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Python案例--用户分析
Python案例--用户分析
一、课前准备
二、课堂主题
三、课堂目标
四、知识要点
1、项目背景
2、标记高潜用户
2.1将多个表的用户行为数据合并
2.2提取type为4的数据
2.3查看每类商品用户下单的占比
2.4选取第四类产品的数据
2.5计算每个用户的最后购买时间
2.6最早与该商品发生交互的日期
2.7计算最早交互时间和最后购买时间差
2.8获取高潜用户
3、根据高潜用户信息进行下面的分析
3.1筛选高潜客户静态数据
3.2高潜客户的客户等级分布
3.3高潜客户的年龄段对比
3.4购买数量维度：不同量段的占比
3.5根据df_ac_cate和高潜用户id匹配出高潜用户的购买该商品记录
3.6计算周一到周日每天的购买数量
五、总结
一、课前准备
1.熟练掌握Pandas的基本使用。
2.理解高潜用户的定义。
3.熟悉数据表
二、课堂主题
本小节主要通过前面阶段知识内容,完成Python案例分析。
三、课堂目标
1.掌握解决项目问题的能力；
2.掌握Python及科学计算的知识点；
四、知识要点
1、项目背景
数据源:user_table.csv、Data_Action_201602.csv、
Data_Action_201603.csv、Data_Action_201604.csv
user_table用户数据介绍：
字段名称意义
user_id用户编号
age年龄
sex性别
user_lv_cd用户级别
browse_num浏览数
addcart_num加购数
delcart_num删购数
buy_num购买数
favor_num收藏数
文件名为：user_table.csv
用户行为数据特征：
字段名称意义备注
user_id用户编号脱敏
sku_id商品编号脱敏
time行为时间
点击模块编
model_id号，如果是点脱敏
击
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