京东用户行为数据分析——以Python为主要工具

京东数据分析——以Python为主要工具

数据探索分析
用户购买行为建模

数据基本情况

1.数据来源
2.数据概况
3.本文内容

1.探索分析

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

df = pd.read_csv('JDdata.csv')
df.head()

customer_id	product_id	action_date	action_id	type	age_range	gender	customer_register_date	customer_level	city_level	brand	shop_id	category	product_market_date	vender_id	fans_number	vip_number	shop_register_date	shop_category	shop_score
0	1068082	5924	2018/4/1	3853455	PageView	6.0	W	2012/8/13	1	4.0	Li-Ning	8002	Badminton	2013/6/14	1457	213610	357580	2013/5/23	Outdoor Sports
1	1068082	10723	2018/4/1	3853455	PageView	6.0	W	2012/8/13	1	4.0	Li-Ning	8002	Badminton	2011/7/19	1457	213610	357580	2013/5/23	Outdoor Sports
2	735392	4559	2018/2/6	9434940	PageView	6.0	M	2009/9/15	7	5.0	Other	6944	Cookie	2015/11/16	355	63969	85597	2014/10/31	Food
3	1516193	374293	2018/3/17	2105553	PageView	6.0	M	2016/5/25	1	4.0	illuma	3830	Milk Power	2017/12/25	25	11576	20927	2016/12/16	Mother and Infant
5	1160556	285165	2018/2/4	8914730	PageView	6.0	M	2012/3/11	7	4.0	Other	744	Coat	2016/5/16	8627	180250	52606	2016/5/16	Clothes

#数据清洗与数据类型变换，将时间变为标准时间格式
df=df.dropna(how='any',axis=0)
df['action_date']=pd.to_datetime(df.action_date)
df['customer_register_date']=pd.to_datetime(df.customer_register_date)
df['shop_register_date']=pd.to_datetime(df.shop_register_date)
df['product_market_date']=pd.to_datetime(df.product_market_date)

#查询用户购买行为情况
order_comment=df.query("type=='Order'| type=='Comment' " )
order_comment.sort_values(by='action_date',ascending=True)
order_comment['month']=order_comment.action_date.values.astype('datetime64[M]')#根据用户购物的月份生成数据透视表，汇总每月购物的用户
order_month=order_comment.groupby(by='month')
order_count_by_month=order_month.customer_id.count()
plt.figure(1,figsize=(10,4)) #生成图表,生成两张子图
plt.subplot(1,2,1)
order_count_by_month.plot() #子图1 每月购物的用户数
plt.subplot(1,2,2)
order_count_by_month.plot.bar() #子图2 每月订单数
plt.title('每月订单数量')
plt.xlabel('月份')
plt.show()

从2018年2月到3月，用户订单有所增长，并在3月达到顶峰，从3月到4月，订单数量大量下降

#根据用户等级将用户分组，并统计各个等级的用户数
level_order=order_comment.groupby(by='customer_level').customer_id.count()
level_order
Out[20]:customer_level1    38243      624      305    33196    28927    3321
Name: customer_id, dtype: int64

level_order_ratio=level_order/(level_order.sum())
level_order_ratio
Out[21]:customer_level1    0.2843553    0.0046104    0.0022315    0.2468026    0.2150517    0.246951
Name: customer_id, dtype: float64

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(1,2,1)
plt.pie(level_order_ratio,labels=level_order_ratio.index)
plt.subplot(1,2,2)
level_order.plot.bar()

会员等级为1/5/6/7的用户消费占9成以上，会员等级为3/4的用户仅占非常少量，而等级为2的用户并没有消费

#根据性别将购物的用户分组，并计算不同性别产生购物行为的比例
(order_comment.groupby(by='gender').customer_id.count())/(order_comment.customer_id.count())Out[23]:
gender
M    0.571386
W    0.428614
Name: customer_id, dtype: float64

消费者中男性占比为57%左右，而女性占41.7%

#分析男女性再不同品类的消费情况
gen_cata_ptable=order_comment.pivot_table(index='shop_category',columns='gender',values='type',aggfunc='count').plot.bar(figsize=(12,4),color='gb')
plt.title('男女性的品类消费情况',fontsize=20)
plt.xlabel('消费品类')
plt.xticks(fontsize=15)
plt.show()

(1)在化妆品、电子产品及家具方面,男性和女性的消费基本持平，而在衣服、食物的消费方面，男性远远多于女性
(2)在家具消费珠宝首饰等方面，男性多于女性
(3)在户外运动消费品方面、家用电子产品发面，女性高于男性

order_comment.pivot_table(index='shop_category',columns='gender',values='type',aggfunc='count')

shop_category	gender
-	M	W
Beauty Makeup	1832	1883
Clothes	1428	357
Electronics	75	55
Food	2180	1053
Furniture	415	319
Household Eletric Appliance	726	944
Jewellery Accessories	707	535
Mother and Infant	150	186
Outdoor Sports	171	432

#查询不同年龄等级的用户购物行为情况
order_comment.groupby(by='age_range').type.count().plot()

从上图分析得出，年龄等级为5的订单更多

order_comment['register_year']=order_comment.customer_register_date.values.astype('datetime64[Y]')
order_comment.groupby(by='register_year').type.count().plot()

由上图可知，在订单中，2015-2017年注册的用户最多

order_comment.groupby(by='city_level').type.count().plot.bar()

由上图可知，订单中的用户主要来自于1、3、4、5的四个地区。

2.建立用户消费行为预测模型

自变量
1.行为变量(日期)
2.人口学变量（年龄，性别）性别标签化
3.账户变量（注册日期，用户级别，城市级别）
因变量
用户购买行为

#导入sklearn
from sklearn import linear_model
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler
import sklearn.preprocessing as preprocessing
from sklearn import model_selection
from sklearn.model_selection import train_test_split

#将因变量的不同取值转换为1或0，此处产生了购买行为为1，未发生购买行为为0
df=df.replace("Order",1)
df=df.replace("Comment",1)
df=df.replace("PageView",0)
df=df.replace("Follow",0)
df=df.replace("SavedCart",0)deal=df[['action_date','type','age_range','gender','customer_register_date','customer_level','city_level','shop_score']]
deal['action_date']=deal.action_date.astype('datetime64[M]')
deal['customer_register_date']=deal.customer_register_date.astype('datetime64[M]')
#将时间标准化
deal['register_time']=StandardScaler().fit_transform(deal['customer_register_date'].values.reshape(-1,1)).reshape(1,-1)[0]
deal['action_time']=StandardScaler().fit_transform(deal['action_date'].values.reshape(-1,1)).reshape(1,-1)[0]#将各个变量进行标签编码
deal['type']=LabelEncoder().fit_transform(deal.type).reshape(-1,1).reshape(1,-1)[0]
deal['age_range']=LabelEncoder().fit_transform(deal.age_range).reshape(-1,1).reshape(1,-1)[0]
deal['gender']=LabelEncoder().fit_transform(deal.gender).reshape(-1,1).reshape(1,-1)[0]
deal['customer_level']=LabelEncoder().fit_transform(deal.customer_level).reshape(-1,1).reshape(1,-1)[0]
deal['city_level']=LabelEncoder().fit_transform(deal.city_level).reshape(-1,1).reshape(1,-1)[0]#将时间转换成整数类型，去掉时间单位
deal['time']=deal.action_date.max()-(deal.action_date)
deal['time']=deal.time/np.timedelta64(1,'D')
deal['register_time']=deal.customer_register_date.max()-(deal.customer_register_date)
deal['register_time']=deal.register_time/np.timedelta64(1,'D')deal=deal[['type','age_range','gender','customer_level','city_level','time','register_time']]
deal['time']=deal.time.astype(int)
deal['register_time']=deal.register_time.astype(int)

#逻辑回归分析
#提取自变量
y=deal.type
#提取因变量
x=deal[['age_range','gender','customer_level','city_level','time','register_time']]
#拆分数据集，分为训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(x, y, test_size = 0.25, random_state = 1234)
#利用训练集建模
sklearn_logistic = linear_model.LogisticRegression()
sklearn_logistic.fit(X_train,y_train)
#返回模型参数
print(sklearn_logistic.intercept_, sklearn_logistic.coef_)[Out]:[-1.77332045] [[ 2.55656312e-02  3.10479735e-01 -1.63262949e-02 -3.03207628e-04-4.12853141e-03 -1.82303009e-04]]

截距为-1.77332045，其他为各个变量的相关系数。

#利用热力图呈现变量之间的相关关系
import seaborn as sns
deal.corr()
sns.heatmap(deal.corr(),vmin=-1,vmax=1,cmap=sns.color_palette("RdBu_r", 18))
plt.savefig('deal.png', dpi=300,bbox_inches = 'tight')
plt.show()

结论：此处建模失败，建议从另外的角度再探索模型…
- 男性注册得比较早
- 注册时间越早，会员等级越高
- 其他变量之间呈弱相关关系

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