項(xiàng)目八項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與綜合應(yīng)用目錄數(shù)據(jù)分析概述0102用戶消費(fèi)行為分析相關(guān)指標(biāo)03任務(wù)8-1某電商網(wǎng)站用戶消費(fèi)行為分析04任務(wù)8-2公司銷售分析05技能拓展：利用大模型輔助編程06數(shù)據(jù)分析常用工具01數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)分析概述02數(shù)據(jù)分析常用工具數(shù)據(jù)分析常用工具交互式編程環(huán)境，支持代碼、文本和可視化混排?；A(chǔ)2D繪圖庫(kù)，適用于生成各類靜態(tài)統(tǒng)計(jì)

圖表。提供DataFrame

結(jié)枸，用于高效的數(shù)據(jù)

清洗、整理與分析。用于數(shù)值計(jì)算的核心庫(kù)，支持多維數(shù)組與

矩陣運(yùn)算。JupyterNotebook基于ECharts的Python可視化庫(kù)，生成交互式圖表。NumPyPandasPyechartsMatplotlib03用戶消費(fèi)行為分析相關(guān)指標(biāo)用戶消費(fèi)行為分析關(guān)鍵指標(biāo)流量指標(biāo)UV

(獨(dú)立訪客數(shù))

:訪問網(wǎng)站的不同用戶數(shù)。PV

(頁(yè)面瀏覽量)

:頁(yè)面被訪問的總次數(shù)。人均訪問量：PV/UV(反映用戶黏性)。轉(zhuǎn)化指標(biāo)購(gòu)買率：購(gòu)買用戶數(shù)/訪問用戶數(shù)×100%。復(fù)購(gòu)率：多次購(gòu)買用戶數(shù)/總購(gòu)買用戶數(shù)×

100%(衡量忠誠(chéng)度)。04任務(wù)8-1某電商網(wǎng)站用戶消費(fèi)行為分析任務(wù)描述

隨著互聯(lián)網(wǎng)與電商平臺(tái)的發(fā)展，網(wǎng)上購(gòu)物正成為國(guó)內(nèi)消費(fèi)者購(gòu)物的重要方式。在電商平臺(tái)中，用戶通過瀏覽商品詳情頁(yè)、收藏、加購(gòu)物車或直接購(gòu)買等方式來進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物。通過對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，探索用戶流量在時(shí)間、流程等維度的規(guī)律，分析用戶的購(gòu)買量分布、留存率、價(jià)值分層，了解受歡迎的商品和商品類別現(xiàn)狀，就可以結(jié)合店鋪的相關(guān)營(yíng)銷策略，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)，進(jìn)而服務(wù)于業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。任務(wù)分析

本項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析圍繞2023年11月18日至12月18日的100萬(wàn)條用戶行為數(shù)據(jù)"user_behavior_cut.csv"展開。該數(shù)據(jù)集含6列字段，涵蓋用戶、商品、行為、位置、品類及時(shí)間信息。運(yùn)用Pandas讀取并初步清洗數(shù)據(jù)，如刪除無用列、檢查缺失值、重設(shè)索引等，并對(duì)行為類型字段進(jìn)行映射、解析時(shí)間字段并增添時(shí)間特征。接著進(jìn)行行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，包括PV、UV等訪問量指標(biāo)，各類用戶行為的頻次與參與度，以及購(gòu)買行為的購(gòu)買率等。最后利用Pyecharts進(jìn)行可視化，繪制用戶各類行為及每日PV在時(shí)間上的趨勢(shì)變化折線圖，直觀展現(xiàn)用戶行為趨勢(shì)。任務(wù)8-1:某電商網(wǎng)站用戶消費(fèi)行為分析背景基于2023年11月18日至12月18日的100萬(wàn)條用戶行為數(shù)據(jù)。目標(biāo)探索流量規(guī)律(時(shí)間/流程維度),分析購(gòu)買轉(zhuǎn)化與留存。數(shù)據(jù)字段用戶ID

、商品ID

、行為類型(點(diǎn)擊、收藏、加購(gòu)、購(gòu)買)、時(shí)間等。實(shí)施步驟環(huán)境搭建與包安裝.數(shù)據(jù)清洗(處理缺失值、時(shí)間格式轉(zhuǎn)換)。流量與轉(zhuǎn)化率計(jì)算。Pyecharts可視化分析。數(shù)據(jù)清洗與流量統(tǒng)計(jì)

清洗操作●刪除缺失嚴(yán)重的

user_geohash列，將時(shí)間戳拆分為日期、小時(shí)、星期。行為分布O

點(diǎn)擊(Click):

942,366次(占比最高)O

加購(gòu)(Cart):

28,098次O

購(gòu)買

(Buy):

9,764次總體流量數(shù)據(jù)總PV1,000,000人均訪問量約101次總UV9,918日均訪問量約32,258次流量趨勢(shì)可視化分析預(yù)熱期：收藏和加購(gòu)行為在節(jié)前顯著上升，顯示用戶

提前篩選商品的計(jì)劃性。爆發(fā)期：購(gòu)買行為在雙12當(dāng)天激增，受促銷折扣驅(qū)動(dòng)明顯。回落期：活動(dòng)結(jié)束后迅速回歸正常水平。結(jié)論：促銷活動(dòng)對(duì)用戶活躍度和購(gòu)買轉(zhuǎn)化有顯著的正向驅(qū)動(dòng)作用。日均流量變化

雙12效應(yīng)05任務(wù)8-2公司銷售分析任務(wù)描述

通過對(duì)公司商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析，了解商品的銷售表現(xiàn)、銷售渠道、區(qū)域銷售情況、價(jià)格策略以及門店績(jī)效等方面的表現(xiàn)。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的清洗、整理和分析，幫助公司在未來制定更有效的銷售策略和管理措施。任務(wù)分析

本任務(wù)的數(shù)據(jù)分析工作圍繞公司商品銷售數(shù)據(jù)展開，首先從Excel文件加載數(shù)據(jù)，通過刪除重復(fù)列、重命名字段完成數(shù)據(jù)清洗與準(zhǔn)備。然后進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，計(jì)算總銷售額、總成本額和總毛利額;商品表現(xiàn)分析按商品類別匯總并繪圖對(duì)比銷售情況;銷售渠道分析數(shù)據(jù)中前15個(gè)門店的銷售情況:銷售區(qū)域分析數(shù)據(jù)中前15個(gè)省級(jí)行政區(qū)的銷售情況:銷售趨勢(shì)分析2019年1一8月銷售額前5的省級(jí)行政區(qū)每月的銷售額，并按月匯總進(jìn)行毛利趨勢(shì)分析;商品銷售數(shù)量分析排名銷售數(shù)量前15的商品:價(jià)格策略分析各商品類別的平均單價(jià);市場(chǎng)細(xì)分分析各省級(jí)行政區(qū)不同商品類別的銷售需求;最后按門店匯總銷售額和毛利額，計(jì)算并對(duì)比排名前20的門店毛利率，全方位挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為公司決策提供依據(jù)。公司銷售分析目標(biāo)全方位分析銷售數(shù)據(jù)，輔助制定銷售策略。數(shù)據(jù)量40,514條銷售記錄(無缺失值)。數(shù)據(jù)量40,514條銷售記錄(無缺失值)。財(cái)務(wù)概括與商品類別表現(xiàn)總銷售額：零食：銷售額最高(3,797萬(wàn)元),是核心營(yíng)收來源。日用品&生鮮：表現(xiàn)穩(wěn)健(約1,500-2,000萬(wàn)元)。調(diào)料：銷售額最低(86萬(wàn)元),需優(yōu)化策略。商品類別分析財(cái)務(wù)匯總4,560.5

萬(wàn)元(毛利率較高)總毛利額：7,940.7萬(wàn)元銷售渠道與區(qū)域分析門店表現(xiàn)

(Top15)1.杭州店：銷售額遙遙領(lǐng)先

(

691萬(wàn)元)2.

上海店3.

雞西店4.深圳店緊隨其后。區(qū)域表現(xiàn)(Top15身份)策略建議：針對(duì)高表現(xiàn)區(qū)域(廣東、浙江)加大投入，低表現(xiàn)區(qū)域需分析原因。廣東省銷售額第一（1,432萬(wàn)元），市場(chǎng)需求最強(qiáng)。浙江省、湖南省分列二、三位。銷售與毛利趨勢(shì)分析毛利趨勢(shì)銷售額趨勢(shì)(2019年1-8月)

價(jià)格策略與市場(chǎng)細(xì)分生鮮(136元)、調(diào)料(129元)→

品質(zhì)/進(jìn)口導(dǎo)向。高需求：廣東省在日用品、零食類別顏色最深，需求最旺。結(jié)論：零食和日用品是大多數(shù)省份的剛需產(chǎn)品。市場(chǎng)細(xì)分(熱力圖分析)價(jià)格策略(平均單價(jià))低單價(jià)高單價(jià)飲料(21元)、日用品(34元)→

走量/高頻消費(fèi)。門店績(jī)效分析（毛利率）結(jié)論大部分門店在標(biāo)準(zhǔn)商品銷售上保持了穩(wěn)定的盈利水平，管理較為標(biāo)準(zhǔn)化。前20名門店分析·

鄂爾多斯店：毛利率異常高(92.7%)?！?/p>

其他門店：大部分集中在64%～67%之

間(如中山店、崇左店)前20名門店06技能拓展：利用大模型輔助編程閱讀拓展：宇樹科技--機(jī)器人領(lǐng)域的創(chuàng)新先鋒企業(yè)介紹宇樹科技

(Unitree),全球足式機(jī)器人領(lǐng)域的創(chuàng)新先鋒，2025年央視春晚亮相。啟示數(shù)據(jù)分析應(yīng)貫穿產(chǎn)品全生命周期。數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用研發(fā)階段收集故障數(shù)據(jù)解決續(xù)航問題

(Laikago)。優(yōu)化階段基于用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品

(Aliengo),提升咨詢量。市場(chǎng)定位分析搜索熱度，明確家庭娛樂與表演市場(chǎng)需求

(H1

機(jī)器人)。技能拓展：利用大模型輔助編程1.代碼生成輸入自然