検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート


この問題では、Python を使用して 電子製品の販売データ を分析します。見てください:

  • ##月間注文数量注文金額

  • #毎日の注文数量分布

  • ##男性ユーザーと女性ユーザー注文率

  • 女性/男性購入商品TOP20

  • #各年齢層の注文数量

  • ユーザー RFM レベルのポートレート

  • ##お待ちください...

  • # 皆様のお役に立てば幸いです。ご質問や改善が必要な点がございましたら、編集者までご連絡ください。

#関与するライブラリ:

#Pandas —データ処理
Pyecharts #—データの視覚化

#1. インポート モジュール

#
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import Grid
from pyecharts.charts import PictorialBar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
##2. Pandas データ処理

#2.1 データの読み取り

df = pd.read_csv("电子产品销售分析.csv")

Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート#2.2 データ情報

##

df.info()
# ##################################

一共有564169条数据,其中category_code、brand两列有部分数据缺失。

2.3 去掉部分用不到的列

df1 = df[['event_time', 'order_id', 'category_code', 'brand', 'price', 'user_id', 'age', 'sex', 'local']]
df1.shape

(564169, 9)

2.4 去除重复数据

df1 = df1.drop_duplicates()
df1.shape
(556456, 9)

2.5 增加部分时间列

df1['event_time'] = pd.to_datetime(df1['event_time'].str[:19],format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
df1['Year'] = df1['event_time'].dt.year
df1['Month'] = df1['event_time'].dt.month
df1['Day'] = df1['event_time'].dt.day
df1['hour'] = df1['event_time'].dt.hour
df1.head(10)
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート

2.6 过滤数据,也可以选择均值填充

df1 = df1.dropna(subset=['category_code'])
df1 = df1[(df1["Year"] == 2020)&(df1["price"] > 0)]
df1.shape
(429261, 13)
2.7 对年龄分组
df1['age_group'] = pd.cut(df1['age'],[10,20,30,40,50],labels=['10-20','20-30','30-40','40-50'])
2.8 增加商品一、二级分类
df1["category_code_1"] = df1["category_code"].apply(lambda x: x.split(".")[0] if "." in x else x)
df1["category_code_2"] = df1["category_code"].apply(lambda x: x.split(".")[-1] if "." in x else x)
df1.head(10)
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート
数据处理后还有87678个用户429261条数据。


3. Pyecharts数据可视化

3.1 每月订单数量订单额
def get_bar1():
    bar1 = (
        Bar()
            .add_xaxis(x_data)
            .add_yaxis("订单数量", y_data1)
            .extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}万")))
            .set_global_opts(
            legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='25%', pos_left='center'),
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='1-每月订单数量订单额',
                subtitle='-- 制图@公众号:Python当打之年 --',
                pos_top='7%',
                pos_left="center"
            )
        )
    )
    line = (
        Line()
            .add_xaxis(x_data)
            .add_yaxis("订单额", y_data2, yaxis_index=1)
    )
    bar1.overlap(line)
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート
  • 下半年的订单量和订单额相对于上半年明显增多
  • 8月份的订单量和订单额达到峰值。

3.2 一月各天订单数量分布
def get_bar2():
    pie1 = (
        Pie()
            .add(
            "",
            datas,
            radius=["13%", "25%"],
            label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"),
        )
    )
    bar1 = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark', width='1000px', height='600px', bg_color='#0d0735'))
            .add_xaxis(x_data)
            .add_yaxis("", y_data, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_function)))
            .set_global_opts(
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='2-一月各天订单数量分布',
                subtitle='-- 制图@公众号:Python当打之年 --',
                pos_top='7%',
                pos_left="center"
            )
        )
    )
    bar1.overlap(pie1)
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート
  • 从每天的订单量上看,上中下旬订单量基本持平,占比都在30%以上,上旬和中旬要稍微高一点
3.3 一天各时段订单数量分布
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート
  • 从订单时段上看,上午的订单要明显高于下午,占比达到了70.26%,尤其是在早上7:00-11:00之间
3.4 男女用户订单比例

Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート

  • 男性订单数量占比49.55%,女性订单数量占比50.45%,基本持平

3.5 女性/男性购买商品TOP20

def get_bar3():
    bar1 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data1)
        .add_yaxis('女性', y_data1,
                   label_opts=opts.LabelOpts(position='right')
                   )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='5-女性/男性购买商品TOP20',
                subtitle='-- 制图@公众号:Python当打之年 --',
                pos_top='3%',
                pos_left="center"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='20%', pos_top='10%')
        )
        .reversal_axis()
    )
    bar2 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data2)
        .add_yaxis('男性', y_data2,
                   label_opts=opts.LabelOpts(position='right')
                   )
        .set_global_opts(
            legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='25%', pos_top='10%')
        )
        .reversal_axis()
    )
    grid1 = (
        Grid()
        .add(bar1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='12%', pos_right='50%', pos_top='15%'))
        .add(bar2, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='60%', pos_right='5%', pos_top='15%'))
    )
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート
  • 男性女性购买商品TOP20基本一致:smartphone、notebook、refrigerators、headphone等四类商品购买量比较大。
3.6 各年龄段订单数量订单额

Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート

  • 在10-50年龄段内,随着年龄段的增加,订单量和订单金额也在逐步增大。
  • 细分的话,20-30和40-50这两个年龄段稍高一些。

3.7 各年龄段购买商品TOP10

Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート

3.8 用户RFM等级画像

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为(R)、购买的总体频率(F)以及花了多少钱(M)三项指标来描述该客户的价值状况,从而能够更加准确地将成本和精力更精确的花在用户层次身上,实现针对性的营销。

用户分类:

def rfm_func(x):
    level = x.apply(lambda x:"1" if x > 0 else '0')
    RMF = level.R + level.F + level.M
    dic_rfm ={
        '111':'重要价值客户',
        '011':'重要保持客户',
        '101':'重要发展客户',
        '001':'重要挽留客户',
        '110':'一般价值客户',
        '100':'一般发展客户',
        '010':'一般保持客户',
        '000':'一般挽留客户'
    }
    result = dic_rfm[RMF]
    return result

 计算等级:

df_rfm = df1.copy()
df_rfm = df_rfm[['user_id','event_time','price']]
# 时间以当年年底为准
df_rfm['days'] = (pd.to_datetime("2020-12-31")-df_rfm["event_time"]).dt.days
# 计算等级
df_rfm = pd.pivot_table(df_rfm,index="user_id",
                     values=["user_id","days","price"],
                     aggfunc={"user_id":"count","days":"min","price":"sum"})
df_rfm = df_rfm[["days","user_id","price"]]
df_rfm.columns = ["R","F","M"]
df_rfm['RMF'] = df_rfm[['R','F','M']].apply(lambda x:x-x.mean()).apply(rfm_func,axis=1)
df_rfm.head()
Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート

用户画像:

Pandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレート

根据RFM模型可将用户分为以下8类:

  • 重要价值客户:最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高。
  • 重要保持客户:最近消费时间较远,消费金额和频次都很高。

  • 重要な開発顧客: 最近の消費時期は比較的最近であり、消費量は多いですが、頻度は高くなく、ロイヤルティは高くありませんが、非常に潜在的なユーザーを重点的に育成する必要があります。

  • 重要な顧客維持率: 最近多くの時間を費やし、消費頻度が高くない人、しかし消費量は多い 失われそうなユーザー、またはすでに失われているユーザーには、保持措置を講じる必要があります。

  • #一般価値の高い顧客: 最近の消費時間、頻度は高いが消費量は少ない。顧客を改善する必要がある単価。

  • #一般開発顧客 #: 最近の消費時期が比較的最近であり、消費量と頻度がそれほど高くありません。高い。

  • # 一般的に顧客を維持する

    #: 最近の消費時期が遠く、消費頻度が高く、消費量は多くありません。

  • #一般的な顧客維持率
  • #: 各指標は高くないので、適切にあきらめることができます。

以上がPandas+Pyecharts | 電子製品販売データ分析の視覚化 + ユーザー RFM ポートレートの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事はPython当打之年で複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Python vs. C:メモリ管理とコントロールPython vs. C:メモリ管理とコントロールApr 19, 2025 am 12:17 AM

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonとC:適切なツールを見つけるPythonとC:適切なツールを見つけるApr 19, 2025 am 12:04 AM

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

データサイエンスと機械学習のためのPythonデータサイエンスと機械学習のためのPythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境