基于数据挖掘的消费者商品交易数据分析可视化与聚类分析

本文主要是介绍基于数据挖掘的消费者商品交易数据分析可视化与聚类分析，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！

有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主

项目介绍

基于python的消费者商品交易数据分析与可视化主要包含以下内容:

首先探讨如何从各种渠道获取消费者商品交易数据，例如电子商务网站的API、公开数据集、实验室调研等。并在此基础上进行数据清洗、数据预处理等，如处理缺失值、异常值和重复值，并对数据进行归一化、标准化或特征选择等操作。

其次需要通过消费者的年龄、性别等特征分析消费者商品交易的信息，通过关联规则等方法挖掘发现消费者购买的相关性。通过聚类分析等方法将消费者划分为不同的群组，以便更好地了解他们的行为模式和偏好。通过可视化工具创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图和热力图等，以直观地展示数据。

项目实现

（1）数据获取：获取相关数据集。
（2）数据预处理：缺失、异常值等情况处理。
（3）数据分析与可视化：根据具体需求编写代码，使用Python的可视化库Matplotlib生成相应的图表，实现数据分析与可视化功能。
（4）结果展示与解读：将生成的图表进行展示，并对结果进行解读和分析，得出相关结论。可以利用Jupyter Notebook进行交互式展示和分析。

实现流程

本课题采取主要技术路线如下：

(1) 确定课题目标

通过对消费者商品交易数据进行深入分析，揭示消费者群体的特征和行为，了解消费者的购物偏好、消费习惯和购物动机，为企业制定营销策略和产品定位提供参考。

(2) 调研与分析

研究大数据处理、机器学习算法、分析已有的消费者商品交易数据分析的优缺点，以及需改进的空间。

(3) 制定技术框架

根据调研结果，使用Python语言、Anaconda开发工具建立一个包括数据处理、分析和推荐的完整技术框架。

(4) 数据收集和处理

设计数据收集方案，从已有的各种渠道获取消费者商品交易数据。

对收集到的数据进行清洗、预处理，如去除重复项，以及进行特征提取，如消费者薪资水平、年龄大小等。

(5) 模型选择和训练

根据课题要求，选取关联规则学习、聚类分析或协同过滤等方法进行关联分析。

划分训练集和测试集，进行模型训练和调优，确保模型的准确性和泛化能力。

(6) 模型评估和改进

选取合适的聚类分析评估指标对训练得到的模型进行评估。

(7) 结果展示与解读：

使用Python的可视化库Matplotlib进行数据可视化，将分析结果以图表、图像等形式呈现出来，以更直观地展示数据的分布和关联，并对结果进行解读和分析，得出相关结论。

实现过程

数据预处理

EDA探索性数据分析

通过分析不同年龄段与性别对单次购买商品数量的平均值，可以得出以下结论：

此份消费者调研清单主要针对30岁以上的消费者，其中32-45岁的消费者单次购买商品数量最多，其次是55-68岁的年龄段。
男性消费者总体上比女性消费者购买得多，这在各个年龄段中都能观察到。
在26岁及以下的低年龄段，女性消费者的单次购买商品数量略多于男性。

在有重复购买记录的消费者中，我们分析了不同优惠券获取情况下的购买商品数量，得到以下结论：

折扣优惠：在折扣优惠的情况下，重复购买消费者的购买商品数量最多，达到345件。这说明在提供折扣优惠时，能够有效激发重复购买消费者的购买欲望。
有优惠券：当消费者拥有优惠券时，其购买商品数量也较多，达到340件，接近折扣优惠的数量，说明优惠券的抵扣作用对重复购买的消费者同样具有较强的吸引力。
免费赠品和无优惠券：即便是免费赠品或者没有优惠券的情况下，重复购买消费者的购买数量也相对较高，分别为323件和317件。
满减优惠：在满减优惠的情况下，购买商品数量稍低，为294件，可能是因为满减优惠需要达到一定的购买金额，消费者可能会因此而有所保留。
总体来看，重复购买的消费者确实更多关注折扣优惠和优惠券的抵扣，这些优惠措施能够有效促进他们的购买行为。商家可以考虑在制定营销策略时，重点推出折扣优惠和优惠券活动，以吸引和保持这部分消费者的忠诚度。

日常使用：这一购物动机下的购买商品数量最多，共有323件，说明重复购买的消费者更看重满足日常需求的商品。
兴趣爱好：在兴趣爱好方面的购买数量也相对较高，达到266件，表明消费者对于个人兴趣和爱好的相关商品同样给予较大的关注。
跟风购买：跟风购买的数量为235件，与日常使用的消费者相比数量较少，但仍占有一定的比例，说明一部分消费者可能会受到市场趋势或社交圈子的影响进行购买。
品牌忠诚和礼物赠送：品牌忠诚的购买数量为206件，礼物赠送为208件，这两个动机下的购买数量相近，反映了消费者对品牌忠诚度的重视以及赠送礼物的需求。
促销打折和商品推荐：促销打折的购买数量为182件，商品推荐为199件，这表明虽然促销和推荐可以作为购买的驱动因素，但对于重复购买的消费者来说，可能不如其他动机那样有影响力。
总体来看，有重复购买记录的消费者确实更加看重兴趣爱好及日常使用等方面的感受，而受到市场趋势影响的跟风购买虽然存在，但与日常使用的消费者相比还是略少一些

从饼图中我们可以看出，汽车配件、母婴用品、家居用品和运动健身是这部分消费者主要关注的领域，这些领域的商品可能更符合他们的兴趣和需求，或者这些领域的商品更容易产生重复购买的行为。

聚类分析

要确定聚类数量（即K值），手肘法和轮廓系数是两种常用的方法。手肘法通过评估聚类内误差平方和（SSE）随K值变化的情况来确定最佳的K值；轮廓系数评估了聚类的紧密度和分离度，其值的范围是[-1, 1]，值越大表示聚类效果越好。

手肘法：计算不同K值下的SSE，随着K值增加，SSE通常会减少，因为样本会更接近其所属的中心点。当K值增加一定数量后，SSE的减少幅度会明显减小，这个点就像手肘一样，是一个好的K值候选。

轮廓系数：对于每个样本，计算其与所在聚类内其他样本的平均距离（a）和与最近的其他聚类中所有样本的平均距离（b）。轮廓系数为（b - a）/ max(a, b)。计算数据集中所有样本的轮廓系数平均值，选择平均轮廓系数最高的K值。

轮廓系数：最高的轮廓系数值是0.30849807372918014，对应于第一个K值（即K=2）。这意味着在考虑的K值范围内，当聚类数量为2时，聚类效果相对最佳，因为轮廓系数越高，聚类的紧密度和分离度越好。

手肘法（SSE）：从提供的SSE结果来看，随着K值的增加，SSE持续下降，但下降幅度在减小。我们需要找到SSE下降幅度明显变小的“手肘”点。虽然没有一个明显的“弯曲”点，但从K=2到K=3时SSE的下降幅度相对于其他区间有所减缓，之后的下降趋势更加平缓。
综合考虑轮廓系数和手肘法的结果，K=2似乎是一个合理的聚类数量选择。轮廓系数法明确指出了K=2时聚类效果最好，而手肘法虽然没有一个明显的“弯曲”点，但从K=2开始SSE的下降速度有所放缓，这也间接支持了K=2作为一个合理选择。

0类用户（高频购买用户）

这部分用户的特点是单次购买商品数量较多，介于5-10次之间。这可能表明这些用户对电商平台上的产品有较高的需求和信任，或者他们更倾向于一次性购买更多商品以减少购物频率或享受更多的批量购买优惠。这类用户对电商平台而言具有较高的价值，因为他们展示了较强的购买力和品牌忠诚度。对于这类用户，电商平台可以采取以下策略来进一步提升他们的用户体验和价值：

提供量身定制的产品推荐和促销信息，以刺激更多的购买。
开展忠诚度奖励计划，奖励他们的高购买频率和数量。
为大宗购买提供额外的折扣或优惠，以鼓励更大规模的购买。
确保库存充足，特别是对于这些用户经常购买的商品。
1类用户（低频购买用户）

1类用户的特点是单次购买商品数量较少，通常在1-5次之间。这可能意味着这些用户对电商平台的产品或服务不够熟悉，或者他们更倾向于谨慎购物，每次只购买所需的商品。虽然这类用户的单次购买数量不多，但他们仍然有潜力成为更有价值的客户。电商平台可以通过以下策略来提高这类用户的购买频率和数量：

通过新用户指南、产品使用教程等教育内容提高他们对平台和产品的了解。
通过欢迎优惠券、首次购买折扣等激励措施吸引他们进行更多的尝试和购买。
收集用户反馈，了解他们的需求和偏好，以提供更加个性化的购物体验。
保持与用户的持续沟通，通过电子邮件营销、社交媒体等渠道提供定期的促销信息和产品更新。
结合聚类结果的策略

结合聚类结果，电商平台可以更有效地对用户进行细分，并针对不同类型的用户群体实施定制化的营销和服务策略。通过深入了解用户的购买行为和偏好，电商平台不仅能提高用户满意度和忠诚度，还能提高销售额和市场份额。针对即将到来的暑期促销活动，平台可以为这两类用户设计不同的促销方案，如针对0类用户推出的大宗购买优惠和针对1类用户推出的首次购买特惠，以吸引更多的用户参与并提高购买量。

每文一语

保持一颗永远炽热的心，就算眼前满是荆棘，也能将重重险阻化为乌有；人生本就是一场旅行，刻意的在乎某一时刻的风景只会给自己加重包袱；学会透过现象看本质。

这篇关于基于数据挖掘的消费者商品交易数据分析可视化与聚类分析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！

---