‘数据分析实战’——用户偏好案例（某彩电企业用户偏好分析）-CSDN博客

　　电商用户大数据分析的实际案例和代码可以从以下几个方面进行考虑： 　　1. 数据清洗和特征工程：对于电商平台的用户数据，可能存在一些缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行数据清洗和预处理。同时，需要从数据中提取出有用的特征信息，比如用户的性别、年龄、消费金额、购买频次等。 　　以下是Python代码示例： 　　```python 　　import pandas as pd 　　import numpy as np 　　# 读取数据 　　data = pd.read_csv('user_data.csv') 　　# 处理缺失值 　　data.fillna(value=0, inplace=True) 　　# 处理异常值 　　data = data[(data['age'] > 0) & (data['age'] < 100)] 　　# 处理重复值 　　data.drop_duplicates(subset=['user_id'], inplace=True) 　　# 特征工程 　　data['gender'] = np.where(data['sex'] == 'male', 1, 0) 　　data['purchase_amount'] = data['total_amount'] / data['purchase_times'] 　　``` 　　2. 数据可视化和统计分析：通过数据可视化和统计分析，可以更加直观地了解用户的行为模式和购买喜好。比如可以通过柱状图、饼图、散点图等方式展示用户的地域分布、购买偏好、消费能力等信息。 　　以下是Python代码示例： 　　```python 　　import matplotlib.pyplot as plt 　　# 用户地域分布 　　data.groupby('province')['user_id'].count().plot(kind='bar', figsize=(10, 6)) 　　plt.title('User Distribution by Province') 　　plt.xlabel('Province') 　　plt.ylabel('User Count') 　　plt.show() 　　# 用户购买偏好 　　data.groupby('category')['user_id'].count().plot(kind='pie', figsize=(8, 8)) 　　plt.title('User Preference by Category') 　　plt.show() 　　# 用户消费能力 　　data.plot.scatter(x='age', y='purchase_amount', figsize=(8, 6)) 　　plt.title('User Purchase Amount by Age') 　　plt.xlabel('Age') 　　plt.ylabel('Purchase Amount') 　　plt.show() 　　``` 　　3. 机器学习分析：通过机器学习算法，可以挖掘用户的潜在需求和行为模式，为电商企业提供个性化推荐和精准营销服务。比如可以使用聚类分析、关联规则挖掘、推荐系统等算法进行分析。 　　以下是Python代码示例： 　　```python 　　from sklearn.cluster import KMeans 　　# 用户分群 　　kmeans = KMeans(n_clusters=3) 　　data['cluster'] = kmeans.fit_predict(data[['age', 'purchase_amount']]) 　　data.plot.scatter(x='age', y='purchase_amount', c='cluster', cmap='viridis', figsize=(8, 6)) 　　plt.title('User Clustering by Age and Purchase Amount') 　　plt.xlabel('Age') 　　plt.ylabel('Purchase Amount') 　　plt.show() 　　# 关联规则挖掘 　　from mlxtend.frequent_patterns import apriori 　　from mlxtend.frequent_patterns import association_rules 　　# 构建频繁项集 　　frequent_itemsets = apriori(data[['user_id', 'category']], min_support=0.05, use_colnames=True) 　　# 构建关联规则 　　rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='lift', min_threshold=1) 　　# 推荐系统 　　from surprise import SVD 　　from surprise import Dataset, Reader 　　from surprise.model_selection import cross_validate 　　# 构建评分矩阵 　　reader = Reader(rating_scale=(0, 5)) 　　data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader) 　　# 训练模型 　　algo = SVD() 　　cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True) 　　``` 　　以上是电商用户大数据分析的部分实际案例和代码，具体分析方法和代码实现需要根据实际业务需求和数据情况进行调整和优化。