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本…在互联网行业中电子商务领域绝对是数据分析用途最多的地方各大电商平台都依赖数据分析帮助其挖掘用户订单增长机会。比如某宝的随手买一件核心思路也就是根据用户的日常浏览内容及停留时间以及订单的关联度来进行推荐的。
本篇文章我们来通过一个真实的电商数据集进行分析在复习前面内容的基础上也可以感受一下电商数据分析的分析流程。
1、需求说明
最近某个电商网站需要策划一场推广活动通过发短信的方式向客户发送广告和优惠信息吸引他们来购物。但由于预算及短信限制无法对全量客户发送需要找出最有可能转化的人群定向发送推广信息同时下单的行为往往也跟时间呈现一定的关联关系推送时间也需要考虑。
基于以上的需求说明作为数据分析师我们就需要根据需求制定自己的分析计划。那么我们的任务就是
通过数据分析找到最有可能转化的人群特征比如年龄、性别、地域等。通过数据分析给出最适合发送推广短信的时间。
任务明确之后就需要考虑我们要完成以上任务需要哪些数据支撑开始找数据部门提供相应的数据支持。
通过一顿友唇好枪协舌商战最终从数据部门要到如下数据
用户行为表最近6个月的用户行为数据。也就是下单数据VIP数据用户VIP会员开通数据。用户数据用户个人信息相关数据。
拿到数据之后我们就可以大展拳脚了。
2、数据集获取及分析
为了方便我们学习需要自己模拟一些相关数据不想模拟的话可以在公众号联系获取。
拿到数据后解压后可以看到如下几个文件
user_behavior_time_resampled.csv 用户行为数据vip_users.csv VIP用户数据user_info.csv用户数据
我们先来看一下各个表的字段说明
user_behavior_time_resampled.csv vip_users.csv user_info.csv 3、加载数据
从这里开始我们就开始使用我们前面了解的一些包和库来读取数据了这里首先是使用pandas来加载数据。
import pandas as pd
df_user_log pd.read_csv(EComm/user_behavior_time_resampled.csv)df_vip_user pd.read_csv(EComm/vip_user.csv)df_user_info pd.read_csv(EComm/user_info.csv)df_user_logdf_vip_userdf_user_info
加载完后输出如下 ❝ 这里df_user_log表中有一个 time_stamp 和 timestamp 字段我们需要了解一下这两个字段的意思。 先看一下这两个字段的边界值
time_stamp_max str(df_user_log[time_stamp].max())time_stamp_min str(df_user_log[time_stamp].min())print(time_stamp max: time_stamp_max, time_stamp min: time_stamp_min)timestamp_max str(df_user_log[timestamp].max())timestamp_min str(df_user_log[timestamp].min())print(timestamp max: timestamp_max, timestamp min: timestamp_min)
输出如下
time_stamp max: 1112, time_stamp min: 511timestamp max: 86399.99327792758, timestamp min: 0.10787397733480476
可以看到time_stamp 的最大值为 1112最小值为 511而 timestamp 的最大值为 86399.99 最小值为 0.1。
从数据集的描述中用户行为表是用户 6 个月的行为那 time_stamp 最大 1112最小 511 看起来就特别像日期。代表最小日期是 5 月 11 日最大日期是 11 月 12 日。
那既然 time_stamp 是日期那 timestamp 会不会是具体的时间呢timestamp 的最大值为 86399 而一天最大的秒数为 24*3600 86400。两个数字非常接近那基本可以认定 timestamp 代表的是一天中的第几秒发生了这个行为。
破解了两个时间字段的问题为了避免后面有歧义我们将 time_stamp 列重命名为 date。
df_user_log.rename(columns{time_stamp:date}, inplace True)df_user_log
完成数据读取了解了各个字段的含义之后我们就可以开始进行数据清洗了。
4、数据清洗
针对数据分析中使用的数据集我们需要尽可能去了解数据的完整性与我们数据分析无关的字段不清洗也没关系。但是重点的分析维度如果出现缺失我们就要考虑是否进行补全或者是直接去除。
我们先来看下缺失值情况
1user_log表
df_user_log.isnull().sum()
输出如下
user_id 0item_id 0cat_id 0seller_id 0brand_id 18132date 0action_type 0timestamp 0dtype: int64
从上面的结果来看log表有18000多数据缺少品牌数据缺失率比较低0.16%1.8w/1098w,一般这个数量级不会影响到数据分析的整体严谨性我们暂不做处理。
2user_info表
df_user_info.isnull().sum()
输出如下
user_id 0age_range 2217gender 6436dtype: int64
从结果中可以看出info表中有2217条数据缺失年龄数据6436条数据缺失性别字段。但是我们是有对用户的年龄和性别做分析的而且补全的话也是完全没规律补全的所以这里我们就直接删除。
df_user_info df_user_info.dropna()df_user_info
3、vip_user表
df_vip_user.isnull().sum()
输出
user_id 0merchant_id 0label 0dtype: int64
从结果来看vip表无缺失不需要处理。
5、数据分析
做完以上的准备工作就要开始进入我们最核心的数据分析工作了。
还记得我们的分析任务吗 第一是要定位需要推广的人群第二是确定推广信息发送的时间。那么针对我们的两个任务来进行接下来的工作。
1用户年龄分析
我们先通过DataFrame的value_counts函数来看一下年龄的分布情况
df_user_info.age_range.value_counts()
输出
3.0 1109520.0 906384.0 796492.0 524205.0 406016.0 352577.0 69248.0 12431.0 24Name: age_range, dtype: int64
除开未知的数据我们不看可以发现取值为3和4的是占比最大的。3和4又分别代表25-30岁和30-34岁。我们再用代码计算出25-34岁的用户比例。
user_ages df_user_info.loc[df_user_info[age_range] ! 0, age_range]user_ages.loc[(user_ages 3) | (user_ages 4) ].shape[0] / user_ages.shape[0]
输出
0.5827529275078729
可以看出25-34岁区间的用户比例在58%。
##2用户性别分析 接下来我们再用value_counts函数来分析性别。
df_user_info.gender.value_counts()
输出
0.0 2856341.0 1216552.0 10419Name: gender, dtype: int64
从字段含义来看0代表女性1代表男性2代表未知。由此可以得出平台的核心用户群体是女性数量是男性的2.35倍。
截止到这里我们通过用户群体的分析已经可以得出平台的核心用户是25-34岁的女性但这样情况是否符合实际呢?毕竟我们只是分析了注册用户信息并没有与订单数据结合来分析。说不定只是女性注册的多但下单的少。所以下一步我们将用户信息和订单数据来结合起来验证一下猜想是否合理。
3将用户信息和订单信息结合
上面聊到了我们需要将用户信息和订单信息结合起来分析是否是女性的购买力更强。但是用户数据和订单数据属于在不用的表中那我们该怎么处理呢 可以看一下数据情况发现用户表和订单表都有一个叫user_id的字段这样我们就有办法把两张表关联起来了。
通过user_id将两个表关联起来
df_user_log df_user_log.join(df_user_info.set_index(user_id), on user_id)df_user_log
输出 由上面的输出可以看到用户表的年龄和性别就被合并到订单表了。接下来我们就可以根据下单用户来分析用户的性别和年龄了。
4各年龄段的用户下单情况分析
df_user_log.loc[df_user_log[action_type] order, [age_range]].age_range.value_counts()
输出
3.0 1725254.0 1537950.0 1149085.0 792986.0 615342.0 590727.0 107858.0 19241.0 21Name: age_range, dtype: int64
通过上述结果可以看出下单的年龄段和用户信息的分析基本一致25-34岁的人占比59.9%。
5各性别用户的下单情况分析
df_user_log.loc[df_user_log[action_type] order, [gender]].gender.value_counts()
输出
0.0 4673811.0 1619992.0 24482Name: gender, dtype: int64
通过上述结果可以看出依然是女性的下单量更大。到这里我们基本可以下结论我们发送推广短信的群体为25-34岁的女性用户。
到这里我们的任务基本完成了一半了已经确定好了发送短信的群体。但是另外一个任务是确定发送时间。我们接着往下分析。
6各日期的下单情况分析
这里我们通过对各个日期分组查看哪个时间段下单的人群最多。因为数据是近6个月的数据那我们就把数据分为6个组来看一下
df_user_log.loc[df_user_log[action_type] order, [date]].date.value_counts(bins 6)
输出
(1011.0, 1111.0] 333721(811.0, 911.0] 70699(911.0, 1011.0] 69427(510.399, 611.0] 68776(611.0, 711.0] 62901(711.0, 811.0] 54053Name: date, dtype: int64
可以看出在10月11日到11月11日下单的数量最多。分析完日期我们再来看一下哪个时间段下单的比较多。
7各时间段下单情况分析
timestamp 字段存储了每条记录下单的时间从当天零点开始累积的秒数。并不是很直观我们更希望可以基于小时级的数据去分析。所以我们考虑基于 timestamp 这一列新创建一列时间来表示小时。
df_user_log.loc[time_hours_view] df_user_log[timestamp]/3600df_user_log
输出 我们直接用 value_count 来统计新增的 time_hours_view 字段就可以实现对一天中的小时级分布进行分布统计。我们以两个小时为尺度来查看分布所以分为 12 组。
df_user_log.loc[df_user_log[action_type] order, [time_hours_view]].time_hours_view.value_counts(bins 12)
输出
(20.0, 22.0] 94209(22.0, 24.0] 91529(18.0, 20.0] 91330(16.0, 18.0] 85681(14.0, 16.0] 75372(12.0, 14.0] 63580(10.0, 12.0] 50909(8.0, 10.0] 38938(6.0, 8.0] 27962(4.0, 6.0] 19428(2.0, 4.0] 12639(-0.025, 2.0] 8000Name: time_hours_view, dtype: int64
从上述结果可以看出晚上八点到十点是下单最多的。
到这里我们根据需求进行数据分析的任务就已经全部完成了。已经基本确定推广短信发送群体为25-34岁的女性用户发送短信的最佳时间周期是10月下旬到11月中旬的晚上八点到十点。
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