Python 数据分析与应用电子教案 第9章 电商用户行为分析

第9章电商用户行为分析一、教学目标让学生理解电商用户行为分析的基本概念和重要性，掌握其在电商运营中的应用价值。熟悉电商用户行为分析的主要任务和方法，包括访客类型与转化率、用户偏好与个性化、用户反馈与满意度等分析内容。教授学生如何使用Python进行电商用户行为分析，包括数据预处理、页面操作行为分析、用户指标分析、商品数据分析等。通过实际案例，提高学生的电商用户行为分析实践能力，为电商企业的精准营销和运营优化提供数据支持。二、教学内容9.1电商用户行为分析概述电商用户行为分析概念：介绍电商用户行为分析的定义、目的及在电商运营中的作用。电商用户行为分析主要内容：讲解访客类型与转化率、浏览器类型、月份、节假日、操作系统与购买转化率、用户偏好与个性化、用户反馈与满意度、购买预测等分析内容。电商用户行为分析目标：阐述用户行为分析、时间维度分析、商品分析等目标。电商用户行为分析主要函数：介绍Python中用于电商用户行为分析的主要函数，如fromtimestamp()、nunique()、unique()、value_counts()、groupby()、reset_index()等。9.2电商用户行为分析数据预处理数据集概述：介绍数据来源、数据集描述、用户行为类型描述等。导入数据：演示如何导入pandas包、Matplotlib绘图包，读取数据集数据，并修改数据集列名。数据表时间处理：讲解如何将时间戳列转换为时间格式数据列，提取“Date”列和“Hour”列，并整理数据。数据表缺失值处理：介绍如何查看数据集每列的缺失值和重复值情况，并进行处理。9.3页面操作行为分析页面总浏览状况分析：统计独立访客数（UV）、有操作的商品数、有付费的类目数、付费用户数及付费用户占比等指标。用户操作行为类型汇总与可视化：使用value_counts()方法统计每种行为类型发生的总数，并绘制饼图进行可视化。平均每位用户的页面浏览量（PV）分析：计算页面访问总数、访问页面用户总数、平均每位用户的浏览量及平均每位用户每天的浏览量。9.4用户指标分析用户购买次数分析：通过groupby()函数和describe()函数对用户购买次数进行汇总统计和描述性统计分析，并绘制直方图进行可视化。用户复购率分析：计算复购率，并分析其对电商运营的意义。用户跳失率分析：计算跳失率，并探讨其反映的用户行为特征。用户转化漏斗分析：分析点击→收藏→购买和点击→加购→购买两条路径的转化情况，计算转化率。9.5用户行为指标分析用户行为总体分析：统计点击总量、收藏总量、加购总量和付费总量，分析每个用户的行为状况。日期维度下用户行为变化：计算每天的收藏量、加购量和购买量，并绘制用户行为变化的可视图。时间维度下用户行为变化：计算每小时的收藏量、加购量和购买量，绘制用户购买商品的可视图和用户各行为类型发生次数的分析图。9.6商品数据分析有浏览记录商品分析：统计有浏览记录的商品类别数量。有销售记录商品类别分析：计算每个商品类别的购买次数，并进行描述性统计分析。销售排名前10商品分析：得出排名前10的商品类别，并绘制占比图。浏览量靠前的商品品类分析：统计浏览次数排名靠前的商品类别。9.7应用实例——电商产品RFM分析RFM分析概述：介绍RFM分析的定义、模型指标（R、F、M）及其在客户价值评估中的应用。电商产品RFM分析：以天猫用户下单数据为例，计算RFM值，对用户进行分类，并绘制客户分类结果的饼图。三、课后实训实训项目1：电商数据集分析目标：利用淘宝阿里云天池等数据集网站提供的电商数据，进行电商用户行为分析。步骤：登录相关数据集网站，查找并下载电商数据集。对数据集进行预处理，包括数据清洗、格式转换、缺失值处理等。对数据集进行整体概况分析，计算PV、UV、复购率、跳失率等指标，并进行用户转化漏斗分析。按日期和时间维度对用户行为进行分析，绘制相关图表展示用户行为的变化趋势。按商品ID和商品类别对数据集进行分析，找出热门商品和商品类别，为电商营销和产品优化提供依据。实训项目2：自选电商平台用户行为分析目标：选取一个电商平台（如京东、拼多多等），对其用户行为数据进行分析。步骤：收集该电商平台的用户行为数据，可以通过公开数据集、API接口或数据爬虫等方式获取。对收集到的数据进行预处理，确保数据的准确