Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化

目录

一、案例背景

二、代码实现

2.1 数据收集与导入

2.2 数据探索性分析

2.3 数据清洗

2.4 数据分析

2.4.1 用户行为随时间的变化

2.4.2 商品关联分析

2.4.3 用户购买转化率分析

2.4.4 用户价值分析（RFM 模型）

三、主要的代码难点解析

3.1 数据收集与导入

3.2 数据清洗 - 时间戳处理

3.3 数据分析 - 商品关联分析

3.4 数据分析 - 用户购买转化率分析

3.5 数据分析 - 用户价值分析（RFM 模型）

四、可能改进的代码

4.1 数据读取优化

4.2 数据清洗改进

4.3 商品关联分析改进

4.4 用户购买转化率分析改进

4.5 用户价值分析改进

---

一、案例背景

在电商行业蓬勃发展的今天，各大平台竞争激烈。理解用户行为对于电商平台制定精准营销策略、提升用户体验、增加用户忠诚度和提高销售额至关重要。通过对用户在平台上的浏览、搜索、购买等行为数据进行分析，可以挖掘出用户的偏好、购买模式以及潜在需求，从而为平台的运营决策提供有力支持。本案例将运用 Python 对某电商平台的用户行为数据进行深入分析，探寻数据背后的商业价值。

二、代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import datetime

2.1 数据收集与导入

假设数据存储在 CSV 文件中，文件名为ecommerce_user_behaviors.csv，包含用户 ID、行为类型（浏览、购买、收藏等）、商品 ID、时间戳等字段。

data = pd.read_csv('ecommerce_user_behaviors.csv')

2.2 数据探索性分析

# 查看数据基本信息
print(data.info())

# 查看数据前几行
print(data.head())

# 统计不同行为类型的数量
behavior_count = data['behavior_type'].value_counts()
print(behavior_count)

2.3 数据清洗

# 检查并处理缺失值
print(data.isnull().sum())
# 假设此处没有缺失值，若有可根据情况进行填充或删除

# 检查并处理重复值
duplicate_count = data.duplicated().sum()
print(f"Number of duplicate rows: {duplicate_count}")
if duplicate_count > 0:
    data = data.drop_duplicates()

# 将时间戳转换为日期时间格式
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'], unit='s')
data['date'] = data['timestamp'].dt.date
data['hour'] = data['timestamp'].dt.hour

2.4 数据分析

2.4.1 用户行为随时间的变化

# 按日期统计用户行为数量
daily_behavior = data.groupby('date')['behavior_type'].count()

# 绘制每日用户行为数量折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
daily_behavior.plot()
plt.title('Daily User Behaviors')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Behavior Count')
plt.show()

# 按小时统计用户行为数量
hourly_behavior = data.groupby('hour')['behavior_type'].count()

# 绘制每小时用户行为数量柱状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
hourly_behavior.plot(kind='bar')
plt.title('Hourly User Behaviors')
plt.xlabel('Hour of the Day')
plt.ylabel('Behavior Count')
plt.show()

2.4.2 商品关联分析

# 构建用户 - 商品行为矩阵
user_item_matrix = data.pivot_table(index='user_id', columns='item_id', values='behavior_type', fill_value=0)

# 计算商品之间的余弦相似度
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T)
item_similarity_df = pd.DataFrame(item_similarity, index=user_item_matrix.columns, columns=user_item_matrix.columns)

# 找出与某商品最相似的商品
target_item = 123  # 假设目标商品ID为123
similar_items = item_similarity_df[target_item].sort_values(ascending=False)[1:6]  # 取最相似的5个商品
print(f"Items similar to item {target_item}:")
print(similar_items)

2.4.3 用户购买转化率分析

# 计算浏览 - 购买转化率
view_to_purchase = data[data['behavior_type'] == 'view'].groupby('user_id').size().reset_index(name='view_count')
purchase = data[data['behavior_type'] == 'purchase'].groupby('user_id').size().reset_index(name='purchase_count')
view_purchase_merge = pd.merge(view_to_purchase, purchase, on='user_id', how='left').fillna(0)
view_purchase_merge['conversion_rate'] = view_purchase_merge['purchase_