4 Python数据分析淘宝母婴用品数据分析案例

Python数据分析

1 淘宝母婴用品数据分析案例

1.1 数据介绍

数据来源：Baby Goods Info Data

1.2 字段介绍

婴儿信息数据 Tianchi_mum_baby.csv

字段	描述	补充
user_id	用户id
birthday	出生日期	格式yyymmdd，例如2011.11.11
gender	性别	0：女性，1：男性，2：未知

购买历史数据 Tianchi_mum_baby_trade_history.csv

字段	描述	补充
item_id	商品id
user_id	用户id
cat_id	商品二级分类
cat1	商品一级分类
property	商品属性
buy_mount	购买数量
day	购买日期	格式yyymmdd，例如2011.11.11

1.3 数据分析

1.3.1 购买历史数据

1.3.1.1 数据导入

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame# 购买历史数据
trade_history_df = pd.read_csv('./(sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv')
trade_history_df.head()
'''user_id 	auction_id 		cat_id 		cat1 		property 											buy_mount 	day
0 	786295544 	41098319944 	50014866 	50022520 	21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 	2 			20140919
1 	532110457 	17916191097 	50011993 	28 			21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 	1 			20131011
2 	249013725 	21896936223 	50012461 	50014815 	21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 	1 			20131011
3 	917056007 	12515996043 	50018831 	50014815 	21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 	2 			20141023
4 	444069173 	20487688075 	50013636 	50008168 	21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 	1 			20141103
'''

1.3.1.2 数据清洗

商品属性字段property是由编号组成，无法具体分析，进行删除处理。

trade_history_df.drop(labels='property', axis=1, inplace=True)
trade_history_df.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 29971 entries, 0 to 29970
Data columns (total 6 columns):#   Column      Non-Null Count  Dtype
---  ------      --------------  -----0   user_id     29971 non-null  int641   auction_id  29971 non-null  int642   cat_id      29971 non-null  int643   cat1        29971 non-null  int644   buy_mount   29971 non-null  int645   day         29971 non-null  int64
dtypes: int64(6)
memory usage: 1.4 MB
'''

将购买日期字段day数据转换成时间类型。

to_datetime方法用于将数据转换成时间类型。

pd.to_datetime（arg，format = None,...）

参数format：指定原始数据的格式。

trade_history_df['day'] = pd.to_datetime(trade_history_df['day'], format='%Y%m%d')
trade_history_df.head()
'''user_id 	auction_id 		cat_id 		cat1 		buy_mount 	day
0 	786295544 	41098319944 	50014866 	50022520 	2 			2014-09-19
1 	532110457 	17916191097 	50011993 	28 			1 			2013-10-11
2 	249013725 	21896936223 	50012461 	50014815 	1 			2013-10-11
3 	917056007 	12515996043 	50018831 	50014815 	2 			2014-10-23
4 	444069173 	20487688075 	50013636 	50008168 	1 			2014-11-03
'''

检查是否存在空值

trade_history_df.isnull().any(axis=0)
'''
user_id       False
auction_id    False
cat_id        False
cat1          False
buy_mount     False
day           False
dtype: bool
'''

检查购买数量字段buy_mount是否存在异常值

trade_history_df['buy_mount'].max()  # 10000
trade_history_df['buy_mount'].min()  # 1
(trade_history_df['buy_mount'] <= 0).sum()  # 0

1.3.1.3 数据分析

查看数据的日期范围，显示出数据集的最早购买日期和最晚购买日期。

方式1：

df = trade_history_df.sort_values(by='day', axis=0, ascending=True)
df.head(1)['day']  # 20120702
df.tail(1)['day']  # 20150205

方式2：

trade_history_df['day'].min(), trade_history_df['day'].max()
# (Timestamp('2012-07-02 00:00:00'), Timestamp('2015-02-05 00:00:00'))

分析用户购买情况，判断用户趋向于多次购买商品还是只购买一次商品。

trade_history_df['user_id'].nunique()  # 用户总数：29944(trade_history_df.groupby(by='user_id')['day'].count() == 1).value_counts()
'''
True     29919  # 只购买一次商品的用户数量
False       25  # 多次购买商品的用户数量
Name: day, dtype: int64
'''

1.3.2 婴儿信息数据

1.3.2.1 数据导入

user_df = pd.read_csv('./(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv')
user_df.head()
'''user_id 	birthday 	gender
0 	2757 		20130311 	1
1 	415971 		20121111 	0
2 	1372572 	20120130 	1
3 	10339332 	20110910 	0
4 	10642245 	20130213 	0
'''

1.3.2.2 数据清洗

将出生日期字段birthday数据转换成时间类型。

user_df['birthday'] = pd.to_datetime(user_df['birthday'], format='%Y%m%d')

检查是否存在缺失数据。

user_df.isnull().any(axis=0)
'''
user_id     False
birthday    False
gender      False
dtype: bool
'''

处理性别字段中的异常数据。

user_df['gender'].value_counts()
'''
0    489
1    438
2     26
Name: gender, dtype: int64
'''

性别字段中数值2表示未知性别，这里被视为异常数据。

user_df = user_df.loc[~(user_df['gender'] == 2)]
user_df['gender'].value_counts()
'''
0    489
1    438
Name: gender, dtype: int64
'''

1.3.2.3 数据分析

查看男女比例

male_to_female_series = user_df['gender'].value_counts()
male_to_female_series[0] / male_to_female_series[1]  # 1.1164383561643836

1.3.3 汇总购买历史数据和婴儿信息数据

1.3.3.1 汇总

total_df = pd.merge(trade_history_df_temp, user_df_temp, on='user_id', how='outer')

1.3.3.2 数据分析

查看用户复购程度
方式1
仅考虑购买次数，新用户只消费了一次，老用户消费了两次及以上。

(total_df.groupby(by='user_id')['day'].count() == 1).value_counts()
'''
True     29919  # 新用户
False       25  # 老用户
Name: day, dtype: int64
'''

方式2
考虑购买时间，如果用户的消费时间只有一条，则视为新用户，否则视为老用户。
获取用户消费时间的最大值和最小值，并判断这两个时间是否相等。相等则视为新用户，否则视为老用户。

groupby + agg
方法agg是对分组后的数据做进一步聚合操作。

max_min_day_dt = total_df.groupby(by='user_id')['day'].agg(['min', 'max'])
max_min_day_dt.head()
'''min 	max
user_id 		
2356 	2013-05-11 	2013-05-11
2757 	2013-04-10 	2013-04-10
3942 	2013-07-14 	2013-07-14
4468 	2013-08-15 	2013-08-15
7164 	2014-11-11 	2014-11-11
'''

(max_min_day_dt['min'] == max_min_day_dt['max']).value_counts()
'''
True     29920
False       24
dtype: int64
'''

添加新列，显示购买年份-月份。

total_df['month'] = total_df['day'].astype('datetime64[M]')
total_df['month'].head()
'''
0   2014-09-01
1   2013-10-01
2   2013-10-01
3   2014-10-01
4   2014-11-01
Name: month, dtype: datetime64[ns]
'''

查看每个月的商品销量情况，绘制线形图。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline sales_per_month_df = total_df.groupby(by='month')['buy_mount'].sum()plt.plot(sales_per_month_df)
# plt.plot(sales_per_month_df.index, sales_per_month_df.values)plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales per month')plt.xticks(rotation=30)

在这里插入图片描述

添加两个新列，分别显示购买的年和购买的月。

total_df['year_num'] = total_df['day'].dt.year
total_df['month_num'] = total_df['day'].dt.month

查看2012，2013，2014年每个月的销量情况，绘制线形图。

准备数据
方式1

sales12_df = total_df.loc[total_df['year_num'] == 2012]
sales12_per_month_series = sales12_df.groupby(by='month_num')['buy_mount'].sum()
sales13_df = total_df.loc[total_df['year_num'] == 2013]
sales13_per_month_series = sales13_df.groupby(by='month_num')['buy_mount'].sum()
sales14_df = total_df.loc[total_df['year_num'] == 2014]
sales14_per_month_series = sales14_df.groupby(by='month_num')['buy_mount'].sum()

方式2

sales_per_month_series = total_df.groupby(by=['year_num','month_num'])['buy_mount'].sum()
sales12_per_month_series = sales_per_month_series[2012]
sales13_per_month_series = sales_per_month_series[2013]
sales14_per_month_series = sales_per_month_series[2014]

plt.plot(sales12_per_month_series, label='2012')
plt.plot(sales13_per_month_series, label='2013')
plt.plot(sales14_per_month_series, label='2014')
plt.legend()
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales per month')

在这里插入图片描述

1.3.3.3 针对性分析

从上图可以看出，2012年至2014年的5月，9月和11月都出现高峰凸起，整体呈现上涨趋势。

添加新列，显示购买的日期。

total_df['day_num'] = total_df['day'].dt.day

查看每年的5月，9月和11月中每天的销量情况。

# 5月
# 2012年没有5月的数据
sales13_05_series = total_df.query('month == "2013-05-01"')
sales14_05_series = total_df.query('month == "2014-05-01"')sales13_05_sum_series = sales13_05_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()
sales14_05_sum_series = sales14_05_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()plt.plot(sales13_05_sum_series, label='2013-05')
plt.plot(sales14_05_sum_series, label='2014-05')
plt.legend()
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales per day')

在这里插入图片描述

# 9月
sales12_09_series = total_df.query('month == "2012-09-01"')
sales13_09_series = total_df.query('month == "2013-09-01"')
sales14_09_series = total_df.query('month == "2014-09-01"')sales12_09_sum_series = sales12_09_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()
sales13_09_sum_series = sales13_09_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()
sales14_09_sum_series = sales14_09_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()plt.plot(sales12_09_sum_series, label='2012-09')
plt.plot(sales13_09_sum_series, label='2013-09')
plt.plot(sales14_09_sum_series, label='2014-09')
plt.legend()
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales per day')

在这里插入图片描述

# 11月
sales12_11_series = total_df.query('month == "2012-11-01"')
sales13_11_series = total_df.query('month == "2013-11-01"')
sales14_11_series = total_df.query('month == "2014-11-01"')sales12_11_sum_series = sales12_11_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()
sales13_11_sum_series = sales13_11_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()
sales14_11_sum_series = sales14_11_series.groupby(by='day_num')['buy_mount'].sum()plt.plot(sales12_11_sum_series, label='2012-11')
plt.plot(sales13_11_sum_series, label='2013-11')
# plt.plot(sales14_11_sum_series, label='2014-11')
plt.legend()
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales per day')

在这里插入图片描述

分析商品的一级分类销量情况，绘制柱状图。

cat1_sales_series = total_df.groupby(by='cat1')['buy_mount'].sum()cat1_sales_series.index
# Int64Index([28, 38, 50008168, 50014815, 50022520, 122650008], dtype='int64', name='cat1')
cat1_sales_series.index.astype('str')
# Index(['28', '38', '50008168', '50014815', '50022520', '122650008'], dtype='object', name='cat1')

plt.bar(cat1_sales_series.index.astype('str'), cat1_sales_series.values)
plt.xticks(rotation=30)

在这里插入图片描述

分析商品的一级分类与购买用户数量之间的关系，绘制柱状图。
注意，存在同一用户多次购买的情况。

如果不考虑同一用户多次购买的情况，对商品一级分类进行分组后，直接统计每个用户出现的次数(count)。如果某个一级分类商品被某位用户购买了多次，则会被视为多个用户购买了该一级分类商品，导致购买该一级分类商品的用户数量偏高。

# 不考虑同一用户多次购买的情况。
# 
total_df.groupby(by='cat1')['user_id'].count()
'''
cat1
28            6963
38            1203
50008168     12494
50014815      4834
50022520      2367
122650008     2110
Name: user_id, dtype: int64
'''

考虑到同一用户多次购买的情况，需要对分组后的数据根据用户进行去重处理，再统计每个用户出现的次数，可以直接使用函数nunique。

# 考虑到同一用户多次购买的情况。
total_df.groupby(by='cat1')['user_id'].nunique()
'''
cat1
28            6958
38            1201
50008168     12484
50014815      4833
50022520      2367
122650008     2110
Name: user_id, dtype: int64
'''

因此需要考虑同一用户多次购买的情况。

cat1_user_count_df = total_df.groupby(by='cat1')['user_id'].nunique()
plt.bar(cat1_user_count_df.index.astype('str'), cat1_user_count_df.values)

在这里插入图片描述