大家好，本文以真实案为例手把手教你搭建电商系统的用户画像。

先来看该电商用户画像用到的标签。

数据内容包括user_id（用户身份）、item_id（商品）、IDbehavior_type（用户行为类型，包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示）、user_geohash（地理位置）、item_category（品类ID，即商品所属的品类）、Time（用户行为发生的时间），其中user_id和item_id因为涉及隐私，做了脱敏处理，显示的是数字编号。

下面是具体的代码实现过程。

本示例除了用到numpy、pandas、matplotlib，还用到其他一些模块。

# 导入所需的库
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime
参数说明如下。
 
 
%matplotlib inline： 一个魔法函数，由于%matplotlib inline的存在，当输入plt.plot()后，不必再输入plt.show()，图像将自动显示出来。
 
 
datetime： 用来显示时间的模块。
 
 
# 导入数据集
df_orginal = pd.read_csv('./taobao_persona.csv')
# 抽取部分数据
df = df_orginal.sample(frac=0.2,random_state=None)
此处使用Pandas的read_csv方法读取数据文件，由于数据集太大，为了提高运行效率，使用sample函数随机抽取20%的数据。
 
DataFrame.sample()是Pandas中的函数，DataFrame是一种数据格式，代指df_orginal。frac(fraction)是抽取多少数据，random_state是随机数种子，目的是保证每次随机抽取的数据一样，防止执行命令时使用不一样的数据。
 
数据预处理
 
# 查看其中是否有缺失值，统计各字段缺失值
df.isnull().any().sum()
# 发现只有user_geohash有缺失值，且缺失的比例很高，无统计分析的意义，将此列删
df.drop('user_geohash',axis=1,inplace=True)
# 将time字段拆分为日期和时段
df['date'] = df['time'].str[0:10]
df['time'] = df['time'].str[11:]
df['time'] = df['time'].astype(int)
# date用str方法取0-9位的字符，time取11位到最后一位，将time转化成int类型。
# 将时段分为'凌晨','上午','中午','下午','晚上'
df['hour'] = pd.cut(df['time'],bins=[-1,5,10,13,18,24],labels=['凌晨','上午','中午','下午','晚上'])
结果如图1所示。
 
 
图1　数据预处理结果
 
# 生成用户标签表，制作好的标签都加入这个表中
users = df['user_id'].unique()
labels = pd.DataFrame(users,columns=['user_id'])
pd.DataFrame()： 其中数据填充的是users，列名为user_id。
 
结果如图2所示。
 
图2 制作好的用户ID
 
之后分析后的内容都会放置在此表中，相当于建立了一个空白表，将自己分析后的结论一一加入。
 
数构建用户行为标签
 
1）对用户浏览时间段进行分析
 
选取出各用户浏览次数最多的时段，看看用户到底在什么时间浏览商品比较多。
 
 # 对用户和时段分组，统计浏览次数
time_browse = df[df['behavior_type']==1].groupby(['user_id','hour']).item_id.count().reset_index()
time_browse.rename(columns={'item_id':'hour_counts'},inplace=True)
 # 统计每个用户浏览次数最多的时段
time_browse_max = time_browse.groupby('user_id').hour_counts.max().reset_index()
time_browse_max.rename(columns={'hour_counts':'read_counts_max'},inplace=True)
time_browse = pd.merge(time_browse,time_browse_max,how='left',on='user_id')
# 之前已经按照user_id和hour进行了浏览物品次数的计数统计，现在借用浏览次数统计user_id在
# 哪个时间段浏览次数最多，并将其作为该用户的浏览时间标签的代表。
# 选取各用户浏览次数最多的时段，如有并列最多的时段，用逗号连接
time_browse_hour=time_browse.loc[time_browse['hour_counts']==time_browse['read_counts_max'],'hour'].groupby(time_browse['user_id']).aggregate(lambda x:','.join(x)).reset_index()
time_browse_hour.head()
# 将用户浏览活跃时间段加入用户标签表中
labels = pd.merge(labels,time_browse_hour,how='left',on='user_id')
labels.rename(columns={'hour':'time_browse'},inplace=True)
# labels相当于一张考试卷纸，上面展示的都是最后处理好的结果
结果如图3所示。
 
图3 用户浏览时间段
 
 
groupby([‘key1’,‘key2’])： 多列聚合，分组键为列名。
 
 
reset_index()： 默认drop=False，可以获得新的index，原来的index变成数据列保留下来，第一列会添加计数的数字，不会使用数据中的index。
 
 
rename()： 进行重命名，此处将item_id替换成hour_counts，inplace为是否原地填充。
 
 
pd.merge()： 将两个表合并在一起，横向合并，on代表通过某个主键，how指左合并，每行一一对应。
 
 
loc函数： 通过行索引Index中的具体值来取指定数据。
 
 
aggregate函数： groupby分组之后会返回多个子数据帧，该函数可以实现数据聚合，可以得到每个子数据帧的某些列的某些信息。
 
 
lambda函数： 可以定义一个匿名函数，lambda [arg1[, arg2, … argN]]: expression，其中参数是函数的输入，是可选的，后面的表达式则为输出，此处和join()函数一起用，其中每个x值能被“,”隔开;使用类似的代码可以生成浏览活跃时间段，此处就不再赘述。
 
 
2）关于类目的用户行为。
 
df_browse = df.loc[df['behavior_type']==1,['user_id','item_id','item_category']]
df_collect = df.loc[df['behavior_type']==2,['user_id','item_id','item_category']]
df_cart = df.loc[df['behavior_type']==3,['user_id','item_id','item_category']]
df_buy = df.loc[df['behavior_type']==4,['user_id','item_id','item_category']]
根据不同的用户行为，如浏览、收藏等，分别导出数据进行分析。
 
 # 对用户与类目进行分组，统计浏览次数
df_cate_most_browse = df_browse.groupby(['user_id','item_category']).item_id.count().reset_index()
df_cate_most_browse.rename(columns={'item_id':'item_category_counts'},inplace=True)
# 统计每个用户浏览次数最多的类目
df_cate_most_browse_max=df_cate_most_browse.groupby('user_id').item_category_counts.max().reset_index()
df_cate_most_browse_max.rename(columns={'item_category_counts':'item_category_counts_max'},inplace=True)
df_cate_most_browse = pd.merge(df_cate_most_browse,df_cate_most_browse_max,how='left',on='user_id')
# 将item_category的数字类型改为字符串型
df_cate_most_browse['item_category'] = df_cate_most_browse['item_category'].astype(str)
# 选取各用户浏览次数最多的类目，如有并列最多的类目，用逗号连接
df_cate_browse=df_cate_most_browse.loc[df_cate_most_browse['item_category_counts']==df_cate_most_browse['item_category_counts_max'],'item_category'].groupby(df_cate_most_browse['user_id']).aggregate(lambda x:','.join(x)).reset_index()
# 将用户浏览最多的类目加入用户标签表中
labels = pd.merge(labels,df_cate_browse,how='left',on='user_id')
labels.rename(columns={'item_category':'cate_most_browse'},inplace=True)
labels.head(5)
用户浏览最多的类目如图4所示。




    
 
图4　浏览最多的类目
 
收藏、加购和购买最多的类目生成逻辑相同，重复操作后结果如图5所示。
 
图5　关于类目的用户行为
 
从整理的数据中可以看出，浏览、加购物车、收藏、购买之前其实不一定存在明显的必然关系，我们还需要进一步分析得到一些规律。
 
3）近30天用户行为分析。
 
近30天购买次数：
 
# 将购买行为按用户进行分组，统计次数
df_counts_30_buy = df[df['behavior_type']==4].groupby('user_id').item_id.count().reset_index()
labels = pd.merge(labels,df_counts_30_buy,how='left',on='user_id')
labels.rename(columns={'item_id':'counts_30_buy'},inplace=True)
近30天加购次数：
 
# 将加购行为按用户进行分组，统计次数
df_counts_30_cart = df[df['behavior_type']==3].groupby('user_id').item_id.count().reset_index()
labels = pd.merge(labels,df_counts_30_cart,how='left',on='user_id')
labels.rename(columns={'item_id':'counts_30_cart'},inplace=True)
近30天活跃天数：
 
# 对用户进行分组，统计活跃的天数，包括浏览、收藏、加购、购买
counts_30_active = df.groupby('user_id')['date'].nunique()
labels = pd.merge(labels,counts_30_active,how='left',on='user_id')
labels.rename(columns={'date':'counts_30_active'},inplace=True)
结果如图6所示。
 
图6　近30天用户行为
 
近30天用户行为分析属于中长期的用户行为，我们可以依此判断是否需要调整营销策略，类似可以得到短期的7天用户行为分析，观察中短期或一个小周期内，用户的行为是何种情况。
 
4）最后一次行为距今天数。
 
分析上次和本次用户行为的时间差值可以实现精确推荐分析，下面我们来看看具体如何实现。
 
上次浏览距今天数：
 
days_browse = df[df['behavior_type']==1].groupby('user_id')['date'].max().apply(lambda x:(datetime.strptime('2014-12-19','%Y-%m-%d')-x).days)
labels = pd.merge(labels,days_browse,how='left',on='user_id')
labels.rename(columns={'date':'days_browse'},inplace=True)
 
datetime.strptime(‘2014-12-19’,’%Y-%m-%d’)-x).days： 该部分属于lambda中的函数表达式部分，即计算规则，此处最后取相减后的天数总和。
 
 
apply()： 格式为apply(func,*args,**kwargs)，当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时，可间接调用这个函数，并将元组或者字典中的参数按照顺序传递给该函数，返回值就是func函数的返回值。相当于循环遍历，起到处理每一条数据的效果。
 
 
类似可以生成上次加购、购买距今天数，分析得到用户的活跃情况，如图7所示，如果长时间没有活跃，则需要推送一些内容，或者发放优惠券刺激用户。
 
图7　最后一次行为距今天情况统计
 
5）最近两次购买间隔天数。
 
 df_interval_buy = df[df['behavior_type']==4].groupby(['user_id','date']).item_id.count().reset_index()
 interval_buy = df_interval_buy.groupby('user_id')['date'].apply(lambda x:x.sort_values().diff(1).dropna().head(1)).reset_index()
 interval_buy['date'] = interval_buy['date'].apply(lambda x : x.days)
 interval_buy.drop('level_1',axis=1,inplace=True)
interval_buy.rename(columns={'date':'interval_buy'},inplace=True)
labels = pd.merge(labels,interval_buy,how='left',on='user_id')
用购买间隔数分析用户的购买频率，方便确定用户的消费活跃等级，精准制定营销方式。结果如图8所示。
 
图8　最近两次购买间隔天数统计
 
6）是否浏览未下单。
 
df_browse_buy=df.loc[(df['behavior_type']==1)|(df['behavior_type']==4),['user_id','item_id','behavior_type','time']]
browse_not_buy=pd.pivot_table(df_browse_buy,index=['user_id','item_id'],
columns=['behavior_type'],values=['time'],aggfunc=['count'])
browse_not_buy.columns = ['browse','buy']
browse_not_buy.fillna(0,inplace=True)
# 添加了一列browse_not_buy，初始值为0。
browse_not_buy['browse_not_buy'] = 0
# 浏览数>0,购买数=0的数据输出1.
browse_not_buy.loc[(browse_not_buy['browse']>0) & (browse_not_buy['buy']==0),'browse_not_buy'] = 1
browse_not_buy=browse_not_buy.groupby('user_id')['browse_not_buy'].sum().reset_index()
labels = pd.merge(labels,browse_not_buy,how='left',on='user_id')
labels['browse_not_buy'] = labels['browse_not_buy'].apply(lambda x: '是' if x>0  else '否')
 
|： 在Python语句中表示或，&表示且。




    
 
 
pd.pivot_table()： 透视表功能，df_browse_buy为data块，values可以对需要的计算数据进行筛选，aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。
 
 
fillna： 会填充NaN数据，返回填充后的结果，inplace=True代表原地填充。
 
 
结果如图9所示。
 
图9　是否浏览未下单情况统计
 
针对浏览未下单的用户要加大推广力度，可以增加优惠券的发放次数，促进购物。
 
7）是否加购未下单。
 
 df_cart_buy=df.loc[(df['behavior_type']==3)|(df['behavior_type']==4),['user_id','item_id','behavior_type','time']]
cart_not_buy=pd.pivot_table(df_cart_buy,index=['user_id','item_id'],columns=['behavior_type'],values=['time'],aggfunc=['count'])
cart_not_buy.columns = ['cart','buy']
cart_not_buy.fillna(0,inplace=True)
cart_not_buy['cart_not_buy'] = 0
cart_not_buy.loc[(cart_not_buy['cart']>0) & (cart_not_buy['buy']==0),'cart_not_buy'] = 1
cart_not_buy = cart_not_buy.groupby('user_id')['cart_not_buy'].sum().reset_index()
labels = pd.merge(labels,cart_not_buy,how='left',on='user_id')
labels['cart_not_buy'] = labels['cart_not_buy'].apply(lambda x: '是' if x>0 else '否')
结果如图10所示。
 
图10　是否加购未下单情况统计
 
制定营销策略时，要重点注意这部分人群，因为加购未下单的购买转化率是最大的，有成功下单、最大潜力的客户就在这里。
 
构建用户属性标签
 
1）是否复购用户：
 
buy_again = df[df['behavior_type']==4].groupby('user_id')['item_id'].count().reset_index()
buy_again.rename(columns={'item_id':'buy_again'},inplace=True)
labels = pd.merge(labels,buy_again,how='left',on='user_id')
labels['buy_again'].fillna(-1,inplace=True)
# 未购买的用户标记为'未购买'，有购买未复购的用户标记为'否'，有复购的用户标记为'是'
labels['buy_again'] = labels['buy_again'].apply(lambda x: '是' if x>1 else   '否' if x==1 else '未购买')
结果如图11所示。
 
图11　是否复购用户统计
 
2）访问活跃度：
 
user_active_level = labels['counts_30_active'].value_counts().sort_index(ascending=False)
plt.figure(figsize=(16,9))
user_active_level.plot(title='30天内访问次数与访问人数的关系',fontsize=18)
plt.ylabel('访问人数',fontsize=14)
plt.xlabel('访问次数',fontsize=14)
# 用于显示中文
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 先将user_active_level全部设置成高，再搜索数值<16的部分，设置成低
labels['user_active_level'] = '高'
labels.loc[labels['counts_30_active']<=16,'user_active_level'] = '低'
结果如图12所示。
 
图12　30天内访问次数与访问人数的关系
 
 
value_counts()： 查看表格某列中有多少个不同值，并计算每个不同值在该列中有多少重复值。
 
 
sort_index()： 按照某一列的大小进行排序，ascending=False是按照从大到小排序。
 
 
plt.figure(figsize=(a,b))： 创建画板，figsize代表宽为a，高为b的图形，单位为英寸。
 
 
plt.ylabel： 设置y轴，fontsize是字体大小。
 
 
plt.xlabel： 设置x轴。
 
 
通过图12可以看出，访问次数多的用户比访问次数少的用户数量多，且以15次左右为拐点，因此定义访问次数小于等于16次的用户为低活跃用户，访问次数大于16次的用户定义为高活跃用户，此定义只是从用户的角度出发，工作中当从业务角度定义。访问次数多的访客比访问次数少的访客数量多，与绝大多数的产品访问规律相反，从侧面反映了用户黏性之强。
 
3）购买活跃度：
 
buy_active_level = labels['counts_30_buy'].value_counts().sort_index(ascending= False)
plt.figure(figsize=(16,9))
buy_active_level.plot(title='30天内购买次数与购买人数的关系',fontsize=18)
plt.ylabel('购买人数',fontsize=14)
plt.xlabel('购买次数',fontsize=14)
labels['buy_active_level'] = '高'
labels.loc[labels['counts_30_buy']<=14,'buy_active_level'] = '低'
结果如图13所示。
 
图13　30天内购买次数与购买人数的关系
 
由图13可知，14次左右是个拐点，因此定义购买次数小于等于14次的用户为低活跃用户，大于14次的用户为高活跃用户。
 
4）购买的品类是否单一：
 
buy_single=df[df['behavior_type']==4].groupby('user_id').item_category.nunique().reset_index()
buy_single.rename(columns={'item_category':'buy_single'},inplace=True)
labels = pd.merge(labels,buy_single,how='left',on='user_id')
labels['buy_single'].fillna(-1,inplace=True)
labels['buy_single'] = labels['buy_single'].apply(lambda x: '是' if x>1 else '否' if x==1 else '未购买' )
结果如图14所示。
 
图14　购买品类单一情况统计
 
了解用户购买的品类有利于构建用户群体行为，比如该群体统一对化妆品消费占比巨大，则该用户群体的主要特征标签之一就是化妆品。
 
5）用户价值分组（RFM模型）：
 
last_buy_days = labels['days_buy'].value_counts().sort_index()
plt.figure(figsize=(16,9))
last_buy_days.plot(title='最后一次购买距今天数与购买人数的关系',fontsize=18)
plt.ylabel('购买人数',fontsize=14)
plt.xlabel('距今天数',fontsize=14)
结果如图15所示。
 
图15　最后购买行为距今天数与购买人数的关系
 
使用RFM模型分析：
 
labels['buy_days_level'] = '高'
labels.loc[labels['days_buy']>8,'buy_days_level'] = '低'
labels['rfm_value'] = labels['buy_active_level'].str.cat(labels['buy_days_level'])
def trans_value(x):
    if x == '高高':
        return '重要价值客户'
    elif x == '低高':
        return '重要深耕客户'
    elif x == '高低':
        return '重要唤回客户'
    else: 
        return '即将流失客户'
labels['rfm'] = labels['rfm_value'].apply(trans_value)
# 此处的apply()调用了一个自己定义（def）的函数
labels.drop(['buy_days_level','rfm_value'],axis=1,inplace=True)
labels['rfm'].value_counts()
结果如图16所示。
 
图16 RFM模型分析结果
 
 
str.cat() 是指将两个独立的字符串拼接，此处将
 
 
’buy_active_level‘和’buy_days_level’ 拼接。如果要在两个合并的列中间加一个分隔符号，可在cat括号内加：sep=’-’，用-连接合并内容。
 
 
将buy_active_level和buy_days_level组合，形成“高高”或者“高低”等。将两个重要指标合并后，每个user_id进入不同的分类组。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，其中，R(recently)：最近一次消费；F（Frequently）：消费频率；M（Monetary）：消费金额。
 
对最后输出的用户群体制定不同的营销策略。针对重要价值客户要予以关注并维护；针对重要深耕用户，予以相应的价格刺激，如折扣和捆绑销售等增加用户的购买频率，提高黏性；针对重要唤回用户，要在特定时间点进行刺激，比如进行产品卖点刺激、品牌灌输等，不断加强他们对品牌的认可，提高忠诚度；针对流失客户，在此例中，因其数量占三分之一左右，需进一步分析得出流失原因。
 
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                                    第一章	项目整体介绍
电商平台系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据；利用大数据技术进行深入挖掘和分析，可以得到感兴趣的商业指标。而随着大数据技术的深入研究与应用，简单的统计指标已经不能满足业务发展的需求了。
企业的关注点，日益聚焦在、如何利用大数据，来为精细化运营和精准营销服务。而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
1.1 数据源分析
项目所用到的数据源，就是业务系统中收集的数据，保存在MySQL的表中。
主要有以下这些表：
	用户信息表（t_member）
	用户地址表（t_
                                    文章目录一、明确需求和目的二、数据收集三、数据清洗1.列名重命名2.数据类型处理3.缺失值处理4.异常值处理5.重复值处理四、数据分析1.整体销售情况分析2.商品情况分析3.用户情况分析五、总结（附python代码）
一、明确需求和目的
对一家全球超市四年（2011-2014）的销售数据进行 “人、货、场”分析，并给出提升销量的针对性建议。
场：整体运营情况分析，包括销售额、销量、利润、客单价、市场布局等具体情况分析。
货：商品结构、优势/爆款商品、劣势/待优化商品等情况分析。
人：客户数量、新老客户
                                    消费偏好：我觉得会稍微偏向与消费的频次，相当于消费的订单数，因为每笔消费订单其中所包含的消费商品和金额都是不太一样的，有的订单所消费的商品很少，但金额却很大，有的消费的商品很多，但金额却特别少。同时，针对传统RFM模型进行了改进，构造了LRFMP模型来分析客户价值，挖掘客户价值的八个字段，并通过WordCloud形式展现了出来，可以对会员用户进行精准画像。从上面可以简要看出，数据中会员卡号存在一些重复值，且会员入会登记时间都有缺失，需要去重去缺失值，因为性别比例缺失较少，故用众数来填补性别上的缺失值。
                                    1 分析背景
京东电商平台最近小家电类目的订单数量、产品浏览量、搜索数量等都有所下降， 现在部门计划对小家电类目进行一次季末促销活动，希望你能针对小家电的用户特征给出一些建议
2 分析目的
通过京东用户信息数据、用户订单数据对用户进行用户画像分析，给出促销活动建议
3 数据理解
1）数据来源京东平台用户信息和订单信息（2020年8月13日-8月19日）
2)  数据字段说明
①用户信息表共有39个字段，共计325,816条记录。
其字段名称对照关系如下：
②用户订单表共有24个字段，共计9,640,11
                                    问题二要求我们构建顾客画像，包括顾客属性、消费水平和消费偏好等标签。构建顾客画像的目的是通过分析顾客的特征和行为，将其抽象成一系列容易理解的标签，从而使得我们可以更加精确地理解和服务于顾客。下面是构建顾客画像的详细步骤和示例代码。
大数据时代已经到来，企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西，而用户行为的分析尤为重要。利用大数据来分析用户的行为与消费习惯，可以预测商品的发展的趋势，提高产品质量，同时提高用户满意度。本课程是基于大型电商公司的真实用户画像中提练出的精华内容...
                                    一、用户画像基础概念
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，对用户特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像已在各领域得到了广泛的应用。用户画像在实际应用中往往以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。如下用户画像示例图所示。
                                    1.背景介绍
电子商务(e-commerce)是指通过互联网或其他数字设备进行的商业交易。随着互联网的普及和人们购物行为的变化，电子商务已经成为现代商业中不可或缺的一部分。在电子商务中，数据成为了企业竞争力的关键因素。通过对大量购物数据的分析，企业可以更好地了解用户的需求和偏好，从而提供更个性化的购物体验。
用户画像和个性化推荐是电子商务数据分析的重要组成部分。用户画像是指对用户特征进行描述的...