)行精準(zhǔn)的營銷推薦。

2.4.9留存率指標(biāo)

留存率是指在某此處省略......

可以看到留存率較好，這期間留存率幾乎在70+%；次日留存率、25/26/30日留存率之間沒有太大的差距；雙十二活動(dòng)能帶來短暫的留存率升高。

2.5商品偏好分析

2.5.1不同行為top10商品

用戶每天都會(huì)瀏覽大量的商品，其中每一個(gè)商品都會(huì)有一個(gè)對于ID字段，我們對不同行為下的商品ID進(jìn)行可視化分析之后，可以把握好此處省略......

2.5.2不同行為的top20商品類目

通過對不同的類目的商品，這里就不是商此處省略......

圖 20 不同行為下商品類目熱度分布

2.6數(shù)據(jù)分析算法探索

2.6.1漏斗模型

漏斗模型是一種在電子商務(wù)分析中使用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，它旨在幫助電子商務(wù)公司了解用戶的購買行為，并通過改進(jìn)它們的網(wǎng)站及推廣活此處省略......

用戶產(chǎn)生點(diǎn)擊后可能進(jìn)行的操作分別為：點(diǎn)擊->加購物車、點(diǎn)擊->收藏、加購物車->支付、收藏->支付，可以明顯的看出用戶的流失率比較大此處省略......

這里是獨(dú)立訪客下的漏斗模型可視化，通過結(jié)果展示，我們可以發(fā)現(xiàn)從點(diǎn)擊到加購物車行為的轉(zhuǎn)換率比較高的，從加購物車到支付行為發(fā)生這一階段的轉(zhuǎn)換率也比較高。

2.6.2 RFM數(shù)據(jù)分析算法

RFM算法是一種通過分析客戶的消費(fèi)此處省略......

由于本次用戶行為中，沒有具體的交易數(shù)量，所以這里將RFM變換為RF計(jì)算方法，將交易金額固定下來。

占比最多的是重要發(fā)展客戶此處省略......

2.6.3聚類算法實(shí)現(xiàn)用戶分層

通過用戶所發(fā)生的行為數(shù)據(jù)，以及透視數(shù)據(jù)下的各種新增的維度字段，比如最近的購買次數(shù)，最近一次的購買時(shí)間，我們可以采用Kmeans聚類算法對用戶群體進(jìn)行聚類，根據(jù)得出的聚類數(shù)目，采用RFM模型對其進(jìn)行深入的劃此處省略......

通過輪廓系數(shù)和拐點(diǎn)以及最開始通過RFM劃分的用戶群體數(shù)目，確定最佳的聚類數(shù)目是4類。

將用戶劃分為4類，消費(fèi)新鮮度頻率以及消費(fèi)時(shí)間間隔來確定出不同的類型用戶。0類用戶的消費(fèi)時(shí)間間隔相對于比較短，也就是但是消費(fèi)頻率不是很高，可以劃分為重要發(fā)展客戶；此處省略......

2.6.4用戶購買預(yù)測模型

邏輯回歸是一種常見的分類算法，它的原理基于線性回歸，并使用邏輯函數(shù)將連續(xù)的輸出轉(zhuǎn)換為離散的概率預(yù)測。在邏輯回歸中，將輸入特征和權(quán)重進(jìn)行線性組合，然后將結(jié)果輸入到邏輯函數(shù)中，邏輯函數(shù)將輸出值映射到[0, 1]區(qū)間內(nèi)的概率值。這個(gè)概率值表示輸入特征屬于某個(gè)類別的概率大小。

此處省略......種領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用于分類任務(wù)。

進(jìn)行前面的基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和業(yè)務(wù)分析模型搭建之后，這里我們采用機(jī)器學(xué)習(xí)的思想，將用戶的行為擴(kuò)充為多個(gè)維度字段，其中購買行為作為目標(biāo)預(yù)測列，引入邏輯回歸模型進(jìn)行預(yù)測，最終預(yù)測精度達(dá)到98%。

2.7可視化大屏設(shè)計(jì)及展示

可視化大屏是一種通過將數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)在大屏幕上的方式來幫助人們更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的工具。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報(bào)此處省略......

3.總結(jié)

3.1研究特點(diǎn)

本研究通過選取大數(shù)據(jù)集，此處省略......

3.2研究缺點(diǎn)

由于選取的開源數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的維度和數(shù)據(jù)的數(shù)量都有所限制，后續(xù)研究可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲的手段對其行為進(jìn)行捕捉，其次在業(yè)務(wù)分析模型中增加過多的時(shí)間維度上的分析。

3.3未來展望

隨著電商平臺(tái)用戶數(shù)此處省略......

每文一語

當(dāng)你覺得自己很迷茫的時(shí)候，不如嘗試放下，重新起航文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-762976.html

到了這里，關(guān)于基于Python電商用戶行為的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化研究的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！