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利用Python实现用户群组分析.docx

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利用Python实现用户群组分析.docx

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利用Python实现用户群组分析群组分析是用于

研究用户行为和提高增长的分析思路。在本

文中，将结合一个数据集利用Python来实现该分

析方法。

WeekO

Week 1

Week 2

Week 3

All Users

6,812 users

100.00%

2.60%

1.06%

0.86%

Nov 11,2018-Nov 17,2018

2.45B users

100 00%

2 20%

1.18%

0 94%

Nov 18, 2018-Nov 24. 2018

932 users

100.00%

3 00%

1.07%

0.97%

Nov 25,2018-Dec 1,2018

100.00%

3.56%

1.33%

1.00%

Dec 2,2018-Dec 8,2018

100 00%

3.06%

0.55%

0.44%

Dec 9,2018-Dec 15,2018

100 00%

2.69%

0.93%

Dec 16.2018-Dec 22,2018

100.00%

1.60%

. philosophicalhacker. com/post/better-cohort- analysis/

本文数据集下载地址：

-in-cosmetics-shop

、什么是群组分析ID、分类ID、产品编码、品牌、价格、用户ID、用户会

话,

总共7个属性In [2): df - pd.read_csv(

2019-Dec.csv") df.head()

Out(2]:

tevent_time t event_type。 product_id tcategoryJd t category.code t

2019-12-01 00:00:00

UTC

remove_from_cart

NaN

2019-12-01 00:00:00

UTC

view

5764655

NaN

2019-12-01 00:00:02

UTC

cart

4958

NaN

2019-12-01 00:00:05

UTC

view

5848413

NaN

2019-12-01 00:00:07

UTC

view

5824148

NaN

import numpy as npimport pandas as pd

import datetime as dtimport matplotlib.pyplot as pit

import seaborn as sns#设置汉字格式：Trebuchet MS, Tahoma, Verdana, Arial,

Helvetica,SimHei中文的幼圆、隶书等等#解决中文无法显示问题

plt.rcParamsffont.sans-serif]=['Songti SC']#解决保存图像中负号'■'显示为方块

问题

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False4.2数据探索

主要查看的是数据类型、数据的行列数看大小、值

情况

df.dtypes #数据类型

数据的缺失

#结果

event_time

event_type

df.shape #数据的行列数

#结果(3533286, 9)

df.isnull().sum() #字段缺失值情况 #结果event_time0

event_type0product_id0

category_id0category_code 3474821 # 缺失值严重

brand1510289price0

user_id0user_session 779

dtype: int64五、数据清洗

主要操作是挑选数据中价格大于和去重操作:

#结果

event_time

event_type

product_id

category_id

category_code

brand price

user_id

user_session

object

int64

object

float64

int64

object

dtype: object

In [ 7 ] : ▼ #

筛选价格大于。的行记录

df1 = df.query(

II III

price > O')

在本文的案例中，群组分析是按照首次访问的时间和每次的访问来计算时间

间隔，从而来计算留存情况，具体步骤为：

计算每个用户的首次访问时间min_day

记录后续每次访问时间和首次访问时间的间隔day_gap 因为是12月份的电

商数据，我们将一个月分成1()份，时间周期为3天

因为上面的两个因素都是和时间相关，所以必须导入Python 中强大的datetime

库来处理时间处理的需求。

在本文的案例中，群组分析是按照首次访问的时间和每次的访问来计算时间

间隔，从而来计算留存情况，具体步骤为：

计算每个用户的首次访问时间min_day

记录后续每次访问时间和首次访问时间的间隔day_gap 因为是12月份的电

商数据，我们将一个月分成1()份，时间周期为3天

因为上面的两个因素都是和时间相关，所以必须导入Python 中强大的datetime

库来处理时间处理的需求。

III ＞获取event_time中的时间：年月曰

def get_time(datetime):

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