Python:我的交易行为终于在分析1225万条淘宝数据,搞清楚了

大数据 数据分析
本文使用的数据集包含了2014.11.18到2014.12.18之间,淘宝App移动端一个月内的用户行为数据。该数据有12256906天记录,共6列数据。

1、项目背景与分析说明

1)项目背景

网购已经成为人们生活不可或缺的一部分,本次项目基于淘宝app平台数据,通过相关指标对用户行为进行分析,从而探索用户相关行为模式。

2)数据和字段说明

本文使用的数据集包含了2014.11.18到2014.12.18之间,淘宝App移动端一个月内的用户行为数据。该数据有12256906天记录,共6列数据。

  • user_id:用户身份
  • item_id:商品id
  • behavior_type:用户行为类型(包括点击、收藏、加入购物车、支付四种行为,分别用数字1、2、3、4表示)
  • user_geohash:地理位置
  • item_category:品类id(商品所属的分类)
  • time:用户行为发生的时间

3)分析的维度

  • 流量指标分析
  • 用户行为分析
  • 漏斗流失分析
  • 用户价值RFM分析

4)电商常用分析方法 

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5)什么是漏斗分析?

“漏斗分析”是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态,以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的一种重要分析模型。 

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2、导入相关库

  1. import numpy as np 
  2. import pandas as pd 
  3. import matplotlib as  mpl 
  4. import matplotlib.pyplot as  plt 
  5. import seaborn as sns 
  6. import warnings 
  7. # 设置为seaborn绘图风格 
  8. sns.set(style="darkgrid",font_scale=1.5) 
  9.  
  10. # 用来显示中文标签 
  11. mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" 
  12.  
  13. # 用来显示负号 
  14. mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 
  15.  
  16. # 有时候运行代码时会有很多warning输出,像提醒新版本之类的,如果不想这些乱糟糟的输出,可以使用如下代码 
  17. warnings.filterwarnings('ignore'

3、数据预览、数据预处理

  1. # 注意:str是为了将所有的字段都读成字符串 
  2. df = pd.read_csv("taobao.csv",dtype=str) 
  3. df.shape 
  4. df.info() 
  5. df.sample(5) 

结果如下: 

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1)计算缺失率

  1. # 由于地理位置的缺失值太多,我们也没办法填充,因此先删除这一列 
  2. df.apply(lambda x:sum(x.isnull())/len(x),axis=0) 

结果如下: 

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2)删除地理位置这一列

  1. df.drop(["user_geohash"],axis=1,inplace=True

3)处理时间time列,将该列拆分为date日期列,和hour小时列

  1. df["date"] = df.time.str[0:-3] 
  2. df["hour"] = df.time.str[-2:] 
  3. df.sample(5) 

结果如下: 

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4)将time、date列都变为标准日期格式,将hour列变为int格式

  1. df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) 
  2. df["time"] = pd.to_datetime(df["time"]) 
  3. df["hour"] = df["hour"].astype(int
  4. df.dtypes 

结果如下: 

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5)将数据按照time列,升序排列

  1. df.sort_values(by="time",ascending=True,inplace=True
  2. df.head() 

解果如下: 

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6)删除原始索引,重新生成新的索引

  1. df.reset_index(drop=True,inplace=True
  2. df.head() 

结果如下: 

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知识点:注意reset_index()中传入参数drop的这种用法。

7)使用describe()函数查看数据的分布,这里使用了一个include参数,注意一下

  1. # 查看所有object字符串类型的数据分布状况 
  2. df.describe(include=["object"]) 
  3. # describe()默认只会统计数值型变量的数据分布情况。 
  4. df.describe() 
  5. # 查看所有数据类型的数据分布状况 
  6. df.describe(include="all"

结果如下: 

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知识点:注意describe()函数中传入参数include的用法。

8)对时间数据做一个概览

  1. df["date"].unique() 

结果如下: 

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4、模型构建

1)流量指标的处理

  • pv:指的是页面总浏览量。每个用户每刷新一次网页,就会增加一次pv。
  • uv:指的是独立访客数。一台电脑一个ip也就是一个独立访客。实际分析中,我们都是认为每个人只使用一台电脑,即每一个独立访客代表一个用户。

① 总计pv和uv

  1. total_pv = df["user_id"].count() 
  2. total_pv 
  3. total_uv = df["user_id"].nunique() 
  4. total_uv 

结果如下: 

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结果分析:从图中可以看到,该网站页面的总浏览量为12256906次,该页面的独立访客数共有10000个。

② 日期维度下的uv和pv:uv表示页面总浏览量,pv表示独立访客数

  1. pv_daily = df.groupby("date")['user_id'].count() 
  2. pv_daily.head(5) 
  3. uv_daily = df.groupby("date")['user_id'].apply(lambda x: x.nunique()) 
  4. # uv_daily = df.groupby("date")['user_id'].apply(lambda x: x.drop_duplicates().count()) 
  5. uv_daily.head() 
  6. pv_uv_daily = pd.concat([pv_daily,uv_daily],axis=1) 
  7. pv_uv_daily.columns = ["pv","uv"
  8. pv_uv_daily.head() 
  9. # 绘图代码如下 
  10. plt.figure(figsize=(16,10)) 
  11. plt.subplot(211) 
  12. plt.plot(pv_daily,c="r"
  13. plt.title("每天页面的总访问量(PV)"
  14. plt.subplot(212) 
  15. plt.plot(uv_daily,c="g"
  16. plt.title("每天页面的独立访客数(UV)"
  17. #plt.suptitle("PV和UV的变化趋势"
  18. plt.tight_layout() 
  19. plt.savefig("PV和UV的变化趋势",dpi=300) 
  20. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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结果分析:从图中可以看出,pv和uv数据呈现高度的正相关。双12前后,pv和uv都在350000-400000之间波动,双十二的时候,页面访问量急剧上升,证明这次活动的效果很好。

③ 时间维度下的pv和uv

  1. pv_hour = df.groupby("hour")['user_id'].count() 
  2. pv_hour.head() 
  3. uv_hour = df.groupby("hour")['user_id'].apply(lambda x: x.nunique()) 
  4. uv_hour.head() 
  5. pv_uv_hour = pd.concat([pv_hour,uv_hour],axis=1) 
  6. pv_uv_hour.columns = ["pv_hour","uv_hour"
  7. pv_uv_hour.head() 
  8. # 绘图代码如下 
  9. plt.figure(figsize=(16,10)) 
  10. pv_uv_hour["pv_hour"].plot(c="steelblue",label="每个小时的页面总访问量"
  11. plt.ylabel("页面访问量"
  12.  
  13. pv_uv_hour["uv_hour"].plot(c="red",label="每个小时的页面独立访客数",secondary_y=True
  14. plt.ylabel("页面独立访客数"
  15. plt.xticks(range(0,24),pv_uv_hour.index
  16.  
  17. plt.legend(loc="best"
  18. plt.grid(True
  19.  
  20. plt.tight_layout() 
  21. plt.savefig("每个小时的PV和UV的变化趋势",dpi=300) 
  22. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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结果分析:从图中可以看出,晚上22:00-凌晨5:00,页面的访问用户数量和访问量逐渐降低,该时间段很多人都是处在休息之中。而从早上6:00-10:00用户数量逐渐呈现上升趋势,10:00-18:00有一个比较平稳的状态,这个时间段是正常的上班时间。但是18:00以后,一直到晚上22:00,用户剧烈激增,一直达到一天中访问用户数的最大值。运营人员可以参考用户的活跃时间段,采取一些促销活动。

2)用户行为指标

① 总计点击、收藏、添加购物车、支付用户的情况

  1. type_1 = df[df['behavior_type']=="1"]["user_id"].count() 
  2. type_2 = df[df['behavior_type']=="2"]["user_id"].count() 
  3. type_3 = df[df['behavior_type']=="3"]["user_id"].count() 
  4. type_4 = df[df['behavior_type']=="4"]["user_id"].count() 
  5. print("点击用户:",type_1) 
  6. print("收藏用户:",type_2) 
  7. print("添加购物车用户:",type_3) 
  8. print("支付用户:",type_4) 

结果如下: 

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结果分析:从图中可以看到,用户进行页面点击–>收藏和加如购物车–>支付,逐渐呈现下降趋势。关于这方面的分析,将在下面的漏斗图中继续更为深入的说明。

② 日期维度下,点击、收藏、添加购物车、支付用户的情况

  1. pv_date_type = pd.pivot_table(df,index='date'
  2.                              columns='behavior_type'
  3.                              values='user_id'
  4.                              aggfunc=np.size
  5. pv_date_type.columns = ["点击","收藏","加入购物车","支付"
  6. pv_date_type.head() 
  7. # 绘图如下 
  8. plt.figure(figsize=(16,10)) 
  9. sns.lineplot(data=pv_date_type[['收藏''加入购物车''支付']]) 
  10.  
  11. plt.tight_layout() 
  12. plt.savefig("不同日期不同用户行为的PV变化趋势",dpi=300) 
  13. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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③ 时间维度下,点击、收藏、添加购物车、支付用户的情况

  1. pv_hour_type = pd.pivot_table(df,index='hour'
  2.                              columns='behavior_type'
  3.                              values='user_id'
  4.                              aggfunc=np.size
  5. pv_hour_type.columns = ["点击","收藏","加入购物车","支付"
  6. pv_hour_type.head() 
  7. # 绘图如下 
  8. plt.figure(figsize=(16,10)) 
  9. sns.lineplot(data=pv_hour_type[['收藏''加入购物车''支付']]) 
  10.  
  11. pv_hour_type["点击"].plot(c="pink",linewidth=5,label="点击",secondary_y=True
  12. plt.legend(loc="best"
  13.  
  14. plt.tight_layout() 
  15. plt.savefig("不同小时不同用户行为的PV变化趋势",dpi=300) 
  16. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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④ 支付次数前10的用户行为细分

  1. df["user_id1"] = df["user_id"
  2. buy_first = pd.pivot_table(df,index='user_id'
  3.                              columns='behavior_type'
  4.                              values='user_id1'
  5.                              aggfunc="count"
  6. buy_first.columns = ["点击","收藏","加入购物车","支付"
  7. buy_first_10 = buy_first.sort_values(by="支付",ascending=False)[:10] 
  8. buy_first_10 
  9. # 绘制图形如下 
  10. plt.figure(figsize=(16,10)) 
  11. plt.subplot(311) 
  12. plt.plot(buy_first_10["点击"],c="r"
  13. plt.title("点击数的变化趋势"
  14. plt.subplot(312) 
  15. plt.plot(buy_first_10["收藏"],c="g"
  16. plt.title("收藏数的变化趋势"
  17. plt.subplot(313) 
  18. plt.plot(buy_first_10["加入购物车"],c="b"
  19. plt.title("加入购物车的变化趋势"
  20.  
  21. plt.xticks(np.arange(10),buy_first_10.index
  22.  
  23. plt.tight_layout() 
  24. plt.savefig("支付数前10的用户,在点击、收藏、加入购物车的变化趋势",dpi=300) 
  25. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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结果分析:通过这个分析,我们可以看出,购买次数最多的用户,点击、收藏、加入购车的次数不一定是最多的,

⑤ ARPPU分析:平均每用户收入,即可通过“总收入/AU” 计算得出

  1. total_custome = df[df['behavior_type'] == "4"].groupby(["date","user_id"])["behavior_type"].count()\ 
  2.                 .reset_index().rename(columns={"behavior_type":"total"}) 
  3. total_custome.head() 
  4. total_custome2 = total_custome.groupby("date").sum()["total"]/\ 
  5.                  total_custome.groupby("date").count()["total"
  6. total_custome2.head(10) 
  7. # 绘图如下 
  8. x = len(total_custome2.index.astype(str)) 
  9. y = total_custome2.index.astype(str) 
  10.  
  11. plt.plot(total_custome2.values
  12. plt.xticks(range(0,30,7),[y[i] for i in range(0,x,7)],rotation=90) 
  13. plt.title("每天的人均消费次数"
  14.  
  15. plt.tight_layout() 
  16. plt.savefig("每天的人均消费次数",dpi=300) 
  17. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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⑥ 日ARPU分析:表示的是平均每用户收入。ARPU = 总收入/AU得到

  1. df["operation"] = 1 
  2. aa = df.groupby(["date","user_id",'behavior_type'])["operation"].count().\ 
  3.      reset_index().rename(columns={"operation":"total"}) 
  4. aa.head(10) 
  5. aa1 = aa.groupby("date").apply(lambda x: x[x["behavior_type"]=="4"]["total"].sum()/x["user_id"].nunique()) 
  6. aa1.head(10) 
  7. # 绘图如下 
  8. x = len(aa1.index.astype(str)) 
  9. y = aa1.index.astype(str) 
  10.  
  11. plt.plot(aa1.values
  12. plt.xticks(range(0,30,7),[y[i] for i in range(0,x,7)],rotation=90) 
  13. plt.title("每天的活跃用户消费次数"
  14.  
  15. plt.tight_layout() 
  16. plt.savefig("每天的活跃用户消费次数",dpi=300) 
  17. plt.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

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⑦ 付费率PUR = APA/AU,这里用【消费人数 / 活跃用户人数】代替

  1. rate = aa.groupby("date").apply(lambda x: x[x["behavior_type"]=="4"]["total"].count()/x["user_id"].nunique()) 
  2. rate.head(10) 
  3. # 绘图如下 
  4. x = len(rate.index.astype(str)) 
  5. y = rate.index.astype(str) 
  6.  
  7. plt.plot(rate.values
  8. plt.xticks(range(0,30,7),[y[i] for i in range(0,x,7)],rotation=90) 
  9. plt.title("付费率分析"
  10.  
  11. plt.tight_layout() 
  12. plt.savefig("付费率分析",dpi=300) 
  13. plt.show() 

结果如下: 

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⑧ 复购情况分析(复购率)

  1. re_buy = df[df["behavior_type"]=="4"].groupby("user_id")["date"].apply(lambda x: x.nunique()) 
  2. print(len(re_buy)) 
  3. re_buy[re_buy >= 2].count() / re_buy.count() 

结果如下: 

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3)漏斗分析

  1. df_count = df.groupby("behavior_type").size().reset_index().\ 
  2.            rename(columns={"behavior_type":"环节",0:"人数"}) 
  3.             
  4. type_dict = { 
  5.     "1":"点击"
  6.     "2":"收藏"
  7.     "3":"加入购物车"
  8.     "4":"支付" 
  9. df_count["环节"] = df_count["环节"].map(type_dict) 
  10.  
  11. a = df_count.iloc[0]["人数"
  12. b = df_count.iloc[1]["人数"
  13. c = df_count.iloc[2]["人数"
  14. d = df_count.iloc[3]["人数"
  15. funnel = pd.DataFrame({"环节":["点击","收藏及加入购物车","支付"],"人数":[a,b+c,d]}) 
  16.  
  17. funnel["总体转化率"] = [i/funnel["人数"][0] for i in funnel["人数"]] 
  18. funnel["单一转化率"] = np.array([1.0,2.0,3.0]) 
  19. for i in range(0,len(funnel["人数"])): 
  20.     if i == 0: 
  21.         funnel["单一转化率"][i] = 1.0 
  22.     else
  23.         funnel["单一转化率"][i] = funnel["人数"][i] / funnel["人数"][i-1] 
  24. # 绘图如下 
  25. import plotly.express as px 
  26. import plotly.graph_objs as go 
  27.  
  28. trace = go.Funnel( 
  29.     y = ["点击""收藏及加入购物车""购买"], 
  30.     x = [funnel["人数"][0], funnel["人数"][1], funnel["人数"][2]], 
  31.     textinfo = "value+percent initial"
  32.     marker=dict(color=["deepskyblue""lightsalmon""tan"]), 
  33.     connector = {"line": {"color""royalblue""dash""solid""width": 3}}) 
  34.      
  35. data =[trace] 
  36.  
  37. fig = go.Figure(data) 
  38.  
  39. fig.show() 

结果如下: 

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绘图如下: 

Python:我的交易行为终于在分析1225万条淘宝数据,搞清楚了

结果分析:由于收藏和加入购车都是有购买意向的一种用户行为,切不分先后顺序,因此我们将其合并看作一个阶段。从上面的漏斗图和funnel表可以看出,从浏览到具有购买意向(收藏和加入购物车),只有5%的转化率,但是到了真正到购买的转化率只有1%,再看“单一转化率”,从具有购买意向到真正购买的转化率达到了20%。说明从浏览到进行收藏和加入购物车的阶段,是指标提升的重要环节。

4)客户价值分析(RFM分析)

  1. from datetime import datetime 
  2. # 最近一次购买距离现在的天数 
  3. recent_buy = df[df["behavior_type"]=="4"].groupby("user_id")["date"].\ 
  4.              apply(lambda x:datetime(2014,12,20) - x.sort_values().iloc[-1]).reset_index().\ 
  5.              rename(columns={"date":"recent"}) 
  6. recent_buy["recent"] = recent_buy["recent"].apply(lambda x: x.days) 
  7. recent_buy[:10] 
  8. # 购买次数计算 
  9. buy_freq = df[df["behavior_type"]=="4"].groupby("user_id")["date"].count().reset_index().\ 
  10.           rename(columns={"date":"freq"}) 
  11. buy_freq[:10] 
  12. # 将上述两列数据,合并起来 
  13. rfm = pd.merge(recent_buy,buy_freq,on="user_id"
  14. rfm[:10] 
  15. # 给不同类型打分 
  16. r_bins = [0,5,10,15,20,50] 
  17. f_bins = [1,30,60,90,120,900] 
  18. rfm["r_score"] = pd.cut(rfm["recent"],bins=r_bins,labels=[5,4,3,2,1],right=False
  19. rfm["f_score"] = pd.cut(rfm["freq"],bins=f_bins,labels=[1,2,3,4,5],right=False
  20. for i in ["r_score","f_score"]: 
  21.     rfm[i] = rfm[i].astype(float
  22. rfm.describe() 
  23. # 比较各分值与各自均值的大小 
  24. rfm["r"] = np.where(rfm["r_score"]>3.943957,"高","低"
  25. rfm["f"] = np.where(rfm["f_score"]>1.133356,"高","低"
  26. # 将r和f列的字符串合并起来 
  27. rfm["value"] = rfm["r"].str[:] + rfm["f"].str[:] 
  28. rfm.head() 
  29. # 自定义函数给用户贴标签 
  30. def trans_labels(x): 
  31.     if x == "高高"
  32.         return "重要价值客户" 
  33.     elif x == "低高"
  34.         return "重要唤回客户" 
  35.     elif x == "高低"
  36.         return "重要深耕客户" 
  37.     else
  38.         return "重要挽回客户" 
  39. rfm["标签"] = rfm["value"].apply(trans_labels) 
  40. # 计算出每个标签的用户数量 
  41. rfm["标签"].value_counts() 

结果如下: 

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责任编辑:未丽燕 来源: 今日头条
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