python基于淘宝历史数据的用户行为分析（三）
③ 时间维度下，点击、收藏、添加购物车、支付用户的情况pv_hour_type = pd.pivot_table(df,index='hour', columns='behavior_type', values&...
python基于淘宝历史数据的用户行为分析（二）
4、模型构建1）流量指标的处理pv：指的是页面总浏览量。每个用户每刷新一次网页，就会增加一次pv。uv：指的是独立访客数。一台电脑一个ip也就是一个独立访客。实际分析中，我们都是认为每个人只使用一台电脑，即每一个独立访客代表一个用户。① 总计pv和uvtotal_pv = df["user_id&a...
python基于淘宝历史数据的用户行为分析（四）
⑥ 日ARPU分析：表示的是平均每用户收入。ARPU = 总收入/AU得到df["operation"] = 1 aa = df.groupby(["date","user_id",'behavior_type'])["operation"].count().\ res...
python基于淘宝历史数据的用户行为分析（三）
2）用户行为指标① 总计点击、收藏、添加购物车、支付用户的情况type_1 = df[df['behavior_type']=="1"]["user_id"].count() type_2 = df[df['behavior_type']=="2"][&#...
python基于淘宝历史数据的用户行为分析（二）
7）使用describe()函数查看数据的分布，这里使用了一个include参数，注意一下# 查看所有object字符串类型的数据分布状况 df.describe(include=["object"]) # describe()默认只会统计数值型变量的数据分布情况。 df.describe() # ...
python基于淘宝历史数据的用户行为分析（一）
1、项目背景与分析说明1）项目背景 网购已经成为人们生活不可或缺的一部分，本次项目基于淘宝app平台数据，通过相关指标对用户行为进行分析，从而探索用户相关行为模式。2）数据和字段说明 本文使用的数据集包含了2014.11.18到2014.12.18之间，淘宝App移动端一个月...
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