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汇集了部分个人相关项目作品

Taobao user behavior analysis

淘宝电商用户行为分析 ​

项目前言

数据分析是要依靠使用者的具体需求从而进行进一步的分析。由于没有具体的使用者，所以该数据用作训练项目进行数据处理。本文使用anaconda中的jupyter notebook完成

一、分析目的

通过挖掘用户行为的数据价值，从而进行深度分析，最后通过可视化的方式展现出来。用来处理运营过程中所需要解决的用户需求，产品需求等。有利于优化运营策略，提升运营效率。

二、数据获取与理解

1.数据来源

阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649

2.理解数据

本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下：

列名称	说明
用户ID	整数类型，序列化后的用户ID
商品ID	整数类型，序列化后的商品ID
商品类目ID	整数类型，序列化后的商品所属类目ID
行为类型	字符串，枚举类型，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav')
时间戳	行为发生的时间戳

用户行为类型共有四种，它们分别是

行为类型	说明
pv	商品详情页pv，等价于点击
buy	商品购买
cart	将商品加入购物车
fav	收藏商品

用户行为分析思维导图

内附CSDN链接地址查看详情：http://t.csdn.cn/IEfuR