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文档简介

客户画像分析人口属性画像操作实例确定目标维度01数据预处理02标签建模03数据可视化04学习目标熟悉并掌握人口属性画像的制作流程数据源数据来源：数据集来源于阿里巴巴天池，数据来自淘宝和天猫上购买婴儿用户，本数据集包括2个excel文件(sample)sam_tianchi_mum_baby图1数据源(sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history确定目标维度项目分析目标：根据婴儿年龄、性别进行客户画像项目维度：婴儿年龄、性别数据预处理重命名表名：表1（sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv）

命名为：购买商品信息表表2（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）命名为：婴儿信息表表数据预处理缺失值处理：表1购买商品中商品属性列存在缺失值，但不属于研究范围，故可忽略。图2缺失值处理数据预处理异常数据处理：将表2中对gender列进行筛选发现标识为2的数据，因为数据标识中，0标注为女性，1标注为男性，因此标识为2的数据为异常数据，执行删除操作；同时删除表2中出生日期为19840616的数据。图3异常数据处理数据预处理一致化处理：将表1和表2中的日期设置成规范的日期格式；图4一致化处理数据预处理将“婴儿信息表”中的gender的0，1统一更换为女，男，方便统计图5将0，1更换为女，男标签建模由于性别、年龄两个字段在表中均有明确显示，且无缺失数据，故无需建立算法模型，只需做统计分析即可。标签建模1、数据合并处理：由于需要了解产品各个年龄段销量情况，通过购买日期和出生日期可以计算出婴儿的年龄，为此婴儿信息表表中在gender字段后面增加一个buy_date字段，用vlookup函数将购买商品信息表中的day字段匹配到该列，生成购买‘buy_date’如下.图6数据合并处理标签建模2、将“婴儿信息表”中的age通过DATEDif函数求出。图7求婴儿的age数据预处理3、将“婴儿信息表”中的age按照（0_1）,（2_4）,（5_7）,（8岁以上）的年龄段对该表中的婴儿年龄进行分段处理，得到fenzu字段。图8年龄分段处理标签建模4.将“婴儿信息表”中的user_id进行统计，得出总人数。图9总人数标签建模5.将“婴儿信息表”中的gender进行统计，得出男、女的各自人数及所占比例。图10男女的人数及所占比例标签建模6、将“婴儿信息表”中的fenzu字段进行统计，得到各组的人数及相应比例。图11各年龄段的人数及比例数据可视化利用柱状图和条形图，对性别属性及年龄属性进行画像分析。图12性别、年龄画像画像分析根据可视化的结果，可知网站上婴儿性别分布较为均匀，女宝宝用户量比男宝宝用户量要稍微多点。婴儿在年龄段0-1岁之间的用户为平台的主要购买

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