第1章

Python基礎(chǔ)知識(shí)SOUTHWESTERNUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01Python概述02Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)03控制流語句04函數(shù)05實(shí)訓(xùn)Part1Python概述嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01Python概述Python是一種高級(jí)編程語言特點(diǎn)簡(jiǎn)潔性：語法類似于英語，易于理解和編寫可讀性：可讀性高，有助于團(tuán)隊(duì)協(xié)作和后期維護(hù)可擴(kuò)展性：可嵌入其他語言編寫的程序中，易于擴(kuò)展開源：擁有活躍的社區(qū)支持，不斷有新的庫(kù)和框架推出跨平臺(tái)：Python程序可以在多種操作系統(tǒng)上運(yùn)行豐富的庫(kù)：Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供了便捷的訪問文件系統(tǒng)、系統(tǒng)調(diào)用、sockets等低級(jí)網(wǎng)絡(luò)交互接口Python以語法清晰和代碼可讀性高而聞名，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、簡(jiǎn)潔的語法和豐富的庫(kù)支持，使其成為了企業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的重要工具Python學(xué)習(xí)Python+AIGC：智能編程助手DeepSeek-Coder深度融合了AIGC技術(shù)，能夠通過自然語言交互快速生成高質(zhì)量的Python代碼。Part2Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓00Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型組合數(shù)據(jù)類型可迭代對(duì)象序列映射無序01列表定義：一個(gè)容器數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)一組有序、可變的元素，具有可變性（可增刪改元素）、索引和切片等特性列表沒有長(zhǎng)度限制，元素類型可以不同列表的長(zhǎng)度和內(nèi)容是可變的，可自由對(duì)列表中數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行增加、刪除或替換列表屬于序列類型，支持成員關(guān)系操作符（in）、長(zhǎng)度計(jì)算函數(shù)（len()）、分片（[]）列表可以同時(shí)使用正向遞增序號(hào)和反向遞減序號(hào)，可以采用標(biāo)準(zhǔn)的比較操作符（<、<=、==、!=、>=、>）進(jìn)行比較[‘a(chǎn)’,‘b’,‘c’,d][]用于標(biāo)記列表的起始‘’用于定義字符串，包裹字符串內(nèi)容元素：列表中的單個(gè)成員，每個(gè)元素占據(jù)列表中的一個(gè)位置每個(gè)元素用逗號(hào)隔開元素可以是任意數(shù)據(jù)類型（如整數(shù)、字符串、列表、字典等）01列表列表相關(guān)的常用方法ls=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]dells[2:8:3]print(ls)#輸出[0,1,3,4,6,7,8,9]ls=[1,2,3]lt=[4,5]ls+=ltprint(ls)#輸出[1,2,3,4,5]ls=[1,2,3,4,5]ls.reverse()#直接修改原列表print(ls)#輸出[5,4,3,2,1]ls=[1,2,3]new_ls=ls.copy()#創(chuàng)建淺拷貝ls=[10,20,30,20,40]print(ls.index(20))#輸出:1

（返回第一個(gè)匹配項(xiàng)的索引）01列表創(chuàng)建#用list函數(shù)，參數(shù)可以是字符串、元組、字典或者集合。但不能是整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)或者布爾值list(‘招商銀行’)→['招','商','銀','行']列表基本操作元素修改stock_info=[‘600000',‘浦發(fā)銀行',11.52,11.54,11.61,11.4]stock_info[4]=12.00stock_info元素刪除stock_info=[‘600000',‘浦發(fā)銀行',11.52,11.54,11.61,11.4]delstock_info[1]stock_info分片賦值stock_info=[‘600000',‘浦發(fā)銀行',0,0,0,0]stock_info[2:]=[11.52,11.54,11.61,11.4]stock_info列表常用函數(shù)extend函數(shù)-次在列表的末端插入多個(gè)元素stock_info=[‘600000',‘浦發(fā)銀行']stock_price=[11.52,11.54,11.61,11.4]stock_info.extend(stock_price)stock_info=[‘600000',‘浦發(fā)銀行',11.52,11.54,11.61,11.4]Append函數(shù)-直接把參數(shù)（任何類型）添加到尾部stock_info.append(stock_price)stock_info=[‘600000',‘浦發(fā)銀行',[11.52,11.54,11.61,11.4]]pop函數(shù)-移除并返回指定列表中某個(gè)位置的元素my_list=[10,20,30,40,50]last_element=my_list.pop()print("Poppedelement:",last_element)#輸出:Poppedelement:50print("Listafterpop:",my_list)#輸出:Listafterpop:[10,20,30,40]specific_element=my_list.pop(1)print("Poppedelementatindex1:",specific_element)#輸出:Poppedelementatindex1:20print("Listafterpoppingelementatindex1:",my_list)#輸出:Listafterpoppingelementatindex1:[10,30,40]sort方法-排序（默認(rèn)升序）02元組定義：是一個(gè)不可變的序列，意味著一旦創(chuàng)建，其內(nèi)容不能被修改元組的元素可以是不同類型

的數(shù)據(jù)，如整數(shù)、字符串、對(duì)象等特點(diǎn)：由于具有不可變性，元組常用于維持?jǐn)?shù)據(jù)的固定順序，如函數(shù)可以安全地返回多個(gè)值而不用擔(dān)心調(diào)用者會(huì)修改這些值。在列表操作中，除了對(duì)列表進(jìn)行原地修改的函數(shù)，其他函數(shù)都可以應(yīng)用在元組中，但與列表不同的是，在元組中使用這些函數(shù)，會(huì)返回新的元組。03字典定義：字典是Python中唯一內(nèi)置的、核心的映射類型。字典通過特定的鍵（key），查找對(duì)應(yīng)

的值（value）。鍵和值之間是一一對(duì)應(yīng)的映射關(guān)系。特點(diǎn)：無序的；可變的；字典的鍵必須是不可變類型；字典的鍵不能重復(fù)；通過鍵來獲取值。{'name':'John','age':30,'city':'NewYork'}用花括號(hào)創(chuàng)建：my_dict={'name':'John','age':30,'city':'NewYork'}；用dict函數(shù)創(chuàng)建another_dict=dict(name="Alice",age=25,city="Boston")鍵值，鍵和值間用：隔開元素#訪問字典print(my_dict['age'])#輸出30

#修改字典my_dict['age']=28my_dict['profession']='Developer'可以進(jìn)行迭代

forkeyinmy_dict:print(key)forvalueinmy_dict.values():print(value)forkey,valueinmy_dict.items():print(key,value)值可以是任意類型，可嵌套列表、元組或者字典03字典類似etdefault()，若值不存在，會(huì)被添加進(jìn)字典字典常用函數(shù)04集合定義：集合類型與數(shù)學(xué)中的概念是一致的。它是由0個(gè)或多個(gè)唯一的、不可變的元素構(gòu)成的無序組合。特點(diǎn)：集合也是通過一對(duì)花括號(hào)“{}”來標(biāo)識(shí)的。集合支持添加和刪除元素，同時(shí)也支持集合間的運(yùn)算，如并集、交集、差集{1,2,3,4,5}#使用花括號(hào)創(chuàng)建集合my_set={1,2,3,4,5}#使用set函數(shù)創(chuàng)建集合，空集合必須使用set()創(chuàng)建another_set=set([2,4,6,8])#添加元素my_set.add(6)#移除元素

my_set.remove(2)my_set.discard(10)#如果元素不存在，不會(huì)拋出錯(cuò)誤04集合集合常用函數(shù)Part3控制流語句嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓03控制流語句條件判斷（if-elif-else）循環(huán)（for和while）循環(huán)控制語句

（break和continue）條件判斷語句允許根據(jù)一個(gè)條件的真假來決定執(zhí)行哪個(gè)代碼塊

循環(huán)用于重復(fù)執(zhí)行一段代碼，直到滿足特定條件break用于完全結(jié)束環(huán);

continue用于結(jié)束當(dāng)前迭代，并跳轉(zhuǎn)到循環(huán)的下一次迭代在Python中，控制流語句是用來決定代碼執(zhí)行順序的重要工具?？刂屏髡Z句使得程序可以根據(jù)不同的條件執(zhí)行不同的代碼塊，或者多次執(zhí)行某個(gè)任務(wù)。主要的控制流語句包括條件判斷（if-elif-else）、循環(huán)（for和while）以及循環(huán)控制語句（break和continue）。e.g.while循環(huán)e.g.breakPart4函數(shù)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓04函數(shù)定義語句運(yùn)行后會(huì)新建一個(gè)名為repeator的變量名，其類型為function，即函數(shù)。參數(shù)的傳遞過程，實(shí)際上是一個(gè)賦值的過程。在調(diào)用函數(shù)時(shí)，調(diào)用者的實(shí)際參數(shù)自動(dòng)賦值給函數(shù)的形式參數(shù)變量參數(shù)參數(shù)不可變和可變類型參數(shù)：不可變類型包括：整型、浮點(diǎn)型、字符串和元組等?？勺冾愋陀校毫斜?、字典和集合等。位置參數(shù)：是調(diào)用函數(shù)為形參賦值的一種默認(rèn)方式。實(shí)參與形參按照從左到右的位置順序依次賦值關(guān)鍵字參數(shù):為了避免位置參數(shù)賦值帶來的混亂，Python允許調(diào)用函數(shù)時(shí)通過關(guān)鍵字參數(shù)的形式指定形參與實(shí)參的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

調(diào)用者使用name=value的形式來指定函數(shù)中的哪個(gè)形參接受某個(gè)值指定默認(rèn)參數(shù)值指定默認(rèn)參數(shù)值：在函數(shù)定義時(shí)，可以為參數(shù)指定值。這樣當(dāng)函數(shù)調(diào)用者沒有提供對(duì)應(yīng)參數(shù)值時(shí)，就可以使用指定的默認(rèn)值任意數(shù)量參數(shù)：Python允許在定義函數(shù)時(shí)使用單星號(hào)*來收集位置參數(shù)，雙星號(hào)**收集關(guān)鍵字參數(shù)。04函數(shù)變量作用域：Python中規(guī)定每個(gè)變量都有它的作用域，即變量只有在作用域范圍內(nèi)才是可見可用的全局變量和局部變量：全局變量是在所有函數(shù)之外創(chuàng)建的變量，在整個(gè)文件范圍內(nèi)都是可見的，局部變量?jī)H僅在局部作用域內(nèi)可用，在局部作用域之外，該變量是不可見的，函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后，局部變量被銷毀。局部變量和全局變量同名的情況下，在局部作用域內(nèi)，可見的是局部變量，全局變量被暫時(shí)隱藏起來關(guān)鍵字global語句通常放在函數(shù)體的開始部分，用于申明變量為全局變量局部變量04函數(shù)匿名函數(shù)：利用lambda函數(shù)來替代def，創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)簡(jiǎn)單函數(shù)。與def語句不同，lambda是一個(gè)表達(dá)式。這就使得lambda能夠出現(xiàn)在函數(shù)調(diào)用的參數(shù)中。而def語句則不能作為參數(shù)傳遞給函數(shù)用def創(chuàng)建函數(shù)返回參數(shù)x的第二個(gè)元素用lambda創(chuàng)建函數(shù)輸出

浦發(fā)銀行04函數(shù)異常處理：.try/except/else語句和try/finally語句嘗試讀取若讀取失敗，捕獲異常并返回空字符串無論是否發(fā)生異常，最終關(guān)閉文件句柄Part5實(shí)訓(xùn)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的知識(shí)，按以下步驟編寫相應(yīng)代碼并進(jìn)行基本分析步驟一：生成并操作數(shù)據(jù)05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的知識(shí)按以下步驟編寫相應(yīng)代碼并進(jìn)行基本分析步驟二：數(shù)據(jù)分類和統(tǒng)計(jì)05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的知識(shí)按以下步驟編寫相應(yīng)代碼并進(jìn)行基本分析步驟三：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的知識(shí)按以下步驟編寫相應(yīng)代碼并進(jìn)行基本分析步驟三：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索THANKSFORYOURLISTENING本章結(jié)束感謝聆聽第2章

Python基礎(chǔ)模塊SOUTHWESTERNUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01math模塊02random模塊03time和datetime模塊04re模塊05實(shí)訓(xùn)Part1math模塊嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓00模塊簡(jiǎn)介定義模塊將一些函數(shù)、變量和類等定義保存在一個(gè)文件中，它是一種組織和重用代碼的方式，可以將相關(guān)的代碼邏輯組織在一個(gè)文件中，并通過使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入模塊的方式在其他程序中使用。模塊使得代碼的管理和維護(hù)更加方便，同時(shí)也促進(jìn)了代碼的重用和可擴(kuò)展性。通過將相關(guān)功能封裝在模塊中，可以將復(fù)雜的程序分解為更小、更易于理解和維護(hù)的部分。這有助于提高代碼的可讀性和可維護(hù)性，并且可以在不同的項(xiàng)目中共享和重復(fù)使用代碼。Python提供了許多內(nèi)置模塊，如math、random、data、time、re、sys和os等JUNE12th優(yōu)勢(shì)01math模塊math模塊提供了基礎(chǔ)的計(jì)算功能數(shù)學(xué)常量算術(shù)函數(shù)導(dǎo)入模塊01math模塊常見的三角函數(shù)冪函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)Part2random模塊嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓02random模塊定義：random模塊主要用于生成滿足各種分布的偽隨機(jī)數(shù)，如隨機(jī)整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、選擇隨機(jī)項(xiàng)以及隨機(jī)化序列等。其包含兩類函數(shù)，分別為基本隨機(jī)函數(shù)，如random()、seed()；以及擴(kuò)展隨機(jī)函數(shù)，如randrange()、randint()、uniform()、choice()shuffle()等種子數(shù)一般是一個(gè)整數(shù)，作為偽隨機(jī)數(shù)生成算法的初始輸入。相同的種子會(huì)生成完全相同的隨機(jī)數(shù)序列根據(jù)種子數(shù)a初始化隨機(jī)數(shù)生成器生成一個(gè)[0.0,1.0)之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)基本隨機(jī)函數(shù)：random（）和seed（）02random模塊擴(kuò)展隨機(jī)函數(shù)生成指定范圍內(nèi)特定步長(zhǎng)的隨機(jī)整數(shù)候選數(shù)為1,3,5生成指定范圍內(nèi)的隨機(jī)整數(shù)生成指定范圍內(nèi)的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)生成非空序列中的隨機(jī)元素生成指定序列元素的隨機(jī)排列以beta分布的概率分布返回0到1之間的隨機(jī)數(shù)（Beta分布是一種定義在區(qū)間[0,1][0,1]上的連續(xù)概率分布，常用于描述某個(gè)事件成功概率的不確定性）Part3time和datetime模塊嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓03time和datetime模塊time模塊和datetime模塊都可用于處理時(shí)間和日期time模塊用于獲取當(dāng)前時(shí)間，以及執(zhí)行與時(shí)間相關(guān)的操作，如暫停執(zhí)行、獲取時(shí)間戳等datetime模塊則提供了日期和時(shí)間的日期對(duì)象，可以進(jìn)行日期和時(shí)間的算術(shù)運(yùn)算time模塊使用范例按指定的秒數(shù)使程序休眠若干時(shí)間03time和datetime模塊time模塊使用范例03time和datetime模塊datetime模塊區(qū)別：本地當(dāng)前日期和時(shí)間（無時(shí)區(qū)信息），相當(dāng)于等同于datetime.now()（不帶時(shí)區(qū)）datetime.now（）當(dāng)前日期和時(shí)間（可指定時(shí)區(qū)）根據(jù)指定的時(shí)間戳創(chuàng)建datetime對(duì)象不同日期或時(shí)間之間的差值返回日期時(shí)間對(duì)象所對(duì)應(yīng)的時(shí)間元組Part4re模塊嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓04re模塊定義：用于處理字符串的函數(shù)能夠通過定義一串特殊規(guī)則匹配符合的字符，可以用來搜索、替換、分割和匹配字符串特殊字符04re模塊常用函數(shù)04re模塊常用函數(shù)Part5實(shí)訓(xùn)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的基礎(chǔ)模塊知識(shí)按以下步驟編寫相應(yīng)代碼生成模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行基本分析。步驟一：生成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的基礎(chǔ)模塊知識(shí)按以下步驟編寫相應(yīng)代碼生成模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行基本分析。步驟二：數(shù)據(jù)的正則表達(dá)式匹配05實(shí)訓(xùn)請(qǐng)使用本章介紹的基礎(chǔ)模塊知識(shí)按以下步驟編寫相應(yīng)代碼生成模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行基本分析。步驟三：數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)THANKSFORYOURLISTENING本章結(jié)束感謝聆聽第3章

Python常用庫(kù)SOUTHWESTERNUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01科學(xué)技術(shù)庫(kù)NumPy02數(shù)據(jù)處理庫(kù)pandas03數(shù)據(jù)可視化庫(kù)Matplotlib04實(shí)訓(xùn)學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握Numpy多維數(shù)組的創(chuàng)建和操作技巧，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算掌握如何使用Series和DataFrame處理和分析數(shù)據(jù)掌握各種類型的數(shù)據(jù)可視化圖表，有效地展示和傳達(dá)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果引入案例蘋果作為全球知名的電子品牌產(chǎn)品，產(chǎn)品覆蓋范圍廣，使用Python數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)樘O果帶來很高的經(jīng)濟(jì)效益。在市場(chǎng)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)方面：對(duì)銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，識(shí)別銷售高峰期?；谑袌?chǎng)趨勢(shì)，可以預(yù)測(cè)未來產(chǎn)品的需求量和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和供應(yīng)鏈管理，確保產(chǎn)品供應(yīng)與市場(chǎng)需求相匹配。在用戶行為分析和市場(chǎng)定位方面：使用Python分析用戶數(shù)據(jù)（如購(gòu)買行為、偏好和用戶反饋），可以幫助蘋果公司更好地理解不同用戶群體的需求和偏好。在產(chǎn)品質(zhì)量和性能分析方面：借助Python的數(shù)據(jù)分析工具，可以收集和分析Mac電腦的性能測(cè)試數(shù)據(jù)，通過可視化技術(shù)識(shí)別產(chǎn)品中性能表現(xiàn)不佳的區(qū)域。同時(shí)統(tǒng)計(jì)不同型號(hào)產(chǎn)品的故障率，分析其與生產(chǎn)批次、材料選擇等因素的關(guān)系，利用scipy進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，確定故障原因。通過對(duì)各個(gè)階段進(jìn)行跟蹤和分析，能夠及時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)或生產(chǎn)流程。思考：各個(gè)品牌通過短視頻、直播等方式營(yíng)銷帶貨，企業(yè)獲得運(yùn)營(yíng)及銷售信息后應(yīng)如何分析，哪些數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)提升效益來說最為重要？主要內(nèi)容3.1NumPyNumPy是Python中用于科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包，提供了強(qiáng)大的多維數(shù)組對(duì)象和用于處理這些數(shù)組的函數(shù)3.2pandaspandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析和處理的重要庫(kù)，它提供了靈活而高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)操作工具，使得數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和分析變得更加簡(jiǎn)單和直觀。3.3MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之一，它能夠創(chuàng)建各種類型的靜態(tài)、交互式和動(dòng)態(tài)圖形，幫助用戶以直觀、美觀的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。Part1科學(xué)技術(shù)庫(kù)NumPy嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓3.1科學(xué)技術(shù)庫(kù)（NumPy） NumPy是Python的一個(gè)開源數(shù)值計(jì)算庫(kù)，也是Python數(shù)值計(jì)算最重要的基礎(chǔ)包，主要用于數(shù)組計(jì)算，矩陣運(yùn)算等。NumPy是在一個(gè)連續(xù)的內(nèi)存塊中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，獨(dú)立于其他Python內(nèi)置對(duì)象。比起Python的內(nèi)置序列，NumPy數(shù)組使用的內(nèi)存更少，可以在整個(gè)數(shù)組上執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算，而不需要Python的for循環(huán)。在數(shù)據(jù)可視化中，NumPy庫(kù)非常方便地與其他數(shù)據(jù)可視化工具（如Matplotlib）結(jié)合使用，幫助用戶快速高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和可視化。3.1.1創(chuàng)建數(shù)據(jù)組例（1）使用array函數(shù)，該函數(shù)可以接受傳入數(shù)據(jù)，然后將其轉(zhuǎn)化為Numpy數(shù)組（2）array()可以將一組等長(zhǎng)數(shù)組轉(zhuǎn)換為n維列表

（3）Numpy提供創(chuàng)建特殊形式組數(shù)的函數(shù)Numpy特點(diǎn)：n維數(shù)組對(duì)象（ndaarry),Numpy提供了豐富的數(shù)組處理函數(shù)，可以用來創(chuàng)建、操作多維數(shù)組，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)學(xué)運(yùn)算等，在處理大量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)這些函數(shù)樂意方便地用于數(shù)據(jù)處理和可視化3.1.2數(shù)學(xué)運(yùn)算NumPy庫(kù)提供了多種數(shù)學(xué)函數(shù)，可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，這些運(yùn)算函數(shù)可以用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而用于數(shù)據(jù)可視化。（1）Numpy中大小相等的數(shù)據(jù)之間的算術(shù)運(yùn)算會(huì)應(yīng)用到元素級(jí)（2）Numpy庫(kù)中常用的運(yùn)算函數(shù)①add()函數(shù)用于逐元素求和

②power()函數(shù)對(duì)數(shù)組逐元素進(jìn)行冪運(yùn)算③round()函數(shù)對(duì)每個(gè)元素四舍五入到最接近的整數(shù)3.1.2數(shù)學(xué)運(yùn)算Numpy中其他常用的數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)及功能3.1.3數(shù)據(jù)過濾和處理NumPy提供了多種函數(shù)用于數(shù)據(jù)的過濾和處理，如where()函數(shù)可以用來選取符合條件的數(shù)據(jù)，resize()函數(shù)可以用來改變數(shù)組的大小等。這些函數(shù)能夠幫助用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，以便更好地展示數(shù)據(jù)。當(dāng)需要根據(jù)條件從數(shù)組中選擇特定的元素時(shí)，可以使用NumPy提供的數(shù)據(jù)過濾函數(shù)。例：①使用np.where()函數(shù)根據(jù)條件選擇元素、提取元素②當(dāng)需要對(duì)數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾時(shí)，NumPy提供了一些強(qiáng)大的函數(shù)，如使用np.nonzero()函數(shù)找出數(shù)組中非零元素的索引。③使用np.isin()函數(shù)檢查數(shù)組中的元素是否包含在另一個(gè)數(shù)組中。3.1.3數(shù)據(jù)過濾和處理Numpy中還包括其他用于數(shù)據(jù)處理的函數(shù)3.1.4數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Numpy還提供了統(tǒng)計(jì)函數(shù)，可以用來計(jì)算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性。這些函數(shù)可以幫助用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)、離散程度、最大最小值等信息，從而更好地理解數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)可視化提供支持。例：使用np.mean()函數(shù)計(jì)算數(shù)組的平均值

總的來說，numpy庫(kù)在數(shù)據(jù)可視化中提供了豐富的功能和工具，可以幫助用戶更輕松地處理和展示數(shù)據(jù)。同時(shí)，Numpy庫(kù)的高效性和靈活性也使其成為數(shù)據(jù)處理和可視化領(lǐng)域中的重要工具之一。3.1.4數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Numpy中其他常用的數(shù)據(jù)處理函數(shù)Part2數(shù)據(jù)處理庫(kù)pandas嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓3.2數(shù)據(jù)處理庫(kù)（pandas）pandas是Python中用于數(shù)據(jù)處理和分析的強(qiáng)大庫(kù)，它提供了靈活而高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)操作工具，使得數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和分析變得更加簡(jiǎn)單和直觀。pandas的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括Series（一維數(shù)組）和DataFrame（二維表格），這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠輕松處理不同類型的數(shù)據(jù)，并且支持各種數(shù)據(jù)操作和分析，例如索引、切片、合并、分組、聚合等。除了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之外，pandas還提供了豐富的功能和方法，包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)清洗等。借助于這些功能，用戶可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索性分析和建模分析，為實(shí)際業(yè)務(wù)問題提供可靠的數(shù)據(jù)支持?？傊琾andas是Python數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中不可或缺的重要工具，它為用戶提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析功能，使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作變得簡(jiǎn)單易行。3.2數(shù)據(jù)處理庫(kù)（pandas）在使用pandas庫(kù)時(shí)，首先要安裝pandas庫(kù)，可以使用以下命令進(jìn)行安裝：Pipinstallpandas安裝完成后通過以下命令將pandas庫(kù)導(dǎo)入Importpandasaspd將pandas庫(kù)導(dǎo)入后可以進(jìn)行讀取文件的操作，從而獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3.2.1pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1.SeriesSeries是一種類似于一維數(shù)組的對(duì)象，它由一組數(shù)據(jù)（各種NumPy數(shù)據(jù)類型）以及?組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽（即索引）組成。由一組數(shù)據(jù)產(chǎn)生最簡(jiǎn)單的Series:Obj=pd.Series([1,2,3,4,5])2.DataFrameDataFrame是pandas庫(kù)提供的一種核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是一種二維表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，別適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它含有?組有序的列，每列可以是不同的值類型（數(shù)值、字符串、布爾值等）。DataFrame既有?索引也有列索引，其中的數(shù)據(jù)是以?個(gè)或多個(gè)?維塊存放的。創(chuàng)建DataFrame最常?的?種方式是直接傳入?個(gè)由等長(zhǎng)列表或Numpy數(shù)組組成的字典3.2.2數(shù)據(jù)讀取1、讀取excel文件（1）語法（2）參數(shù)說明

importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫(kù)data=pd.read_excel(io,sheet_name=None,header=None,name=none,index_col=None,usecols=None,skiprows=None,nrows=None)#讀取excel文件 io：讀取的excel文件名，如r'./vote.excel"； sheet_name:excel文件中的sheet表名；

header:哪一行設(shè)置為列索引，默認(rèn)是第一行，即header=0；

names:列索引名；

index_col:使用哪一列作為行索引，默認(rèn)從0開始；

usecols:讀取表格中哪幾列，必須是位置索引； skiprows:跳過前幾行讀取文件，默認(rèn)從0開始；nrows:讀取多少行數(shù)據(jù)。3.2.2數(shù)據(jù)讀取2、讀取csv文件（1）語法（2）參數(shù)說明csv文件是以逗號(hào)為分隔符的文件，讀取參數(shù)與excel基本類似。文件為gbk格式csv，若不設(shè)置encoding參數(shù)程序會(huì)報(bào)錯(cuò)。encoding：默認(rèn)為'utf-8'，還有中文編碼‘gbk’、‘gb18030’、‘gb2312’。就漢字而言，三種編碼方式的表示范圍是：GB18030>GBK>GB2312即GBK是GB2312的超集，GB1803又是GBK的超集。一般讀取中文文本可以直接用encoding=GB18030。data=pd.read_cvs(filepath_or_buffer:FilePathOrBuffer,encording=none)3.2.2數(shù)據(jù)讀取3、讀取txt文件（1）語法（2）參數(shù)說明#讀取txt文件data=pd.read_table(filepath_or_buffer:FilePathOrBuffer,sep="\t")txt文件是以指制表符\t為分隔符的文件，參數(shù)與excel、csv基本類似，不同的地方在于必須要指定sep。sep：默認(rèn)為'\t'。Part3數(shù)據(jù)可視化庫(kù)Matplotlib嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓3.3數(shù)據(jù)可視化庫(kù)（Matplotlib)Matplotlib模塊是一個(gè)用于創(chuàng)建圖表和數(shù)據(jù)可視化的功能強(qiáng)大且靈活的工具。它可以用來繪制各種類型的圖表，包括折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖等。在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域，Matplotlib模塊經(jīng)常被用來探索數(shù)據(jù)、展示數(shù)據(jù)分布、比較不同數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系以及展示趨勢(shì)。通過Matplotlib模塊，用戶能夠完全控制圖表的外觀和格式，包括圖表的大小、顏色、線型、標(biāo)簽等。此外，Matplotlib還具有豐富的功能，例如添加圖例、注釋、網(wǎng)格線等，以幫助用戶更清晰地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)可視化中，Matplotlib通常與pandas、Numpy等數(shù)據(jù)處理模塊一起使用。用戶可以通過這些模塊加載數(shù)據(jù)，然后使用Matplotlib創(chuàng)建各種圖表來展示數(shù)據(jù)。3.3.1認(rèn)識(shí)Matplotlib在任何繪圖之前，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)Figure對(duì)象才能開始繪圖：pltfig=plt.figure()#創(chuàng)建figure對(duì)象在擁有Figure對(duì)象之后，必須創(chuàng)建subplot才可以進(jìn)行繪圖：其中，nrows和ncols分別表示子圖的行數(shù)和列數(shù)，index表示在這個(gè)網(wǎng)格中子圖的索引（從1開始計(jì)數(shù)），**kwargs表示可選參數(shù)，例如調(diào)整子圖的位置和間距等。常見的屬性包括標(biāo)題（title）、坐標(biāo)軸標(biāo)簽（xlabel和ylabel）、坐標(biāo)軸范圍（xlim和ylim）等。通過調(diào)用這個(gè)函數(shù)，可以方便地對(duì)子圖的各種屬性進(jìn)行設(shè)置。

fig.add_subplot(nrows,ncols,index，**kwargs)

importmatplotlib.pyplotasplt

#導(dǎo)入matplotlib庫(kù)，為通常情況下的引入方式:3.3.2繪制線圖（Matplotlib)Matplotlib中最常用的函數(shù)是plot()函數(shù)，用來繪制線圖。在繪制圖表時(shí)，plot()函數(shù)可以接受x和y坐標(biāo)數(shù)組作為參數(shù)，將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)連接起來，并根據(jù)需要添加不同的標(biāo)記、線條顏色和樣式。importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib庫(kù)plt.plot(x,y，**kwargs)#接受xy坐標(biāo)作為參數(shù)命令：x=np.linspace(0,10,100)#0到10等距離的100個(gè)點(diǎn)y=np.sin(x)plt.plot(x,y,color='#FF0000')#使用紅色畫線plt.show()3.3.3繪制垂直柱狀圖x表示柱子的橫坐標(biāo)；height表示柱子的高度；width表示柱子的寬度；bottom表示y軸的起始值；align表示柱子與x軸坐標(biāo)的對(duì)齊方式。importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib庫(kù)#繪制垂直柱狀圖plt.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,align='center',**kwargs)命令：x_date=[5,7,4,6,8]y_date=[10,15,12,16,14]#x表示起始位置plt.bar(x=x_date,height=y_date,width=0.8,color='black’)plt.show()3.3.4繪制水平柱狀圖

y表示柱子在y軸上的坐標(biāo)；width表示柱子的寬度，即水平長(zhǎng)度；height表示柱子的高度，與垂直柱狀圖中的寬度相對(duì)應(yīng)；left表示每個(gè)柱子在x方向的起始坐標(biāo)；align表示柱子同y軸坐標(biāo)的對(duì)齊方式。importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入pandas庫(kù)

#繪制水平柱狀圖plt.barh(y,width,height=0.8,left=None,align='center',**kwargs)x_date=[5,7,4,6,8]y_date=[10,15,12,16,14]#x表示起始位置plt.barh(y=x_date,width=y_date,height=0.8,color='grey’)plt.show()3.3.4繪制餅圖

explode表示每個(gè)部分距離兩邊區(qū)域的距離，單位為圓半徑的長(zhǎng)度；labels表示每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的字符串序列；colors表示每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的顏色；autopct表示每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)值，可以是格式化的形式(如"%3.2f%%"，后兩個(gè)百分號(hào)會(huì)轉(zhuǎn)義成一個(gè)百分號(hào))或者可以調(diào)用函數(shù)；pctdistance表示每個(gè)區(qū)域中的文字距離圓心的距離，單位為圓半徑；shadow:是bool類型，表示是否添加陰影；labeldistane表示圖例距離圓心的距離，單位為半徑長(zhǎng)度；startangle表示餅圖的起點(diǎn)從x軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)的角度；radius表示餅圖半徑長(zhǎng)度。importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入pandas庫(kù)plt.pie(x,explode=None,labels=None,colors=None,autopct=None,pctdistance=0.6,shadow=False,labeldistance=1.1,startangle=0,radius=1,counterclock=True,wedgeprops=None,textprops=None,center=0,0,frame=False,rotatelabels=False,*,normalize=None,data=None)#繪制餅圖languages=['JavaScript','HTML/CSS','SQL','Python','Java’]popularity=[59219,55466,47544,36443,35917]plt.pie(popularity,labels=languages)plt.show()3.3.6繪制散點(diǎn)圖x，y表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置；s表示點(diǎn)的大?。籧表示點(diǎn)的顏色；marker表示點(diǎn)的形狀。importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入pandas庫(kù)#繪制散點(diǎn)圖plt.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,**kwargs)為更加清晰表示圖表的內(nèi)容，可以使用以下函數(shù)添加橫縱坐標(biāo)標(biāo)簽等：

matplotlib.pyplot.xlabel(xlabel,fontdict=None,labelpad=None,*,loc=None,**kwargs)#為圖表添加橫坐標(biāo)標(biāo)簽matplotlib.pyplot.ylabel(ylabel,fontdict=None,labelpad=None,*,loc=None,**kwargs)#為圖表添加縱坐標(biāo)標(biāo)簽matplotlib.pyplot.title(label,fontdict=None,loc='center',pad=None,**kwargs)#為圖表添加標(biāo)題Part4實(shí)訓(xùn)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓4實(shí)訓(xùn)假設(shè)你是一位學(xué)校的數(shù)據(jù)分析師，你收到了一個(gè)包含學(xué)生姓名、數(shù)學(xué)成績(jī)、英語成績(jī)和科學(xué)成績(jī)的Python字典。你的任務(wù)是利用Python中的pandas和Matplotlib庫(kù)，完成以下分析和可視化任務(wù)：1.步驟一：創(chuàng)建一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)的pandasDataFrame，數(shù)據(jù)如下所示：2.步驟二：使用pandas對(duì)學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的統(tǒng)計(jì)分析，包括每門課程的平均成績(jī)、最高成績(jī)和最低成績(jī)。3.步驟三：使用Matplotlib創(chuàng)建以下兩個(gè)圖表：

（1）一個(gè)條形圖，顯示每位學(xué)生的總成績(jī)（數(shù)學(xué)成績(jī)+英語成績(jī)+科學(xué)成績(jī)）。（2）一個(gè)折線圖，顯示每門課程的平均成績(jī)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。Deepseek指令1：Deepseek指令2：Deepseek指令3：4實(shí)訓(xùn)結(jié)果：代碼：4實(shí)訓(xùn)THANKSFORYOURLISTENING本章結(jié)束感謝聆聽第4章

商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法與指標(biāo)SOUTHWESTERNUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析方法02商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)03實(shí)訓(xùn)提起農(nóng)夫山泉，你會(huì)想到什么？案例引入農(nóng)夫山泉為何成功？1.針對(duì)顧客需求：農(nóng)夫山泉針對(duì)年輕人群體推出了色彩繽紛、口感豐富的果味飲料，如茶π系列，憑借其時(shí)尚的包裝和獨(dú)特的口味迅速走紅；針對(duì)健康意識(shí)較強(qiáng)的群體，開發(fā)出低糖、零卡路里的產(chǎn)品，滿足了他們對(duì)健康飲品的追求。2.供應(yīng)鏈優(yōu)化：分析銷售數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報(bào)，農(nóng)夫山泉能提前預(yù)測(cè)不同季節(jié)和天氣狀況下的產(chǎn)品銷量，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，避免了以往的產(chǎn)品積壓或斷貨現(xiàn)象。當(dāng)預(yù)測(cè)到即將到來的高溫天氣時(shí)，會(huì)提前加大生產(chǎn)力度，確保充足的庫(kù)存供應(yīng)；而當(dāng)某一區(qū)域的銷售數(shù)據(jù)呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)，會(huì)靈活調(diào)整運(yùn)輸和庫(kù)存，避免產(chǎn)品積壓。案例引入Part1商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析方法嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓4.1商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析方法描述性分析探索性分析預(yù)測(cè)性分析優(yōu)化性分析1.描述性分析：平均值、中位數(shù)和眾數(shù)；標(biāo)準(zhǔn)差、方差等。2.探索性分析：（1）數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、圖像等形式展示數(shù)據(jù)，幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的有趣關(guān)系，如購(gòu)買商品之間的相關(guān)性。4.1商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析方法3.預(yù)測(cè)性分析：常用的預(yù)測(cè)模型包含回歸分析、分類算法等。回歸分析旨在依據(jù)其他變量的數(shù)值來預(yù)測(cè)某個(gè)連續(xù)型變量的取值，例如預(yù)測(cè)未來的銷售額等。而分類算法則是通過利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)對(duì)象所屬的類別，如判斷用戶是否會(huì)購(gòu)買某商品等。二者的計(jì)算步驟如下：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（2）數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)；（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)預(yù)測(cè)變量進(jìn)行必要的特征工程，如縮放、編碼等；（4）模型選擇：選擇適合的回歸模型，如線性回歸、邏輯回歸等；（5）訓(xùn)練模型：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練回歸模型；（6）模型評(píng)估：使用測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估模型的性能。回歸分析常用均方誤差、R方值等來衡量，而分類算法準(zhǔn)確率、混淆矩陣等來衡量；（7）模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測(cè)。4.1商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析方法4.優(yōu)化性分析：（1）庫(kù)存優(yōu)化：通過數(shù)學(xué)模型和算法優(yōu)化庫(kù)存管理，確保庫(kù)存充足且不積壓，以減少缺貨風(fēng)險(xiǎn)并提高用戶滿意度。（2）定價(jià)策略優(yōu)化：分析歷史銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，制定有效的定價(jià)策略，提高銷售額和利潤(rùn)率。（3）物流路徑優(yōu)化：通過算法優(yōu)化物流配送路徑，降低運(yùn)輸成本并提高配送效率，有助于提升用戶滿意度并降低退貨率。4.1商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析方法Part2商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓頁(yè)面或產(chǎn)品的用戶活躍程度流量指標(biāo)習(xí)慣與偏好用戶行為指標(biāo)銷售效果轉(zhuǎn)化指標(biāo)數(shù)字廣告投放中的指標(biāo)和直播中的在線實(shí)時(shí)指標(biāo)。其他關(guān)鍵指標(biāo)4.2商務(wù)數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)01流量指標(biāo)頁(yè)面訪問量指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，用戶訪問網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面的總次數(shù)，包括每次用戶打開或刷新頁(yè)面。（例：廣告點(diǎn)擊量）獨(dú)立訪客數(shù)（UniqueVisitor，簡(jiǎn)稱UV）特定時(shí)間段內(nèi)訪問網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面的獨(dú)立用戶數(shù)量。（例：每日新訪客）直觀反映網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面受關(guān)注的程度，洞察用戶對(duì)平臺(tái)的興趣程度和粘性。反映用戶的數(shù)量和活躍度。更精確了解用戶的來源、訪問頻率以及用戶群體的特點(diǎn)。01流量指標(biāo)瀏覽量（PageViews，簡(jiǎn)稱PV）用戶瀏覽的頁(yè)面總數(shù)（例：用戶瀏覽5個(gè)商品頁(yè)→PV=5）用戶互動(dòng)率：用戶互動(dòng)行為（包含點(diǎn)贊、評(píng)論和分享等）的發(fā)生次數(shù)與總觀看次數(shù)之間的比例關(guān)系，包括點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、分享數(shù)和收藏?cái)?shù)等。互動(dòng)率=（點(diǎn)贊+評(píng)論+分享）/觀看次數(shù)×100%直接反映出用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的興趣和關(guān)注度。可以深入了解用戶的瀏覽習(xí)慣和興趣點(diǎn)，從而優(yōu)化商品陳列和推廣策略衡量用戶與社交平臺(tái)內(nèi)容互動(dòng)程度，用戶對(duì)內(nèi)容投入度與興趣度。直接反映了內(nèi)容的吸引力和用戶的活躍程度，這一指標(biāo)的核心在于量化用戶對(duì)社交媒體內(nèi)容的響應(yīng)和參與度。01流量指標(biāo)如果小紅書上博主的某篇筆記的點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)較高，說明該內(nèi)容受到用戶的歡迎，博主會(huì)分析該內(nèi)容的主題、形式、關(guān)鍵詞等因素，以便在后續(xù)的創(chuàng)作中繼續(xù)采用類似的策略；如果某篇筆記的參與度較低，博主會(huì)嘗試調(diào)整內(nèi)容主題、優(yōu)化標(biāo)題和配圖，以提高用戶的參與度。

02轉(zhuǎn)化指標(biāo)衡量平臺(tái)將流量轉(zhuǎn)化為實(shí)際銷售效果能力，評(píng)估平臺(tái)銷售能力和用戶滿意度。通過深入分析轉(zhuǎn)化指標(biāo)，運(yùn)營(yíng)方可以更好地了解用戶需求，優(yōu)化銷售策略，提升用戶滿意度，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)的增長(zhǎng)和發(fā)展。行業(yè)

按展示付費(fèi)（千次/元）按點(diǎn)擊付費(fèi)（元）平均按點(diǎn)擊付費(fèi)（元）服裝配飾3~250.1~0.70.25教育培訓(xùn)3~270.2~20.653C數(shù)碼3~250.1~0.70.23日用百貨3~280.1~0.70.26母嬰育兒3~280.1~0.70.2402轉(zhuǎn)化指標(biāo)321指用戶在訪問網(wǎng)頁(yè)后，從普通用戶轉(zhuǎn)化為注冊(cè)、購(gòu)買等其他用戶類型的比率（轉(zhuǎn)化率=（成交用戶數(shù)/訪客數(shù)）×100%）。轉(zhuǎn)化率在一定時(shí)間內(nèi)用戶在商務(wù)平臺(tái)下單購(gòu)買商品或服務(wù)的數(shù)量訂單數(shù)平均訂單金額=總銷售額/訂單數(shù)平均訂單金額高轉(zhuǎn)化率意味著該活動(dòng)或內(nèi)容能夠有效地吸引并留住用戶，將流量轉(zhuǎn)化為實(shí)際的銷售，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和盈利。反映用戶的購(gòu)買活躍度和對(duì)平臺(tái)的信任度。穩(wěn)定的訂單數(shù)增長(zhǎng)意味著用戶對(duì)平臺(tái)有持續(xù)的購(gòu)買意愿和信任。反映了每個(gè)訂單的平均消費(fèi)額度和用戶的消費(fèi)水平和消費(fèi)習(xí)慣，提高平均訂單金額意味著增加銷售額和利潤(rùn)。02轉(zhuǎn)化指標(biāo)在“618”大促期間，京東平臺(tái)推出了各種促銷活動(dòng)，如滿減、折扣、限時(shí)搶購(gòu)等。如果某款商品在活動(dòng)期間的訪問量和瀏覽量大幅增加，但轉(zhuǎn)化率卻沒有明顯提升，可能說明商品詳情頁(yè)或促銷策略需要優(yōu)化。

03用戶行為指標(biāo)用戶行為指標(biāo)是衡量用戶在平臺(tái)上的行為特點(diǎn)和習(xí)慣的關(guān)鍵指標(biāo)。通過深入分析用戶需求可以更好地被發(fā)掘，從而優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提升用戶滿意度和忠誠(chéng)度。用戶行為指標(biāo)主要包括用戶停留時(shí)間、用戶點(diǎn)擊率、用戶復(fù)購(gòu)率、活躍用戶數(shù)和用戶停留時(shí)間等03用戶行為指標(biāo)購(gòu)買率用戶從點(diǎn)擊商品到實(shí)際完成購(gòu)買行為的轉(zhuǎn)化率。直接關(guān)聯(lián)著商品的銷售額和商家的利潤(rùn)。高購(gòu)買率意味著商品的質(zhì)量、性價(jià)比、用戶評(píng)價(jià)等因素都符合用戶的預(yù)期。用戶停留時(shí)間用戶在平臺(tái)或特定內(nèi)容上平均停留的時(shí)間長(zhǎng)度，即從用戶進(jìn)入平臺(tái)到離開平臺(tái)的時(shí)間差。反映內(nèi)容吸引力、用戶對(duì)平臺(tái)的關(guān)注度和粘性，直接關(guān)聯(lián)到用戶對(duì)平臺(tái)的滿意度和忠誠(chéng)度、平臺(tái)的流量和轉(zhuǎn)化率。點(diǎn)擊率用戶在瀏覽頁(yè)面時(shí)點(diǎn)擊鏈接、按鈕或其他交互元素的比例。反映用戶對(duì)頁(yè)面內(nèi)容的興趣和參與度，衡量頁(yè)面內(nèi)容質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。03用戶行為指標(biāo)退貨率及退貨滿意度用戶購(gòu)買商品后退回的比例，退貨滿意度通過用戶對(duì)退貨處理過程和結(jié)果的評(píng)價(jià)了解。低退貨率：商品的質(zhì)量可靠高退貨滿意度：商家售后服務(wù)好影響用戶的復(fù)購(gòu)率和商家的口碑活躍用戶數(shù)日活躍用戶數(shù)(DAU)指每日登錄或使用平臺(tái)功能的獨(dú)立用戶個(gè)體數(shù)量，月活躍用戶數(shù)(MAU)則是每月達(dá)成此行為的獨(dú)立用戶個(gè)體數(shù)量。體現(xiàn)平臺(tái)的用戶活躍程度。高活躍用戶數(shù):平臺(tái)擁有龐大且活躍的用戶基礎(chǔ)，側(cè)面證明平臺(tái)內(nèi)容、服務(wù)等契合用戶需求，用戶參與度高。復(fù)購(gòu)率在一定時(shí)間內(nèi)，用戶在重復(fù)購(gòu)買該商品或服務(wù)的比例。反映用戶對(duì)商家或平臺(tái)的信任度和忠誠(chéng)度，會(huì)員復(fù)購(gòu)率比普通用戶高30%。04商務(wù)活動(dòng)效果評(píng)估指標(biāo)廣告投入回報(bào)率（ROI）活動(dòng)參與度與滿意度ROI=收益/投入成本，反映廣告投放經(jīng)濟(jì)效益和回報(bào)率高ROI：廣告投入成本得到良好的回報(bào)，廣告投放策略有效。優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放方式可以提高ROI，實(shí)現(xiàn)更高的廣告效益。用戶參與營(yíng)銷活動(dòng)的程度以及對(duì)活動(dòng)的滿意度評(píng)價(jià)，反映營(yíng)銷活動(dòng)的吸引力和用戶反饋。較高參與度和滿意度：活動(dòng)設(shè)計(jì)合理、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制吸引人，能夠激發(fā)用戶的興趣和參與度。積極參與和正面反饋可以推動(dòng)活動(dòng)傳播和效果。05供應(yīng)鏈與物流指標(biāo)010203庫(kù)存周轉(zhuǎn)率在一定時(shí)間內(nèi)庫(kù)存商品的周轉(zhuǎn)次數(shù)，即庫(kù)存商品從入庫(kù)到銷售出庫(kù)的循環(huán)速度，反映了庫(kù)存管理的效率和經(jīng)濟(jì)性。物流時(shí)效與滿意度用戶對(duì)物流配送的時(shí)效性和服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)，反映平臺(tái)的物流配送能力和服務(wù)質(zhì)量，評(píng)估用戶體驗(yàn)和忠誠(chéng)度。高效且準(zhǔn)時(shí)的物流配送系統(tǒng)：滿足用戶的購(gòu)物需求；提升用戶對(duì)商家或平臺(tái)的信任感和滿意度。訂單處理時(shí)間用戶下單到完成訂單處理所需的時(shí)間，（生鮮電商要求<2小時(shí)）包括訂單確認(rèn)、揀貨、包裝、發(fā)貨等環(huán)節(jié)，反映平臺(tái)訂單處理能力和效率，直接影響用戶購(gòu)物體驗(yàn)和滿意度。JUNE12th庫(kù)存周轉(zhuǎn)率的高低直接影響資金利用率和運(yùn)營(yíng)成本。較高庫(kù)存周轉(zhuǎn)率：庫(kù)存商品能快速周轉(zhuǎn)，減少資金占用和倉(cāng)儲(chǔ)成本，提高整體運(yùn)營(yíng)效率。05供應(yīng)鏈與物流指標(biāo)蘇寧易購(gòu)根據(jù)需求預(yù)測(cè)、補(bǔ)貨周期、存儲(chǔ)成本等因素，設(shè)定合理的庫(kù)存水平，并選擇經(jīng)濟(jì)訂貨量（EOQ）、安全庫(kù)存策略等庫(kù)存管理策略。例如，在夏季來臨前，預(yù)測(cè)到空調(diào)的需求會(huì)增加，提前加大空調(diào)的采購(gòu)量，確保庫(kù)存充足，避免出現(xiàn)缺貨現(xiàn)象；在銷售淡季，適當(dāng)減少庫(kù)存，降低存儲(chǔ)成本。

05供應(yīng)鏈與物流指標(biāo)順豐速運(yùn)在配送貨物時(shí)，通過收集所有待配送的訂單數(shù)據(jù)，規(guī)劃最佳的物流配送路線。根據(jù)路線規(guī)劃，合理分配配送車輛、人員等資源，并實(shí)時(shí)監(jiān)控配送進(jìn)度和路線情況，根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。例如，在遇到交通擁堵或其他突發(fā)情況時(shí)，及時(shí)調(diào)整配送路線，以確保貨物能夠按時(shí)送達(dá)。

06其他數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)字廣告投放中的指標(biāo)每成本點(diǎn)擊（CostperClick，簡(jiǎn)稱CPC）廣告主為每次廣告點(diǎn)擊所支付的費(fèi)用（成本每點(diǎn)擊=廣告費(fèi)用/點(diǎn)擊次數(shù)），評(píng)估廣告投放的成本效益。低成本每點(diǎn)擊：廣告主能用更少費(fèi)用獲得更多點(diǎn)擊量，在預(yù)算內(nèi)實(shí)現(xiàn)更優(yōu)推廣效果。成本每千次曝光（CostPerMille，簡(jiǎn)稱CPM）廣告主每獲得一千次廣告展示需支付的費(fèi)用。成本每千次曝光=(廣告費(fèi)用/廣告曝光次數(shù))×1000較低成本每千次曝光：以較低成本獲取更多曝光機(jī)會(huì)，了解不同廣告位、不同投放渠道的曝光成本，選擇性價(jià)比高的曝光方式.06其他數(shù)據(jù)指標(biāo)JUNE12th某品牌在抖音上投放廣告，如果廣告的CPC過高，說明獲取點(diǎn)擊的成本較高，品牌會(huì)優(yōu)化廣告關(guān)鍵詞、改善廣告創(chuàng)意或精準(zhǔn)定位受眾，以降低CPC；如果廣告的轉(zhuǎn)化率較低，品牌會(huì)分析用戶的購(gòu)買路徑，優(yōu)化落地頁(yè)設(shè)計(jì)，以提高轉(zhuǎn)化率。

06其他數(shù)據(jù)指標(biāo)直播中的在線實(shí)時(shí)指標(biāo)平均在線人數(shù)在直播時(shí)長(zhǎng)內(nèi)觀看直播內(nèi)容的人數(shù)的平均值，反映直播間持久承接和穩(wěn)定流量的能力。衡量直播運(yùn)營(yíng)效果，幫助評(píng)估直播賬號(hào)的影響力和受眾群體的規(guī)模平均在線時(shí)間平均每個(gè)用戶訪問直播網(wǎng)頁(yè)停留的時(shí)間長(zhǎng)度。平均在線時(shí)間較短，說明觀眾對(duì)直播內(nèi)容不感興趣，可能需要進(jìn)行話術(shù)或內(nèi)容調(diào)整或改進(jìn)。當(dāng)前在線人數(shù)直播中15分鐘內(nèi)在線的訪客數(shù)。了解直播活動(dòng)的實(shí)際影響力，識(shí)別出觀眾參與直播的熱點(diǎn)時(shí)段和內(nèi)容，及時(shí)調(diào)整直播計(jì)劃和內(nèi)容策略，提高直播活動(dòng)的曝光和傳播效果。Part3實(shí)訓(xùn)嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓

淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集`taobao.csv`，該數(shù)據(jù)集記錄了用戶每天的多種指標(biāo)信息，包括省份、城市、店鋪名稱、商品名稱、商品單價(jià)、付款人數(shù)、是否包郵、是否來自天貓、滿減情況等。請(qǐng)運(yùn)用上文提到的數(shù)據(jù)分析方法和指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)集`taobao.csv`進(jìn)行研究。實(shí)訓(xùn)步驟一：導(dǎo)入必要的Python庫(kù)

在Python數(shù)據(jù)分析中，導(dǎo)入`Pandas`和`numpy`這兩個(gè)常用的庫(kù)。`Pandas`主要用于數(shù)據(jù)的讀取、處理和分析，它提供了`DataFrame`等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來方便地操作表格型數(shù)據(jù)；`numpy`則主要用于數(shù)值計(jì)算，提供了高效的數(shù)組操作和數(shù)學(xué)函數(shù)等。實(shí)訓(xùn)步驟二：讀取數(shù)據(jù)并且進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析1.使用DataFrame對(duì)象的head()函數(shù)，默認(rèn)查看前5行數(shù)據(jù)。這可以快速了解數(shù)據(jù)的大致結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，確認(rèn)數(shù)據(jù)是否被正確讀取以及各列的數(shù)據(jù)類型和格式等。2.通過`DataFrame`對(duì)象的`info()`方法，獲取數(shù)據(jù)的基本信息，包括列名、每列的數(shù)據(jù)類型、非空值的數(shù)量等。這有助于了解數(shù)據(jù)是否存在缺失值等問題，以便后續(xù)決定是否需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗等操作。實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)步驟二：讀取數(shù)據(jù)并且進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析

利用DataFrame對(duì)象的describe()方法，計(jì)算數(shù)據(jù)集中數(shù)值型列的描述性統(tǒng)計(jì)信息，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值、25%分位數(shù)、50%分位數(shù)（中位數(shù)）、75%分位數(shù)等。這些統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度等特征。實(shí)訓(xùn)步驟三:獲取有用的指標(biāo)1.數(shù)據(jù)集中已經(jīng)有“訪客數(shù)”這一列，直接從`data`這個(gè)`DataFrame`對(duì)象中提取該列數(shù)據(jù)即可。在Python中，通過`data['訪客數(shù)']`的方式獲取“訪客數(shù)”列的數(shù)據(jù)。2.同理，數(shù)據(jù)集中有“瀏覽量”列，通過`data['瀏覽量']`的方式獲取該列數(shù)據(jù)。3.計(jì)算每周轉(zhuǎn)化率。首先取數(shù)據(jù)并將日期列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間類型，接著添加了周數(shù)列，然后通過groupby()方法按周數(shù)分組，對(duì)“成交用戶數(shù)”和“訪客數(shù)”求和后計(jì)算出每周的轉(zhuǎn)化率，并最終打印輸出包含周數(shù)和每周轉(zhuǎn)化率的結(jié)果實(shí)訓(xùn)步驟三:獲取有用的指標(biāo)THANKSFORYOURLISTENING本章結(jié)束感謝聆聽第五章

用戶行為洞察與分析UserBehaviorInsightsandAnalysis嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01用戶行為洞察02用戶行為分析實(shí)例03實(shí)訓(xùn)案例引入通常只是男士運(yùn)動(dòng)服尺碼的簡(jiǎn)單改小，顏色改為粉色。“SuperGirls”Lululemon的成功建立在對(duì)“SuperGirls”及后來“新中產(chǎn)”的精準(zhǔn)洞察。對(duì)用戶需求的深刻理解，讓品牌能夠提供切合時(shí)代潮流的產(chǎn)品，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出?！靶轮挟a(chǎn)”階層Part1用戶行為洞察UserBehaviorInsight嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓01用戶行為洞察用戶行為分析概述數(shù)字時(shí)代的用戶行為對(duì)企業(yè)商務(wù)活動(dòng)的深刻影響與用戶的交互方式個(gè)性化營(yíng)銷內(nèi)容營(yíng)銷預(yù)測(cè)用戶行為企業(yè)利用各種數(shù)字化渠道如電子郵件、社交媒體直接與用戶進(jìn)行溝通互動(dòng)，使得品牌可以更迅速、全面地傳遞信息，從而塑造品牌形象、提升私域流量。用戶根據(jù)自己的情況提出商品需求，企業(yè)盡可能按照其需求去生產(chǎn)以滿足用戶的個(gè)性需求和品位，并通過建立用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)和檔案，采用靈活的調(diào)整策略以提高生產(chǎn)者與用戶之間的協(xié)調(diào)合作。更注重品牌的故事和核心價(jià)值，企業(yè)通過向用戶提供有價(jià)值的信息，利用用戶的價(jià)值認(rèn)可和情感共鳴吸引用戶。通過歷史數(shù)據(jù)的分析能提前預(yù)測(cè)出用戶對(duì)產(chǎn)品的消費(fèi)行為，并針對(duì)性地調(diào)整產(chǎn)品、定價(jià)和營(yíng)銷策略，更好地滿足市場(chǎng)需求，從而影響用戶的購(gòu)買行為。01用戶行為洞察數(shù)字時(shí)代用戶的行為特征數(shù)字時(shí)代下用戶的行為特征體現(xiàn)在：科學(xué)消費(fèi)觀注重自我需求選擇廣泛科學(xué)種草01用戶行為洞察數(shù)字時(shí)代用戶的行為特征科學(xué)消費(fèi)觀數(shù)字時(shí)代更多用戶認(rèn)為消費(fèi)的意義在于更高質(zhì)量的生活，通過明智的選擇可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生活方方面面的改善。可持續(xù)消費(fèi)是指在消費(fèi)過程中考慮環(huán)境保護(hù)和資源節(jié)約的行為。邊際效用是消費(fèi)者在消費(fèi)某種商品時(shí)，所獲得的額外效用或滿足感。粉紅稅是指女性獲得同樣的產(chǎn)品或服務(wù)比男性付出更多金錢的現(xiàn)象。相對(duì)收入消費(fèi)理論：消費(fèi)者的消費(fèi)支出不僅依賴于他的現(xiàn)期收入，而且還依賴于其他人的收入水平以及他過去曾達(dá)到的最高收入水平。有助于用戶保持健康的經(jīng)濟(jì)狀況并且推動(dòng)市場(chǎng)朝向健康、可持續(xù)的方向發(fā)展。01用戶行為洞察數(shù)字時(shí)代用戶的行為特征注重自我需求選擇廣泛

互聯(lián)網(wǎng)上時(shí)刻涌現(xiàn)著各種產(chǎn)品，但用戶在購(gòu)買過程中展現(xiàn)出強(qiáng)烈的自我意識(shí)，更注重根據(jù)自身實(shí)際需求進(jìn)行購(gòu)物決策。用戶更加強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品與個(gè)體需求的契合度，從實(shí)際需求、實(shí)用性等，購(gòu)買更符合自己需求的產(chǎn)品。這一消費(fèi)觀念的崛起展示了用戶對(duì)于自主選擇和個(gè)性化的追求。他們不再受制于潮流的束縛，而是更加注重在購(gòu)物過程中體驗(yàn)到的實(shí)際益處。無論是產(chǎn)品的規(guī)格、功能、品質(zhì)，還是其他用戶的使用經(jīng)驗(yàn)和評(píng)價(jià)，都可以在平臺(tái)上得到詳盡的展示。此外，用戶不再受限于地域和傳統(tǒng)渠道，可以從各種各樣的購(gòu)物App隨時(shí)隨地輕松獲取各種產(chǎn)品。01用戶行為洞察數(shù)字時(shí)代用戶的行為特征科學(xué)種草知識(shí)型種草通過各種知識(shí)型平臺(tái)，如小紅書、知乎、百度等，獲取有關(guān)產(chǎn)品的詳盡信息，如產(chǎn)品的原材料、制造工藝、功能特點(diǎn)等方面的知識(shí)。購(gòu)物不再僅僅是一次交易，更是對(duì)產(chǎn)品背后知識(shí)的了解和分享。科普型種草科普性的介紹產(chǎn)品背后的科學(xué)原理、技術(shù)革新等方面的信息。這種方式使得購(gòu)物不再僅僅是滿足需求，更是一個(gè)知識(shí)獲取和學(xué)習(xí)的過程。測(cè)評(píng)型種草基于用戶的實(shí)際使用體驗(yàn)和評(píng)價(jià)，讓其他用戶通過真實(shí)地了解產(chǎn)品的優(yōu)劣，從而做出購(gòu)物決策。用戶能夠從多個(gè)角度、多個(gè)維度了解產(chǎn)品，更有把握地選擇符合個(gè)人需求的商品?？破招头N草的核心目標(biāo)是破除信息差，比如揭露行業(yè)真相/掃除認(rèn)知盲區(qū)。知識(shí)型種草是提供可操作的選購(gòu)方法論，幫助不同需求的消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)購(gòu)買。《2024年掃地機(jī)器人選購(gòu)指南：6大參數(shù)對(duì)比+避坑清單》——知識(shí)型種草《膠原蛋白口服液是智商稅？生物學(xué)家解讀吸收真相》——科普型種草01用戶行為洞察用戶行為分析用戶信息和特征整合成虛構(gòu)的“用戶畫像”——用戶在購(gòu)買、使用和評(píng)估產(chǎn)品或服務(wù)的過程中，展現(xiàn)出來的一系列心理和行為活動(dòng)是用戶用戶畫像的重要指標(biāo)。用戶畫像對(duì)把握用戶行為具有以下意義：：1.用戶行為具有多層次、多角度的復(fù)雜性。2.用戶行為是多樣化需求的聚合。全樣本性事實(shí)性方便性動(dòng)態(tài)性預(yù)測(cè)性01用戶行為洞察用戶行為分析模型

數(shù)字時(shí)代的用戶在電子商務(wù)市場(chǎng)中的購(gòu)買行為與傳統(tǒng)實(shí)體市場(chǎng)存在顯著差異。在數(shù)字時(shí)代，通過大數(shù)據(jù)和個(gè)性化推薦算法，企業(yè)可以更精準(zhǔn)地滿足用戶的需求，提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

文化影響社會(huì)影響

身邊人的意見和社交圈的影響也是用戶購(gòu)買決策的重要考量。家庭影響

在家庭環(huán)境中養(yǎng)成的消費(fèi)觀念和習(xí)慣會(huì)深刻地影響到用戶的購(gòu)物決策。涵蓋生命周期階段、職業(yè)、經(jīng)濟(jì)收入、生活方式、個(gè)性、自我觀念和心理（態(tài)度、動(dòng)機(jī)、感知和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)）等多方面的因素。除了考慮傳統(tǒng)的外部和個(gè)人因素，數(shù)字時(shí)代特有的影響因素：網(wǎng)絡(luò)文化、個(gè)人在線行為、網(wǎng)絡(luò)零售商店氣氛設(shè)計(jì)、在線用戶形成的社交網(wǎng)絡(luò)和在線評(píng)論等01用戶行為洞察用戶行為分析模型漏斗模型是一種常用的用戶行為模型，用于描述潛在用戶在購(gòu)買過程中經(jīng)歷的各個(gè)階段。它可以量化和優(yōu)化整個(gè)銷售過程中的每個(gè)環(huán)節(jié)，將潛在用戶逐步引導(dǎo)轉(zhuǎn)化為實(shí)際購(gòu)買者。通過將整個(gè)購(gòu)買流程拆分為多個(gè)步驟，并用轉(zhuǎn)化率來衡量每個(gè)步驟的表現(xiàn)，可以更好地了解每個(gè)環(huán)節(jié)的效率，同時(shí)針對(duì)異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，提高整體的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。漏斗模型01用戶行為洞察用戶行為分析模型獲?。ˋcquisition）指從不同渠道，如廣告、營(yíng)銷、社交媒體等吸引用戶，引入新用戶。需要解決渠道貢獻(xiàn)、宏觀走勢(shì)、注冊(cè)轉(zhuǎn)化率等問題，以掌握不同渠道等獲客效率和成本。激活（Activation）將新增用戶轉(zhuǎn)化為活躍用戶。很多用戶可能是通過廣告被動(dòng)進(jìn)入商品頁(yè)面的，如何把他們轉(zhuǎn)化成活躍用戶是這部分需要解決的問題。留存（Retention）關(guān)注如何減少用戶流失率，以及持續(xù)使用產(chǎn)品的情況，需要解決用戶規(guī)模穩(wěn)定性、推廣效果評(píng)估等問題。收益（Revenue）用戶在產(chǎn)品上發(fā)生可使企業(yè)收益的行為，包括付費(fèi)率等指標(biāo)，需要解決付費(fèi)率、活躍付費(fèi)用戶數(shù)等問題。推薦（Refer）涉及用戶通過產(chǎn)品推薦引導(dǎo)他人使用產(chǎn)品。階段指標(biāo)定義獲取日新登用戶數(shù)每日注冊(cè)并登錄App的用戶數(shù)激活日活躍用戶數(shù)每日登錄過App的用戶數(shù)周活躍用戶數(shù)每周登錄過App的用戶數(shù)月活躍用戶數(shù)每月登錄過App的用戶數(shù)用戶粘性用戶每月訪問App的平均天數(shù)是多少留存次日存留率日新增用戶在+1日登錄的用戶數(shù)占新增用戶的比例三日存留率日新增用戶在+3日登錄的用戶數(shù)占新增用戶的比例七日存留率日新增用戶在+7日登錄的用戶數(shù)占新增用戶的比例收益付資率付費(fèi)用戶數(shù)占活躍用戶的比例活躍付費(fèi)用戶數(shù)關(guān)注日付費(fèi)用戶和周付費(fèi)用戶推薦K因子（K=每個(gè)用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請(qǐng)的數(shù)量×接收到邀請(qǐng)的人轉(zhuǎn)化為新用戶的轉(zhuǎn)化率）當(dāng)K>1時(shí)，用戶群就會(huì)像滾雪球一樣增大。當(dāng)K≤1時(shí)，用戶群到某個(gè)規(guī)模時(shí)就會(huì)停止通過自傳播增長(zhǎng)。01用戶行為洞察用戶行為分析模型RFM模型是一種用于評(píng)估用戶價(jià)值和創(chuàng)利能力的重要工具。用戶最近一次交易（Recency）:用戶最近一次和上一次交易的時(shí)間間隔（活躍度）交易頻率（Frequency）:指一定時(shí)間段內(nèi)交易的次數(shù)（忠誠(chéng)度）交易金額（Monetary）:指用戶在一定時(shí)間段內(nèi)的交易金額（購(gòu)買力）每個(gè)維度都需要設(shè)定一個(gè)閾值，比如在R維度，低于整體R值的平均值，用0表示；高于整體R值的平均值，用1表示。01用戶行為洞察用戶生命周期分析用戶生命周期理論可以把用戶群體劃分為五個(gè)關(guān)鍵群體，分別對(duì)應(yīng)五個(gè)階段：展望群體潛在用戶單一購(gòu)買用戶重復(fù)購(gòu)買用戶忠實(shí)用戶01用戶行為洞察用戶生命周期分析這個(gè)階段的用戶群體，雖然尚未透露個(gè)人信息或出現(xiàn)實(shí)際購(gòu)買行為，但卻表達(dá)了對(duì)品牌有購(gòu)買意向的潛在用戶。營(yíng)銷策略：這是用戶生命周期的起始階段，企業(yè)應(yīng)通過定向廣告和產(chǎn)品展示吸引潛在用戶的注意力。個(gè)性化的廣告和產(chǎn)品展示有助于在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，引導(dǎo)潛在用戶進(jìn)入購(gòu)買決策流程。01用戶行為洞察用戶生命周期分析當(dāng)用戶表現(xiàn)出更為明顯的興趣和購(gòu)買意向時(shí)，則進(jìn)入了成長(zhǎng)用戶階段。這一時(shí)期，用戶可能已經(jīng)開始在品牌網(wǎng)站上瀏覽產(chǎn)品，將商品添加到購(gòu)物車，或在社交媒體上積極參與品牌活動(dòng)。營(yíng)銷策略：企業(yè)需要加強(qiáng)與潛在用戶的互動(dòng)，通過個(gè)性化服務(wù)和定制化體驗(yàn)提高其購(gòu)買意愿。建立完善的CRM系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互通互聯(lián)，為潛在用戶提供一致而有針對(duì)性的服務(wù)。01用戶行為洞察用戶生命周期分析隨著第一次成功購(gòu)買，用戶轉(zhuǎn)化為單一購(gòu)買用戶，成為品牌的新用戶。他們已經(jīng)親身體驗(yàn)了品牌的產(chǎn)品或服務(wù)，并品嘗到了與品牌建立連接的滋味。營(yíng)銷策略：針對(duì)已完成首次購(gòu)買的用戶，企業(yè)應(yīng)通過定期的促銷活動(dòng)、會(huì)員權(quán)益等方式延長(zhǎng)其消費(fèi)周期。01用戶行為洞察用戶生命周期分析一次購(gòu)買不僅僅只是一次交易，而是用戶逐漸建立忠誠(chéng)度的開始。在休眠期，用戶不斷選擇品牌的產(chǎn)品或服務(wù)，表明他們對(duì)品牌的滿意度較高。營(yíng)銷策略：針對(duì)已經(jīng)成為回頭客的用戶，企業(yè)需要更深入地了解他們的偏好和需求，提供更具個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。通過積分制度、會(huì)員專享等方式，激發(fā)用戶的再次購(gòu)買欲望。01用戶行為洞察用戶生命周期分析當(dāng)用戶逐漸建立深厚的忠誠(chéng)度，成為品牌的忠實(shí)用戶時(shí)，品牌與用戶的關(guān)系變得更為牢固。但這時(shí)應(yīng)該留意用戶的流失。營(yíng)銷策略：對(duì)于已經(jīng)形成忠誠(chéng)度的用戶，企業(yè)應(yīng)當(dāng)保持持續(xù)的關(guān)懷和溝通。定期的會(huì)員活動(dòng)、專屬禮遇以及個(gè)性化的關(guān)懷服務(wù)都有助于鞏固用戶忠誠(chéng)度，進(jìn)一步提升其生命周期價(jià)值。Part2用戶行為分析實(shí)例ExamplesofUserBehaviorAnalysis嚴(yán)謹(jǐn)勤儉求實(shí)開拓02用戶行為分析實(shí)例用戶行為數(shù)據(jù)集概況數(shù)據(jù)集包含了淘寶App中2017年11月25日至2017年12月3日之間用戶的所有行為。數(shù)據(jù)標(biāo)簽主要包含用戶ID、商品ID、商品類目ID、行為類型和時(shí)間戳，用戶的行為類型包括點(diǎn)擊1、加購(gòu)2、收藏