Python 數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用電子教案 第9章 電商用戶行為分析

第9章電商用戶行為分析一、教學(xué)目標(biāo)讓學(xué)生理解電商用戶行為分析的基本概念和重要性，掌握其在電商運(yùn)營中的應(yīng)用價(jià)值。熟悉電商用戶行為分析的主要任務(wù)和方法，包括訪客類型與轉(zhuǎn)化率、用戶偏好與個(gè)性化、用戶反饋與滿意度等分析內(nèi)容。教授學(xué)生如何使用Python進(jìn)行電商用戶行為分析，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、頁面操作行為分析、用戶指標(biāo)分析、商品數(shù)據(jù)分析等。通過實(shí)際案例，提高學(xué)生的電商用戶行為分析實(shí)踐能力，為電商企業(yè)的精準(zhǔn)營銷和運(yùn)營優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。二、教學(xué)內(nèi)容9.1電商用戶行為分析概述電商用戶行為分析概念：介紹電商用戶行為分析的定義、目的及在電商運(yùn)營中的作用。電商用戶行為分析主要內(nèi)容：講解訪客類型與轉(zhuǎn)化率、瀏覽器類型、月份、節(jié)假日、操作系統(tǒng)與購買轉(zhuǎn)化率、用戶偏好與個(gè)性化、用戶反饋與滿意度、購買預(yù)測等分析內(nèi)容。電商用戶行為分析目標(biāo)：闡述用戶行為分析、時(shí)間維度分析、商品分析等目標(biāo)。電商用戶行為分析主要函數(shù)：介紹Python中用于電商用戶行為分析的主要函數(shù)，如fromtimestamp()、nunique()、unique()、value_counts()、groupby()、reset_index()等。9.2電商用戶行為分析數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)集概述：介紹數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)集描述、用戶行為類型描述等。導(dǎo)入數(shù)據(jù)：演示如何導(dǎo)入pandas包、Matplotlib繪圖包，讀取數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)，并修改數(shù)據(jù)集列名。數(shù)據(jù)表時(shí)間處理：講解如何將時(shí)間戳列轉(zhuǎn)換為時(shí)間格式數(shù)據(jù)列，提取“Date”列和“Hour”列，并整理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)表缺失值處理：介紹如何查看數(shù)據(jù)集每列的缺失值和重復(fù)值情況，并進(jìn)行處理。9.3頁面操作行為分析頁面總瀏覽狀況分析：統(tǒng)計(jì)獨(dú)立訪客數(shù)（UV）、有操作的商品數(shù)、有付費(fèi)的類目數(shù)、付費(fèi)用戶數(shù)及付費(fèi)用戶占比等指標(biāo)。用戶操作行為類型匯總與可視化：使用value_counts()方法統(tǒng)計(jì)每種行為類型發(fā)生的總數(shù)，并繪制餅圖進(jìn)行可視化。平均每位用戶的頁面瀏覽量（PV）分析：計(jì)算頁面訪問總數(shù)、訪問頁面用戶總數(shù)、平均每位用戶的瀏覽量及平均每位用戶每天的瀏覽量。9.4用戶指標(biāo)分析用戶購買次數(shù)分析：通過groupby()函數(shù)和describe()函數(shù)對用戶購買次數(shù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)和描述性統(tǒng)計(jì)分析，并繪制直方圖進(jìn)行可視化。用戶復(fù)購率分析：計(jì)算復(fù)購率，并分析其對電商運(yùn)營的意義。用戶跳失率分析：計(jì)算跳失率，并探討其反映的用戶行為特征。用戶轉(zhuǎn)化漏斗分析：分析點(diǎn)擊→收藏→購買和點(diǎn)擊→加購→購買兩條路徑的轉(zhuǎn)化情況，計(jì)算轉(zhuǎn)化率。9.5用戶行為指標(biāo)分析用戶行為總體分析：統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊總量、收藏總量、加購總量和付費(fèi)總量，分析每個(gè)用戶的行為狀況。日期維度下用戶行為變化：計(jì)算每天的收藏量、加購量和購買量，并繪制用戶行為變化的可視圖。時(shí)間維度下用戶行為變化：計(jì)算每小時(shí)的收藏量、加購量和購買量，繪制用戶購買商品的可視圖和用戶各行為類型發(fā)生次數(shù)的分析圖。9.6商品數(shù)據(jù)分析有瀏覽記錄商品分析：統(tǒng)計(jì)有瀏覽記錄的商品類別數(shù)量。有銷售記錄商品類別分析：計(jì)算每個(gè)商品類別的購買次數(shù)，并進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。銷售排名前10商品分析：得出排名前10的商品類別，并繪制占比圖。瀏覽量靠前的商品品類分析：統(tǒng)計(jì)瀏覽次數(shù)排名靠前的商品類別。9.7應(yīng)用實(shí)例——電商產(chǎn)品RFM分析RFM分析概述：介紹RFM分析的定義、模型指標(biāo)（R、F、M）及其在客戶價(jià)值評估中的應(yīng)用。電商產(chǎn)品RFM分析：以天貓用戶下單數(shù)據(jù)為例，計(jì)算RFM值，對用戶進(jìn)行分類，并繪制客戶分類結(jié)果的餅圖。三、課后實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目1：電商數(shù)據(jù)集分析目標(biāo)：利用淘寶阿里云天池等數(shù)據(jù)集網(wǎng)站提供的電商數(shù)據(jù)，進(jìn)行電商用戶行為分析。步驟：登錄相關(guān)數(shù)據(jù)集網(wǎng)站，查找并下載電商數(shù)據(jù)集。對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理等。對數(shù)據(jù)集進(jìn)行整體概況分析，計(jì)算PV、UV、復(fù)購率、跳失率等指標(biāo)，并進(jìn)行用戶轉(zhuǎn)化漏斗分析。按日期和時(shí)間維度對用戶行為進(jìn)行分析，繪制相關(guān)圖表展示用戶行為的變化趨勢。按商品ID和商品類別對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出熱門商品和商品類別，為電商營銷和產(chǎn)品優(yōu)化提供依據(jù)。實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目2：自選電商平臺(tái)用戶行為分析目標(biāo)：選取一個(gè)電商平臺(tái)（如京東、拼多多等），對其用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。步驟：收集該電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)，可以通過公開數(shù)據(jù)集、API接口或數(shù)據(jù)爬蟲等方式獲取。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確