电商数据分析-Pandas

分析  数据分析

  

2020-06-12 02:32:40

四、参照RFM模型,对用户进行分类找出有价值的用户 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具。该模型通过客户的**最近交易行为(Recency)、交易频率(Frequency)以及交易金额(Monetary)**三项指标来描述该客户的价值状况。一般来说,会将这三项指标分成几个区间进行评分,通过计算评分找到有价值的用户,并对用户进行分类。 最近一次消费(Recency):是指最近一次消费距离...

电商数据分析-SQL

分析  数据分析

  

2020-06-12 04:32:31

1. 项目背景: 通过对现有用户购物行为的数据进行分析,深度探索用户的消费行为、消费规律、消费偏好,针对不同的用户群体,以便更精细化运营,取得更好的业务; 2. 数据来源 数据来源:https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1 注:如果数据太大,可以通过系统抽样选取部分数据 UserBehavior是阿里...

Exploratory data analysis (EDA) 探索性数据分析 一、Data Clean 数据清洗 1.1对空值、NA进行处理 hotel is_canceled lead_time arrival_date_year arrival_date_month arrival_date_week_number arrival_date_day_of_month stays_in_wee...

一.数据分析:把大量的数据进行统计和整理,得出结论,为后续的决策提供支持。 二.折线图,要掌握的知识点 绘制了折线图(plt.plot) 设置了图片的大小和分辨率(plt.figure) 实现了图片的保存(plt.savefig) 设置了xy轴上的刻度和字符串(xticks) 解决了刻度稀疏和密集的问题(xticks) 设置了标题,xy轴的lable(title,xlable,ylable) 设置...

数据分析01

数据分析  数据分析

  

2020-03-09 02:17:42

文章目录 1.ndarray数组 2.ndarray数组的创建 3.ndarray对象的属性 4.自定义复合类型 5.维度操作 6.高维数组的切片 7.数组的掩码 8.数组的组合 1.ndarray数组 2.ndarray数组的创建 3.ndarray对象的属性 4.自定义复合类型 5.维度操作 6.高维数组的切片 7.数组的掩码 8.数组的组合...

python数据预处理生成词频统计图、词云 数据来源请看本人博客下简单的数据处理(一) 一、对转换后的结果进行预处理 1、我们需要去除每一句里的不可用字符, 例如"",[email protected]#$%^&*(){}+=-…以及数字[0-9]等这些不可用数据 处理后部分结果: 2、去掉换⾏符以及经过上⼀步处理后为空的数据 处理后的部分结果: 3、按行对处理后的数据通过jieba...

确定目标 本次分析主要是针对某电商平台的真实脱敏数据进行; 尝试数据分析从数据获取到数据分析报告撰写的整个数据分析流程。 数据清洗 将支付金额小于等于0的数据删除; 删除channelId为空的数据; 删除下单时间比支付时间晚的数据; 删除非2016年的数据; 删除prodectId为0的数据。 清洗代码如下: 清洗后的数据预览: 准备分析数据 1、根据提供的数据,查看不同城市的下单量,并获取下单...

读取数据,输出每个有效变量的数据分布图: 输出结果: 在EDA类下定义了简单的数据处理包,但是没有把前两个进行实例化(做了没有成功),有好的方法可以留言交流哈...

概念 在现实中,事物与事物之间或多或少存在一定的关系,数据之间也不例外,数据与数据之间关系往往提醒安于互相依存的关系,而相关分析主要就是分析两个变量之间的相互影响程度,在数据分析中,相关分析就是度量的是两个连续型变量之间的相关型。 常见的的度量指标如下: 皮尔森相关系数Pearson 斯皮尔曼相关系数Spearman 相关型越强,说明两个变量之间的影响程度越大,反之越小。 相关系数等于-1时,完全...

原文链接:https://blog.csdn.net/lzx159951/article/details/104432582 假设检验 一、假设概念 假设总体均值为μ,那么实际抽样的均值离μ越近意味着假设越合理,相反,实际抽样均值离μ越远意味着假设越不合理。其中,实际抽样结果与假设的差异“程度”可以用概率值表示,概率值越大意味着越无差异。在实际中往往认为设...