基于聚类与统计检验深度挖掘电商用户行为

2024-06-06 05:28

本文主要是介绍基于聚类与统计检验深度挖掘电商用户行为,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.项目背景

在当今竞争激烈的电商市场中,了解用户的行为和需求对于制定成功的市场策略至关重要,本项目通过建立RFM模型、K-Means聚类模型,将1000个用户进行划分,针对不同类的用户,提出不同的营销策略,最后通过统计检验来探究影响用户消费行为的因素和影响用户上网行为的因素,通过这些分析,商家能够更好地理解消费者,从而制定更有效的市场策略,满足用户期望,提升用户体验,最终推动业务发展。

2.数据说明

字段说明
User_ID每个用户的唯一标识符,便于追踪和分析。
Age用户的年龄,提供对人口统计偏好的洞察。
Gender用户的性别,使能性别特定的推荐和定位。
Location用户所在地区:郊区、农村、城市,影响偏好和购物习惯。
Income用户的收入水平,表明购买力和支付能力。
Interests用户的兴趣,如运动、时尚、技术等,指导内容和产品推荐。
Last_Login_Days_Ago用户上次登录以来的天数,反映参与频率。
Purchase_Frequency用户进行购买的频率,表明购物习惯和忠诚度。
Average_Order_Value用户下单的平均价值,对定价和促销策略至关重要。
Total_Spending用户消费的总金额,表明终身价值和购买行为。
Product_Category_Preference用户偏好的特定产品类别。
Time_Spent_on_Site_Minutes用户在电子商务平台上花费的时间,表明参与程度。
Pages_Viewed用户在访问期间浏览的页面数量,反映浏览活动和兴趣。
Newsletter_Subscription用户是否订阅了营销活动通知。

3.Python库导入及数据读取

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from scipy import stats
from scipy.stats import spearmanr,pointbiserialr, f_oneway,chi2_contingency
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
data = pd.read_csv(r'D:\Desktop\商业数据分析案例\电商用户行为数据集\user_personalized_features.csv')

4.数据预览

查看数据维度

(1000, 15)

查看数据信息

查看各列缺失值

查看重复值

0

查看分类特征的唯一值

绘制箱线图来观察是否存在异常值

总体来看,数据集的质量较高,没有缺失值、重复值和异常值,分类特征的唯一值分布合理,直接用这个数据进行分析。

5.描述性分析

用户基本信息:

购物行为:

网站使用情况:

这篇关于基于聚类与统计检验深度挖掘电商用户行为的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1035204

相关文章

SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析

《SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析》在现代微服务架构中,动态配置管理是一个关键需求,本文将为大家介绍SpringCloud中相关的注解@Re... 目录引言1. @RefreshScope 的作用与原理1.1 什么是 @RefreshScope1.

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Redis中高并发读写性能的深度解析与优化

《Redis中高并发读写性能的深度解析与优化》Redis作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等场景,本文将深入探讨Redis的读写并发能力,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录引言一、Redis 并发能力概述1.1 Redis 的读写性能1.2 影响 Redis 并发能力的因素二、

一文详解SQL Server如何跟踪自动统计信息更新

《一文详解SQLServer如何跟踪自动统计信息更新》SQLServer数据库中,我们都清楚统计信息对于优化器来说非常重要,所以本文就来和大家简单聊一聊SQLServer如何跟踪自动统计信息更新吧... SQL Server数据库中,我们都清楚统计信息对于优化器来说非常重要。一般情况下,我们会开启"自动更新

最新Spring Security实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)

《最新SpringSecurity实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)》本章节介绍了如何通过SpringSecurity实现从配置自定义登录页面、表单登录处理逻辑的配置,并简单模拟... 目录前言改造准备开始登录页改造自定义用户名密码登陆成功失败跳转问题自定义登出前后端分离适配方案结语前言

mysql删除无用用户的方法实现

《mysql删除无用用户的方法实现》本文主要介绍了mysql删除无用用户的方法实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 1、删除不用的账户(1) 查看当前已存在账户mysql> select user,host,pa

kotlin中的行为组件及高级用法

《kotlin中的行为组件及高级用法》Jetpack中的四大行为组件:WorkManager、DataBinding、Coroutines和Lifecycle,分别解决了后台任务调度、数据驱动UI、异... 目录WorkManager工作原理最佳实践Data Binding工作原理进阶技巧Coroutine

Redis 内存淘汰策略深度解析(最新推荐)

《Redis内存淘汰策略深度解析(最新推荐)》本文详细探讨了Redis的内存淘汰策略、实现原理、适用场景及最佳实践,介绍了八种内存淘汰策略,包括noeviction、LRU、LFU、TTL、Rand... 目录一、 内存淘汰策略概述二、内存淘汰策略详解2.1 ​noeviction(不淘汰)​2.2 ​LR

Python与DeepSeek的深度融合实战

《Python与DeepSeek的深度融合实战》Python作为最受欢迎的编程语言之一,以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用场景,成为了无数开发者的首选,而DeepSeek,作为人工智能领域的新星... 目录一、python与DeepSeek的结合优势二、模型训练1. 数据准备2. 模型架构与参数设置3

TP-Link PDDNS服将于务6月30日正式停运:用户需转向第三方DDNS服务

《TP-LinkPDDNS服将于务6月30日正式停运:用户需转向第三方DDNS服务》近期,路由器制造巨头普联(TP-Link)在用户群体中引发了一系列重要变动,上个月,公司发出了一则通知,明确要求所... 路由器厂商普联(TP-Link)上个月发布公告要求所有用户必须完成实名认证后才能继续使用普联提供的 D